大阪大学産業科学研究所の川合知二特任教授と筒井真楠准教授、有馬彰秀特任助教らは、ナノメートルサイズ（ナノは１０億分の１）の微細な穴を持つセンサーと人工知能（ＡＩ）を使い、インフルエンザウイルスの型を高精度に識別することに成功した。検査者の能力に左右されず、インフルエンザウイルスの型を感染初期に判定できる。重症化や感染拡大防止が期待される。年内にも臨床研究を開始し、早期の実用化を目指す。

　研究グループは、微細な穴を通るイオン電流を元にウイルスを検出し、その波形のパターンをＡＩの機械学習で解析できるようにした。波形の解析には、従来使われてきた高さや幅に加え、傾斜の角度や波先端のとがり具合などを利用した。ＡＩにウイルスの型ごとの特徴を学習させ、人の目で判別できないわずかな差異も見つけ高精度判定を実現した。

　ウイルス１個の検出でも７２％、１０個以上の検出では９５％の高精度で識別する。特徴の似た多くの亜種も区別できる。

　今後はより検出精度を高め、症状の出ていない人でも判定可能なレベルを目指す。