2020 Fiscal Year Annual Research Report
多項目解析を可能にする新規走査型イオンコンダクタンス顕微鏡の開発
| Project/Area Number |
19K23643
|
|---|
| Research Institution | Tohoku University |
|---|
Principal Investigator |
井田 大貴 東北大学, 学際科学フロンティア研究所, 助教 (80844422)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-08-30 – 2021-03-31
|
| Keywords | SICM / 生細胞イメージング / 電気化学 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
生物領域において広く用いられている一般的な光学顕微鏡は、空間分解能が光の回折限界によって制限されており、200nm以下の微小構造を観察するためには特別な手法が必要である。そういった細胞のナノスケール構造を観察するために、様々な手法が開発されてきたが、走査型イオンコンダクタンス顕微鏡（SICM）は、生細胞の表面形状の非侵襲計測に特化した走査型プローブ顕微鏡である。
SICMの非侵襲性は、細胞の応答に影響を及ぼさないため、連続計測による動態観察を可能とするが、従来の装置系の課題は時間分解能の悪さであった。そこで、研究代表者も含めた様々な研究者が装置系・走査アルゴリズムを含めた包括的な改善を行い、走査速度が著しく向上して細胞の動態観察が可能になった。しかし、これ以上の性能向上を目指す場合、従来のアプローチである装置系の改善では、電流増幅器やナノスケールの位置制御装置の共振周波数の限界など、機械的な制限によって劇的な改善は難しい。本研究では、上記の研究とは異なった切り口として、計測データの扱いを改善することで、一度の計測から多項目を検出することで単位時間当たりの広報量の向上を目指す。
最終年度である本年度は、前年度に開発した装置系を用いた実測定を行った。その結果、固定化細胞を用いた定点計測のデータ解析からは一定の応答を抽出することに成功したが、生細胞計測では計測データから有意なデータを抽出することができなかった。現在は、機械学習と組み合わせたデータ抽出を組み込むことで、多項目の評価の実現を目指している。
|
Research Products
(3 results)
