2016 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, ナノ・ライフ創新研究機構, 次席研究員(研究院講師) (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28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、物理的に解釈可能なスペクトル分解、及び、標準物質のスペクトル測定を行った。標準物質の状態（固体状態、溶液中など）の制御、測定装置における偏光制御などを通し、安定したスペクトル測定を行った。そこから、特定分子に帰属可能なスペクトルの情報を元に、細胞種の分類を行う方法を開発した。特に、酵素や脂質、色素分子などの情報は明確に抽出でき、それらのスペクトル強度を元に分子濃度に基づく細胞分類が可能となった。さらに、それらの情報を同時に、多次元的に解析することにより、より高精度に細胞の種類、状態の分類を行える可能性を見出した。来年度は、この知見をもとに測定装置の効率化、最適化を行い、迅速な多種細胞の分類、状態解析に応用する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
実際の細胞の測定を通し、スペクトル分解、分子情報に基づく分類スペクトルセットの自動化に取り組んだが、当初予定していたよりも細胞の個体数を多数測定しないと解が安定しないことが分かり、その測定、解析アルゴリズムの構築に時間がかかった。装置制御部分については開発が済んでいるので、解析部分との統合に急ぎ取り組んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
まずは細胞分類に適した解析アルゴリズムを最終化する。そしてそれに合わせた測定装置とのシステム統合を図り、細胞識別へ応用する。特に細胞分類に適した分子種スペクトルの組み合わせから、分子レベルの情報を元にした細胞識別を実現する。さらに、得られる分子化学的情報を活用し、培養状態や薬剤投与などによる細胞の状態解析にも応用する。
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| Causes of Carryover |
解析アルゴリズムの構築のための基礎データ取得に際し、当初計画よりも多数のサンプルを必要としたため、多くの時間を費やした。そのため、解析・測定の統合システムの構築に取り掛かるまで至らなかった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
基礎データの取得、それに基づく解析アルゴリズム構築はほぼ完了しているので、細胞の測定・分類プログラム構築と測定装置との統合を同時に進め、全体のシステム構築を一気に進める。
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