数値解析埋め込みTiO2-Au-MXeneの矩形オープンチャネルPCFバイオセンサーによる脳腫瘍診断

学術背景と問題提起

近年、コスト効率が高く信頼性の高いバイオセンサーの開発が研究のホットトピックとなっています。これらのセンサーは、微小な濃度の分析物を検出することを目的としており、多様な技術を網羅し、細胞や液体の監視と検出に用いられています。フォトニック結晶（photonic crystals, PHCs）とPHCファイバー（photonic crystal fibers, PCFs）は、そのコンパクトなサイズ、電磁干渉への耐性、少量の分析物で済むこと、構造設計の柔軟性、および統合の容易さなどの利点から、センサー技術のホットな選択肢として急速に注目を浴びています。

特に、表面プラズモン共鳴（surface plasmon resonance, SPR）に基づく光ファイババイオセンサーは素晴らしい性能を示しています。SPR現象は光ファイバと貴金属を組み合わせることで検出感度を劇的に向上させ、特に生物医学分野で有望です。近年、SPRに基づくPCFセンサーは著しい進展を遂げ、癌細胞検出、ヘモグロビン、タンパク質やマラリアの検出などに使用されるバイオセンサーが次々と検証されていますが、健康な脳組織と病変脳組織を識別する文献は依然として限られています。優れた検出能力を持つセンサーの開発とテストに焦点を当てた研究が不足しており、脳組織分析および脳疾患診断の進展を制約しています。

この背景を踏まえ、本研究では、健康な脳組織と腫瘍脳組織を正確に検出および区別するために、金（Au）およびTiO2-Au-MXene層を埋め込んだ矩形オープンチャネルPCFバイオセンサーを提案します。

論文情報

本論文はIEEE Sensors Journal、第24巻、第10号、2024年5月15日に発表されました。著者はShivam Singh、Bhargavi Chaudhary、Rajeev Kumar、Anurag Upadhyay、そしてSantosh Kumarであり、彼らはインドのABES Engineering College、Indian Institute of Technology Delhi、Graphic Era (Deemed to be University)、Rajkiya Engineering College Azamgarh、そしてKoneru Lakshmaiah Education Foundationに所属しています。

研究詳細プロセス

研究フロー

1. センサー設計と幾何学的説明： 本研究では、新しいPCFセンサーを設計しました。これは、金メッキの微小矩形チャネルを埋め込み、空気孔の菱形配置によって片面エッチング構造を実現しています。2つの大型空気孔の直径は2.35 μmであり、4つの小型空気孔（直径1.15 μm）がファイバーコアに垂直に配置され、中型空気孔は六角形のパターンで装飾され、その直径は1.35 μm、間隔は2.15 μmです。コア上部のプレーンには矩形オープンチャネルが埋め込まれ、チャネルの幅は3.5 μm、コア中心から矩形チャネルまでの垂直高さは2.55 μmです。

2. 材料の屈折率： センサーを構成する材料にはSiO2、TiO2、Au、およびTi3C2Tx-MXeneが含まれ、それぞれ特定の屈折率式を持っています。例えば、SiO2の屈折率はSellmeier方程式に従い、TiO2とAuの屈折率は特定のモデルによって提供されます。

3. センサー製造の可能性： このPCFセンサーの製造方法には、選択的エッチングと局所メッキ技術が含まれます。積層および描画技術を使用して円形PCF構造を形成し、フェムト秒レーザーまたは集束イオンビームフライス加工により矩形オープンチャネルを刻み、原子層堆積（ALD）または化学気相堆積（CVD）技術を使用してAu層をコーティングし、液相剥離または層状技術を使用してMXeneの単層を作製し、Au基板上にコーティングします。

4. パフォーマンス評価指標： センサーのパフォーマンスの数値評価には、モード制約損失（ξcf）、波長感度（Sw）、検出分解能（Rs）および品質因子（FOM）が含まれます。これらのパラメータはSPR特性曲線によって得られ、ξcfは有効屈折率の虚部を使用して計算され、Swは共振波長と分析物の屈折率変化量から計算され、Rsは分析物の屈折率変化に対するセンサーの検出能力を反映し、FOMは感度と分解能を総合的に評価します。

実験フローと主要な結果

研究の核心は、PCFセンサーの設計にあり、SPR現象を通じてコアモードとMXene層-分析物界面の表面プラズモンポラリトンモード（SPP）との間でエネルギー結合を実現し、特定の共振波長で顕著な制約損失ピークを生成します。本研究では、数値シミュレーションと分析を通じて、異なるタイプの脳腫瘍の検出におけるこのセンサーのパフォーマンスを検討し、次の主要な結果を発見しました：

1. 電場分布とモード結合： シミュレーションにより電場分布を確認し、コアモードの伝播過程で電場強度がSPPモードを遥かに上回ることを示しました。SPPモードの伝播過程では、エネルギーの大部分が金属-媒質界面領域に集中します。共振モードにより、特定の共振波長でコアモードとSPPモードの位相が同期し、共振波長でコアモードの制約損失が最大になります。

2. 異なる脳組織サンプルの共振波長変化： 白質、灰質、脳脊髄液、脳室壁などの一般的な脳組織サンプル、および低級別膠質腫、膠芽腫、リンパ腫、転移腫瘍などのサンプルの屈折率における共振波長の変化を監視することにより、各サンプルの特有の屈折率値によって損失ピーク位置が顕著に異なることを発見し、共振波長の変化量を監視することで異なるタイプの脳組織を正確に区別できることがわかりました。

結論と意義

本研究は、正常、異常、腫瘍および癌性の脳組織を区別するためのSPRに基づくPCFバイオセンサーを提案しています。設計におけるAuコーティングはセンサーの経済性を最適化し、各サンプルの特有の屈折率値の変化を検出することで高性能な検出を実現しました。センサーは顕著な感度（最大12352.94 nm/RUI）と高分解能（8.09 × 10−6 RIU）を示し、生物医学分野への応用において有望な選択肢を提供しています。将来的な研究では、多種類の検出モードを統合することで脳腫瘍検出の特異性と全体的な精度を向上させることや、表面修飾によってセンサーの感度を向上させることに焦点を当てる可能性があります。