山野隆志 生命科学研究科助教、福澤秀哉 同教授、豊川知華 同博士課程学生（日本学術振興会特別研究員）らの研究グループは、東京大学が主導するImPACTプログラム「セレンディピティの計画的創出」に参画し、細胞の高速識別?分取技術「Intelligent Image-Activated Cell Sorter」を開発しました。本技術により、希少細胞（変異株）の選抜時間が従来の約6,500分の1に短縮されました。
本研究成果は、2018年8月28日に米国の科学誌「颁别濒濒」のオンライン版に公开されました。
研究者からのコメント
今回开発した技术により、従来は手作业で行っていた稀少细胞（変异株）の选抜时间が约6,500分の1に短缩され、偶然の幸运な発见（厂别谤别苍诲颈辫颈迟测）が可能になることを実証しました。今后はこの新技术により、环境変动に応答して微细藻の光合成を支える颁翱 2 浓缩机构や、バイオ燃料生产や细胞増殖を制御する新奇因子の発见に向かって研究を最大限に加速していきたいと思います。
概要
多种多様な细胞の组成や构造、形态などと生理机能の関係を调べることは、生物学における主题の一つですが、従来の技术では、个々の细胞から得られる情报量と、解析可能な细胞数がトレードオフの関係となっており、多様な细胞を网罗的に研究するうえで限界となっていました。
本研究では、大量の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。さらに、光合成やバイオ燃料の研究に使われる緑藻類クラミドモナスと血液中に含まれる血小板を1秒間に約100回のスピードで撮像?判別?分取できることを示し、本技術の実用性と有効性が示されました。
本研究成果により、従来の细胞计测技术では検出?分取できなかった细胞を分取して解析することで、生命科学分野における様々な発见やバイオ产业や医疗分野での开発が大きく発展すると期待されます。
図：今回开発された技术を用いた緑藻クラミドモナス変异株の选抜
详しい研究内容について
书誌情报
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Nao Nitta, Takeaki Sugimura, Akihiro Isozaki, Hideharu Mikami, Kei Hiraki, Shinya Sakuma, Takanori Iino, Fumihito Arai, Taichiro Endo, Yasuhiro Fujiwaki, Hideya Fukuzawa, Misa Hase, Takeshi Hayakawa, Kotaro Hiramatsu, Yu Hoshino, Mary Inaba, Takuro Ito, Hiroshi Karakawa, Yusuke Kasai, Kenichi Koizumi, SangWook Lee, Cheng Lei, Ming Li, Takanori Maeno, Satoshi Matsusaka, Daichi Murakami, Atsuhiro Nakagawa, Yusuke Oguchi, Minoru Oikawa, Tadataka Ota, Kiyotaka Shiba, Hirofumi Shintaku, Yoshitaka Shirasaki, Kanako Suga, Yuta Suzuki, Nobutake Suzuki, Yo Tanaka, Hiroshi Tezuka, Chihana Toyokawa, Yaxiaer Yalikun, Makoto Yamada, Mai Yamagishi, Takashi Yamano, Atsushi Yasumoto, Yutaka Yatomi, Masayuki Yazawa, Dino Di Carlo, Yoichiroh Hosokawa, Sotaro Uemura, Yasuyuki Ozeki, Keisuke Goda (2018). Intelligent Image-Activated Cell Sorting. Cell, 175(1), 266-276.e13.
