Post-Koch Ecological Physical Chemistry Based on Molecular Spectroscopic Profiling
| Project Area | Post-Koch Ecology: The next-era microbial ecology that elucidates the super-terrestrial organism system |
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| Project/Area Number |
19H05681
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Complex systems
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
重藤 真介 関西学院大学, 理学部, 教授 (10756696)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
劉 宗翰 関西学院大学, 理工学研究科, 助教 (10825475)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥93,730,000 (Direct Cost: ¥72,100,000、Indirect Cost: ¥21,630,000)
Fiscal Year 2022: ¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000)
Fiscal Year 2021: ¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000)
Fiscal Year 2020: ¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000)
Fiscal Year 2019: ¥26,650,000 (Direct Cost: ¥20,500,000、Indirect Cost: ¥6,150,000)
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| Keywords | 機械学習 / 分光ビッグデータ / 微生物識別 / 土壌微生物 / シングルセル解析 / 微生物分類 / アーキア / 光ピンセット / シングルセルラマンデータ / マイクロゲルウェル培養デバイス / ポストコッホ微生物分離装置 / 顕微ラマン分光 / ラマンビッグデータ / 共鳴ラマン効果 |
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| Outline of Research at the Start |
自発ラマンスペクトルおよび自家蛍光スペクトルを利用し、それら分子スペクトルを様々な測定条件（励起レーザー波長、表面／チップ増強、安定同位体標識）、外的摂動（温度変化、pH変化、電場印加、施肥を反映した栄養源、化学物質添加、酸素濃度変化など）の下で取得することによって、複合微生物系の分光データを超高次元化する。得られた分光ビッグデータをもとに、領域内の研究者と緊密に連携して情報学における最新のデータマイニング・機械学習技術を利用することで複合微生物を網羅的にプロファイリングし、それらの属種と生理的機能（代謝）の判別を可能にするポストコッホ技術を創出する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、地球上の微生物の99%以上を占める未分離・未解明な「微生物ダークマター」の種と機能を解析するための革新的な「ポストコッホ微生物分離装置」を開発することを目的とする。そのために、別名「分子の指紋」と呼ばれるラマンスペクトルからなるビッグデータを機械学習、深層学習といった人工知能技術により分析し、環境中の多様な微生物の網羅的プロファイリング技術を確立する。具体的には、(1)ラマンスペクトルデータの機械学習による微生物種の高精度識別法の開発、(2)波長可変レーザーを光源として用いた多波長励起顕微ラマン分光装置の開発、(3)ラマン分光による研究例の少ないアーキアや希少放線菌、環境汚染物質分解菌などの微生物を対象とした特徴的なラマンバンドの探索、(4)マイクロゲル培養チャンバーアレイなどの新しい培養デバイスと顕微ラマン分光の融合などを柱として研究を進めている。
今年度は、(1)に関して、昨年度の研究をさらに発展させ、細菌3種、アーキア3種の単一細胞のラマンスペクトルを機械学習アルゴリズムの一つであるランダムフォレストを用いて学習し、それらを98%を超える高い精度で識別可能であることを示した（現在、論文投稿中）。各特徴量の寄与度を詳しく調べることにより、カロテノイドなどの色素の有無や細胞膜の構造が識別に重要であることがわかった。(3)に関しては、他の計画班との共同研究で、希少放線菌の胞子嚢膜の成分をラマンイメージングにより可視化する研究を開始した。また、嫌気的な有機物分解の最終段階を担う重要なアーキアであるメタン生成菌のラマン測定を行い、特徴的な代謝産物を同定することができた。(4)に関して、マイクロゲル培養チャンバーアレイ上で培養した微生物の顕微ラマン分光測定を試み、大腸菌細胞のラマンスペクトルを得ることに成功した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
多波長励起顕微ラマン分光装置の光源として用いているナノ秒光パラメトリック発振器のビーム径を顕微鏡の対物レンズに導入するための光学系の構築に技術的困難が生じ、そのため装置開発が遅れている。さらに、今年度の初めには新型コロナウイルス感染症拡大の影響で実験の停止を余儀なくされた。6月以降、研究活動の限定的な再開が認められたが、昨年度と比較すると70%程度の実験時間しか確保できなかったため、予定通り研究を遂行することは極めて難しかった。しかし、そのような状況においても、ラマンスペクトルの機械学習に基づく原核生物の高精度な識別に成功し、論文発表できる段階にこぎつけることができた。放線菌の胞子嚢膜やマイクロゲル培養チャンバーアレイの研究に関しても、ビデオ会議を使って共同研究の議論を進め、予備的な成果を得ることに成功している。これらの点を踏まえて、現在の本研究課題の進捗状況は「やや遅れている」と総合的に判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
多波長励起顕微ラマン分光装置の開発に注力し、488, 532, 633, 785 nmなどの代表的な励起波長における微生物１細胞のラマンスペクトル測定を行う。様々な励起波長で得られたラマンスペクトルをもとに構築したビッグデータをランダムフォレストもしくは深層学習のアルゴリズムを用いて分析する方法論の確立を目指す。それと並行して、対象とする微生物種を大腸菌や枯草菌などのモデル微生物に限定せず細菌ドメイン、アーキアドメインにおいて拡充することにより、本領域が管理する圃場から採取した土壌試料への応用に向けた多様な環境微生物の種と機能の識別を可能とする。また、この方法により検出した特徴的な微生物細胞をピックアップする技術の導入についての検討を本格化させる。レーザートラッピングとマイクロ流路デバイスを駆使することで、高効率な微生物細胞の分離を試みる。
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Report
(2 results)
Research Products
(8 results)
