| 研究課題/領域番号 |
19H05627
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| 研究種目 |
基盤研究(S)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
大区分D
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
玉田 薫 九州大学, 先導物質化学研究所, 教授 (80357483)
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| 研究分担者 |
木戸秋 悟 九州大学, 先導物質化学研究所, 教授 (10336018)
須川 晃資 日本大学, 理工学部, 教授 (40580204)
岡本 晃一 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (50467453)
居城 邦治 北海道大学, 電子科学研究所, 教授 (90221762)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-26 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
193,830千円 (直接経費: 149,100千円、間接経費: 44,730千円)
2023年度: 35,100千円 (直接経費: 27,000千円、間接経費: 8,100千円)
2022年度: 36,270千円 (直接経費: 27,900千円、間接経費: 8,370千円)
2021年度: 37,050千円 (直接経費: 28,500千円、間接経費: 8,550千円)
2020年度: 39,260千円 (直接経費: 30,200千円、間接経費: 9,060千円)
2019年度: 46,150千円 (直接経費: 35,500千円、間接経費: 10,650千円)
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| キーワード | 局在プラズモン共鳴 / ライブセルイメージング / 超解像度 / ナノ粒子 / がん細胞 / 機械学習 / 画像解析 / SERS基板 / メタマテリアル / 蛍光増強 / 細胞 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
AIを使った画像解析技術の飛躍的進歩は医療診断分野にパラダイムシフトを起こしつつある。大量の画像を高速で処置できるようになった今、次に必要とされるのは、高度情報処理技術に見合った高品質の画像情報である。我々は、独自技術である金属微粒子自己組織化により作製した「局在プラズモンシート」の光閉じ込めおよび蛍光増強効果により、ナノ界面（埋もれた界面）における生細胞の分子ダイナミクスを超解像度で高速イメージングできる技術開発を進めている。細胞接着界面における分子レベルでの反応を明らかにすることで、基礎生化学・医学的課題に対して新たな情報を提供することを目的とする。
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| 研究実績の概要 |
プロジェクト最終年として、以下の内容を実施した。
課題１：超解像度超高速ライブイメージング用局在プラズモンシートの作製 最終年として、異形ナノ粒子の自己組織化に関するまとめを行うとともに、自己組織化シートのイメージング以外の応用についても検討した。その結果、ゲル上三角形金ナノプレートによる超高感度SERS検出や、金ナノクラスター等巨大粒子の気／水界面への誘引技術において十分な成果を得た。FDTD計算に関しても、様々な形状のナノ粒子自己組織化構造におけるプラズモン特性について総括を行い、論文にまとめた。
課題２：細胞接着ナノ界面の創製と分子ダイナミクスの直接観察 局在プラズモンシート上の高速・高解像度イメージングによって、乳腺がん細胞株の識別に成功した。さらにpH応答性色素で化学修飾したガラス基材上において、細胞への染色なしに、接着界面における細胞の動態を可視化することに成功した。これらについて論文にまとめるとともに、国際共同研究にて開発したフルカラーペロブスカイト量子ドット単層膜を波長可変光源として利用する界面イメージング研究の可能性について検証した。
課題３：幹細胞・がん細胞のハイスループット細胞膜活動診断法の確立 プロジェクト最終年として、局在プラズモンシート上で得られたがん細胞の高画質画像のAI解析によるハイスループット細胞活動診断システムを完成させるとともに、局在プラズモンシートの事業化に向けた検討を行った。MobileNetV2アルゴリズム使用した画像解析では、簡便な細胞膜染色細胞における画像においても極めて高いがん細胞株識別結果を得ることができた。これらの癌細胞イメージングの成果は、今後「橋渡し研究プログラム」を通じて、医療支援分野へと研究展開する計画である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 評価記号 |
中間評価所見 (区分)
A: 研究領域の設定目的に照らして、期待どおりの進展が認められる
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