生物?環境
多数の細胞の性質を非破壊で同時に分析する手法を開発
365体育投注 生命環境系 八幡穣助教、野村暢彦教授らの研究グループは、多数の細胞の自家蛍光を同時に解析するテクノロジー CRIF (Confocal reflection microscopy-assisted single-cell innate fluorescence analysis、共焦点顕微鏡による一細胞内在性蛍光分析法) を開発しました。
自家蛍光は、それぞれの細胞内の多様なコンポーネントや代謝産物が放つ特徴的な特性をもった蛍光の集合体であり、その特徴は、細胞の種類や生理状態を敏感に反映します。しかし従来は、細胞集団の平均値に着目しており、一度に少数のデータしか得られませんでした。本研究では、形態と位置情報を認識する共焦点反射顕微鏡技術と、超高感度蛍光スペクトル共焦点顕微鏡技術、画像処理技術を組み合わせることで、多数の細胞の自家蛍光を同時に解析し、自家蛍光ビッグデータを生成することが可能になりました。さらに、その情報からAI（機械学習モデル）を利用して、個々の細胞の性質や種類が予測できることが分かりました。
本技術は、細胞にダメージを与えずにその性質を分析できることから、細胞の品質管理技術などに応用されることが期待されます。
図 CRIFの応用例(自家蛍光に基づいたTag-less細胞種アノテーション)。図左：形態の異なる二種類の酵母の共焦点反射顕微鏡画像。図右：取得した自家蛍光シグネチャーに基づく細胞種の予測。赤と青の色分けが予測の結果。形態の違いと色分けの結果がほぼ一致している。
自家蛍光は、それぞれの細胞内の多様なコンポーネントや代謝産物が放つ特徴的な特性をもった蛍光の集合体であり、その特徴は、細胞の種類や生理状態を敏感に反映します。しかし従来は、細胞集団の平均値に着目しており、一度に少数のデータしか得られませんでした。本研究では、形態と位置情報を認識する共焦点反射顕微鏡技術と、超高感度蛍光スペクトル共焦点顕微鏡技術、画像処理技術を組み合わせることで、多数の細胞の自家蛍光を同時に解析し、自家蛍光ビッグデータを生成することが可能になりました。さらに、その情報からAI（機械学習モデル）を利用して、個々の細胞の性質や種類が予測できることが分かりました。
本技術は、細胞にダメージを与えずにその性質を分析できることから、細胞の品質管理技術などに応用されることが期待されます。
図 CRIFの応用例(自家蛍光に基づいたTag-less細胞種アノテーション)。図左：形態の異なる二種類の酵母の共焦点反射顕微鏡画像。図右：取得した自家蛍光シグネチャーに基づく細胞種の予測。赤と青の色分けが予測の結果。形態の違いと色分けの結果がほぼ一致している。