サンプル非破壊型細胞評価技術

細胞内のタンパク質や代謝産物は様々な波長・強弱の自家蛍光を発しており、それらを総合した自家蛍光パターンは各細胞の性質を表現する「指紋」として機能する。CRIF法¹⁾は、反射顕微鏡法で細胞の位置および形態情報を取得し²⁾³⁾、共焦点レーザー顕微鏡法により細胞の自家蛍光情報を取得する方法である。そして、一細胞ごとに画像解析を行うことで、体系的かつ総合的に各細胞の自家蛍光情報を抽出し、自家蛍光パターンとして再構築することにより、各細胞を識別する 「細胞の指紋」を取得することができる。さらに、「細胞の指紋」を様々な種類の機械学習に供する事で、自家蛍光パターンに潜在する細胞ごとの特徴を反映した機械学習モデルを構築することができ、高精度で細胞種を識別したり、代謝状態を予測したりすることが可能であることがこれまでの研究から分かってきている。細胞に備わる自家蛍光を利用するため、蛍光タンパク質発現遺伝子の導入や染色といった特別な処理は必要なく、つまり生きたままのintactな細胞の性質を分析できる。従来の蛍光タンパク質標識を用いた手法などでは、特定の細胞の追跡や遺伝子発現のモニタリングに煩雑な遺伝子操作が必要であったのに対し、CRIF法では、目的の性質を持った細胞を非常にシンプルに見分けることができる可能性がある。さらに本手法は、共焦点プラットフォームを用いるため、３次元空間の解析に対応しており、３次元的な細胞集団、例えばコロニーやバイオフィルムなど、を構成する細胞の性質評価も可能であり、細胞の情報を空間的な情報と結びつけることで、新たな知見の発見に貢献できることが期待できる。

産業界などへのアピールポイント

CRIF法では、生きたままのintactな細胞の性質を一細胞レベルで解析できるシンプルな手法であるため、微生物、植物、動物など様々な分野の細胞育種技術、幹細胞の文化誘導技術、人工細胞合成技術など、細胞の性質評価が必須の技術を効率化させる鍵となる技術になると考えられる。様々な分野の基礎研究から、再生医療などの応用研究まで幅広い分野でCRIF法を活用できるよう、多様な研究機関や企業と積極的に関わり、汎用性の高い技術としての確立を目指す。