世界初の“Intelligent Image-Activated Cell Sorting”を開発~細胞画像の深層学習により高速細胞選抜を実現~

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細胞画像の深層学習により高速細胞選抜を実現

2018/08/28 東京大学,名古屋大学,理化学研究所,京都大学,中央大学,九州大学,公益財団法人 がん研究会,東北大学病院 高知大学,奈良先端科学技術大学院大学,株式会社エクサウィザーズ,科学技術振興機構(JST),内閣府政策統括官(科学技術・イノベーション担当)

ポイント
  • 本技術「Intelligent Image-Activated Cell Sorter」は細胞の高速イメージングと深層学習を用いた画像解析で細胞を一つ一つ網羅的に高速識別し、その解析結果に応じて所望の細胞を分取する世界初の基盤技術です。
  • 免疫学、病理学、微生物学、分子生物学、遺伝学、再生医学、移植など多岐にわたる分野で基盤技術として不可欠である高速細胞分取技術「Fluorescence-Activated Cell Sorter」(開発者のHerzenberg氏は本貢献により2006年に京都賞を受賞)に顕微イメージング活性化(Image-Activated)と深層学習(Intelligent)を融合する飛躍的な発展であります。
  • 本技術の原理実証として微生物や血液を用いて細胞の内部分子構造や形態などのさまざまな空間的情報に基づいた高速細胞分取を実現したことから、今後は生命科学(分子生物学、微生物学、医学、薬学など)における科学的発見およびバイオ産業や医療の発展への寄与が期待されます。

ImPACTプログラム「セレンディピティの計画的創出」の合田 圭介 プログラムマネージャーが率いる研究グループは、細胞の高速イメージングと深層学習を用いた画像解析で細胞を高速に識別し、その解析結果に応じて所望の細胞を分取する基盤技術「Intelligent Image-Activated Cell Sorter」の開発に世界で初めて成功しました。さらに本技術を用いて、微生物や血液細胞をその形状や内部構造を指標として分取する原理実証を行い、本技術の有用性や汎用性が確認されました。この快挙は、超高速蛍光イメージング技術注1)、10ギガビットイーサーネット注2)による高速データ処理システム、マイクロ流体技術注3)を活用した高速分取技術や細胞制御技術など、複数分野にまたがる異分野融合での大規模な共同研究によって達成されました。

本研究成果は、2018年8月27日(米国時間)に米科学誌「Cell」のオンライン版で公開されます。

本成果は、以下のプログラムによって得られました。

内閣府 革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)https://www.jst.go.jp/impact/

研究開発プログラム「セレンディピティの計画的創出による新価値創造」

(プログラムマネージャー:合田 圭介、研究期間:平成26年10月~平成31年3月)

本プログラムでは、膨大な細胞集団から単一の目的細胞を発見する技術の開発に取り組んでいます。

<合田 圭介 プログラム・マネージャーのコメント>

 

本成果は、内閣府 革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)「セレンディピティの計画的創出」に参画する、光量子科学、電気工学、機械工学、化学、情報科学、医学、生物学など多くの異分野にわたる研究者の共同開発によるものです。今回開発したIntelligent Image-Activated Cell Sorterは、延べ200名以上の研究者の2年半にわたる要素技術開発と、そこで生み出された最先端技術を組み合わせた2年にわたる統合システム開発により実現した、本プログラムの集大成の1つの成果となります。本研究成果により、本技術は、微生物や血液などさまざまな大きさや形状の細胞集団に対して、一つ一つの細胞の画像を網羅的に調べあげて解析し、必要な細胞を分取することができる汎用的な装置であることが示されました。今後、生物学、創薬、医学など幅広い分野においてこれまで膨大な時間や手間がかかり偶然の幸運な発見「セレンディピティ」が必要とされていた事象について、本技術により計画的に発見できるようになると期待されます。本技術をオープン利用展開することで、国内外の多数の研究者が新たな科学的発見を行うプラットフォームとしての活躍を期待します。

<研究の背景と経緯>

多種多様な細胞の組成や構造、形態などと生理機能の関係を調べることは、生物学における主題の1つです。こうした細胞ごとの振る舞いの違いは、均一であるはずの細胞群からも観察されることから生命現象の理解を困難にしており、医療やバイオ産業の発展の妨げになっています。しかしながら従来の技術では、個々の細胞から得られる情報量と、解析可能な細胞数がトレードオフの関係となっており、多様な細胞を網羅的に研究するうえで限界となっていました。ImPACTプログラム「セレンディピティの計画的創出」では合田プログラムマネージャーが中心となり、この限界を突破するべく研究開発を進めていました。

<研究の内容>

本研究では光学や電気工学、情報科学、機械工学、生物学、医学など多分野にまたがる専門家を結集して、大量な細胞集団に含まれる一つ一つの細胞を高速に撮像し、深層学習注4)など最先端の情報処理技術でそれらの画像をリアルタイムに判別して、細胞集団の中から特定の細胞を分取する基盤技術「Intelligent Image-Activated Cell Sorter」を確立しました(図1、動画1、動画2)。本技術は、免疫学、病理学、微生物学、分子生物学、遺伝学、再生医学、移植など多岐にわたる分野で基盤技術として活用されている高速細胞分取技術「Fluorescence-Activated Cell Sorter」(開発者のHerzenberg氏は本貢献により2006年に京都賞を受賞)に顕微イメージング活性化(Image-Activated)と深層学習(Intelligent)を融合することによる飛躍的な発展であります。

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