国立大学法人筑波大学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。
ほぼ全ての細胞は自家蛍光を持っており、後天的な蛍光標識を施さなくても、励起光を当てることで蛍光を放ちます。こうした自家蛍光は、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(自家蛍光シグネチャー)は、細胞の種類や生理状態を敏感に反映します。そのため、細胞の自家蛍光シグネチャー解析は、細胞の分析を非破壊、非侵襲、無処理で行える手段として広い分野で注目を集めつつあります。
しかしながら、これまでの自家蛍光シグネチャー解析は、細菌コロニーや培養液などの蛍光を、蛍光分光 器などで測定する形で行われており、多数の細胞からなる細胞集団の平均値のみに着目していたことから、 一度に少数のデータしか得ることができませんでした。
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 COCRM (Continuous-optimizing confocal reflection microscopy)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。
