１分子スクリーニング装置から得られるビッグデータのスパース化

2016 Fiscal Year Annual Research Report

• Project Area: Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling
• Project/Area Number: 16H01559
• Research Institution: Institute of Physical and Chemical Research
• Principal Investigator: 安井 真人 国立研究開発法人理化学研究所, 生命システム研究センター, 特別研究員 (60732948)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2018-03-31
• Keywords: スパースモデリング / １分子イメージング

Outline of Annual Research Achievements

昨年度は、スパースモデリングを学び、１分子イメージングの動画への応用を試みた。従来の１分子イメージング動画の解析では、はじめに１分子の位置を二値化しラベリング処理をすることにより大まかに重心を取得する。その後、抽出した重心を起点として、ガウスフィットにより、さらに正確な１分子の位置を算出していた。分子同士が十分に離れていれば本手法でよいが、距離が近いと二値化の際に２つの輝点が重なってしまい正確な位置情報を取得ができない。これにより、輝点の濃度が薄い細胞でしか１分子解析はできない状態であった。

そこで、１分子イメージング動画に対して、スパースモデリングによるデコンボリューションを適用した。これを実行した結果、輝点同士が重なっていても、SN比が高ければ分離できることがわかった。しかし、計算時間が従来法と比べて何桁も高いというデメリットも同時にわかった。今後改良により、計算時間を可能な限り短くすることが実用上の問題として必要となるだろう。

また、１分子イメージングの動画より、輝点動態の特徴量を自動で抽出することができるようになった。これにより、細胞を準備すれば、自動で様々な統計量を自動で取得できるようになった。実際に、EGFRの動態をEGFありとなしで自動解析すると、EGFRの拡散状態の変化の差を明瞭な形で検出することができた。この特徴量に対して、スパースモデリングを適用することで、より情報を引き出せなる可能性もあるだろう。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究提案では、１分子イメージングの結果を自動解析することをあげていた。自動解析に関しては昨年度実装することができ、１分子動態の様々な統計量を自動で取得することができるようになった。これにより従来ならば１週間かかる作業を半日程度で行うことが可能となった。

また、昨年度、領域会議を通して、スパースモデリングについておおむね理解し、自分でスパースモデリングを使用できるようになった。そして、実際に、１分子イメージング動画に応用し、解析精度を向上することに成功した。スパースモデリングの基礎が身についたので、今年度は様々な場面での応用を実現していきたい。

Strategy for Future Research Activity

昨年度開発したスパースモデリングによるデコンボリューションを実用的にするため、高速化することが本年度の一つの目標である。実用を考えた際にできれば512x512の画像を数百ミリ秒で解析できることが望ましい。そこで、高速化のために、最適化手法を見直すことを今年度のはじめに行おうと考えている。現在、勾配を計算しAdaGradという最適化法を行うことにより計算している。勾配を少しずつおりる方法ため収束するまでに時間がかかる。ここでもし最小値が素早くわかるのならば、計算時間を大幅に短縮することができる可能性がある。本領域はスパースモデリングのプロ集団なので、話を聞いて現在の最速の最適化法を実装し、高速化をはかりたい。また、並列計算を導入することでの高速化も行いたい。さらに、昨年度と同じく、デコンボリューションだけでなく、他の解析においてもスパースモデリングを適用することができないかを探ることも行なっていく予定である。