2015 Fiscal Year Research-status Report
多点同時多変量ラマンスペクトル分解による細胞識別法の開発
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15K21441
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
安藤 正浩 早稲田大学, 付置研究所, 助教 (50620803)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ラマン分光法 / 多変量解析 / 生細胞 / 分子レベル解析 / 非破壊分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
顕微ラマン分光法を用いることにより、生細胞内分子を、非染色かつ非破壊で同定・定量できる可能性がある。しかし、細胞内部構造や構成分子成分の多様性から、細胞内各所から得られる空間分解ラマンスペクトルは、多数の分子成分由来のスペクトルが重ね合わされた複雑な形状を示し、純粋な分子成分のスペクトル寄与を抽出するすることは困難を要する。本研究課題では、生細胞の空間分解測定で得られる多数のラマンスペクトルを同時に多変量解析することで、細胞内部構造の多様性を考慮した高精度の分子成分分析、およびそれを元にした細胞識別法を開発することを目的としている。平成27年度は、細胞由来の多数のラマンスペクトルセットの中から、物理的に解釈が可能なスペクトル成分の組みへとスペクトル分解ができるような多変量解析手法の開発・最適化を行った。特に、スペクトル強度の非負性や、細胞内部構造のスパース性など、物理的条件を元にした拘束条件を多変量解析に適用することで、純粋な分子成分由来のスペクトル寄与の高確度抽出が可能となった。これにより、核酸、脂質、タンパク質、酵素、糖質、色素などの分子成分の細胞内分布情報を同時に取得できるようになった。本手法では、既知の分子成分を予め含めることなく解析が可能であるが、さらに既知の分子成分を多変量解析に固定成分として含めることもできるようにし、特定分子成分の定量解析もできるようにした。来年度以降は、分解スペクトルの定量情報から、さらに細胞識別を行う解析手法の最適化を行い、多種細胞の分類、状態解析に応用していく予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
多変量スペクトル分解プログラムの最適化により、細胞内部構造の多様性を考慮することで、多数データセットから物理的に解釈が可能なスペクトル成分への分解が可能なプログラムの構築を行った。解析におけるパラメータの最適化アルゴリズムの構築に時間がかかり、平成27年度中に着手する予定だった顕微ラマン分光装置の最適化・連携プログラムの構築には至っていない。一方で、平成28年に着手する予定だった細胞識別アルゴリズムについては、平成27年度から着手しており、その知見も踏まえたパラメータの最適化、分光装置との連携プログラムを作成中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
多変量スペクトル分解で得られる分解スペクトルを基に、細胞識別、状態解析に適した多点同時ラマンスペクトル解析アルゴリズムを構築する。そこで得られる解析パラメータ、データ点数などの最適値を得ることで、ラマン分光装置の最適化、及び解析プログラムとの連携を図る。動物細胞やバクテリアなど、種々の細胞について測定し、プログラムの最適化を図る予定である。
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| Causes of Carryover |
平成27年度は最適化アルゴリズムの構築に時間を要し、細胞識別に適したパラメータ設定やデータ点数などの検討が不十分だったため、それに必要な計算処理能力やメモリ容量の選定に至らなかった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
細胞識別に必要なデータ点数、処理能力を把握し、十分な性能を有する計算機、及びそれに合わせた装置の制御ステージの購入を予定している。
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