従来のデジタルPCR検出は、増幅終点の核酸サンプルに対して終点方式の蛍光解析のみを実行し、反応後の蛍光画像に基づいて陽性および陰性の統計およびサンプル濃度の計算を行うため、偽陽性および非特異的増幅の影響を受けやすい。本稿では、過程に基づくリアルタイムマイクロウェルデジタルPCRチップの陽性・陰性解析方法を提案し、時間軸の次元からデジタルPCR結果を定量的に解析し、デジタルPCR検出の精度を向上させる。リアルタイムデジタルPCR解析をサポートするハードウェアシステムを設計し、終点式デジタルPCR装置と比較してシステム性能を検証した。このシステム上で異なる濃度のヒトⅣ型ヘルペスウイルス試料を検出し、リアルタイム増幅曲線を取得した。支持ベクトルマシンアルゴリズムを用いて増幅曲線の特徴を学習し、検出曲線の分類に適用した。実験結果は、設計したリアルタイムデジタルPCRシステムが終点式デジタルPCR装置の増幅結果と高い一致性を示すことを示した。本稿で述べた支持ベクトルマシンに基づく分類アルゴリズムは、増幅曲線の分類精度が98%以上に達し、偽陽性および非特異的増幅マイクロウェルを正確に識別できる。従来の閾値分割法と比較して、陽性点識別の平均精度が17.60%向上し、ターゲットテンプレートコピー数が少ないほど効果が顕著となった。従来の終点式デジタルPCRと比較して、本稿で提案するリアルタイムデジタルPCRシステムに基づくデータ解析手法は、特に低コピー数検出において高い精度を持ち、より正確な定量結果を得ることができる。

リアルタイムデジタルPCR;陽性陰性分類;支持ベクトルマシン;定量精度