目的は、ナノフォトニック異鎖チップと深層学習の定量フレームワークProSpectに基づくS100カルシウム結合タンパク質B（S100B）の新しい検出方法を構築および検証し、この脳損傷バイオマーカーをpg/mlレベルの広い動的範囲で信頼性の高い定量を実現することである。方法として、ポリスチレン/セレン（PS/Se）ナノ異鎖構造に基づくナノフォトニック異鎖チップを用いて、組換えS100B標準品（1 pg/ml～100 ng/ml）および2024年10月1日から2025年10月1日までに解放軍総病院で収集した30例の外傷性脳損傷患者の血清および唾液試料を検出し、高解像度明視野光学画像を取得した。上述のチップ画像を読み取るために、空間ブロック選択と正規化（SPIN）、ブロックレベル濃度推定（DENS）、ブロック確率集約と濃度調整（PACHER）、および連続濃度推定（QUANT）の4つのモジュールを含む深層学習定量フレームワークProSpectを構築した。SPINはOtsu閾値分割、形態学的処理、縦横比制約を通じて異鎖の幾何学的特徴を有する高品質ブロックを抽出し、DENSはResNet-50を用いてブロックを6濃度ランクに分類し、PACHERは画像レベルでブロックの確率をソフト集約し、QUANTは対数濃度空間で重み付き期待値を計算し線形校正を経て連続濃度推定を実現した。標準品の真の濃度および酵素免疫測定法（ELISA）結果を基準に、分類性能、F1値、決定係数（R²）、平均絶対誤差などの指標で、本フレームワークの半定量分類および連続定量性能を評価した。結果として、S100B標準品に対し、ナノフォトニック異鎖チップと深層学習定量フレームワークProSpectを組み合わせた場合、6段階濃度ランクでの画像レベル分類精度はすべて95％を超え、連続濃度予測値は実濃度と高い相関（R²=0.9997）を示した。複数の臨床人試料においても、本手法はELISA結果と高い線形相関（R²=0.9977）を示し、ほとんどのサンプルがBland-Altman一致限界内に位置した。ELISA検出下限（18.75 pg/ml）以下の唾液サンプル3例は検出されなかったが、ナノフォトニック異鎖チップと深層学習定量フレームワークProSpectを用いることで定量可能であり、精度も良好（CV＜10％）であり、高感度であることを示唆している。結論として、本研究で構築した「ナノフォトニック異鎖チップ＋深層学習定量フレームワークProSpect」の統合手法はS100Bの安定的な半定量分類および連続濃度推定を実現し、広い動的範囲において良好な精度を示し、ELISA結果とも一致し、脳損傷マーカーの迅速検出に新たな戦略を提供する。

ナノフォトニック異鎖チップ;S100Bタンパク質;深層学習;バイオマーカー;外傷性脳損傷