| 研究領域 | スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成 |
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| 研究課題/領域番号 |
16H01559
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 超解像 / 顕微鏡 / 自動化 / スパースモデリング / 1分子イメージング / １分子イメージング / １分子計測 / 自動イメージング / ディープラーニング / 数理モデル |
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| 研究実績の概要 |
本年度の研究により、超解像イメージングPALMの高速化と自動化に成功した。超解像イメージングの高速化においては、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のアルゴリズムの見直しと並列化することにより、１画像あたり数十秒かかっていた処理を数百ミリ秒まで高速化することに成功した。速度はCPUの数に比例するので、必要ならばCPUを増やすことでさらなる高速化を実現できる。この手法により、分子密度が密な画像であっても高速に解析ができるようになった。また、超解像イメージングの撮影をリアルタイム制御することでの高速化も行なった。通常は変換光を一定にして、超解像イメージングを行う。しかし、変換光の光強度を一定にしておくと、時間と共に観察される分子密度が低下し、データ取得効率が低下する。そこで、変換光の光強度を制御し、常に観察される分子密度が一定になるようにした。これにより、これまで数十分かかっていた作業を数十秒へ高速化することができた。上記の技術と昨年度までに開発してきた自動イメージング技術とを組み合わせて、自動で超解像イメージングPALMを行い解析することに成功した。応用として、CHO細胞に発現しているEGFR-mkikGRの細胞膜での密度を自動計測した。その結果、EGFを加えるとEGFRのクラスター化が促進され、そのEC50が約6nM付近であることがわかった。この結果は、別の計測での結果と一致しているので、我々の手法が正しく機能していることがわかる。さらに、発現量とクラスター化との関係を見ていくと、EGFがない状態でもEGFRはクラスターを形成しており、クラスターの度合いはEGFRの発現量に対し増加関数であることがわかった。本技術は今後、細胞内分子の配置を容易に解析できるツールになると期待される。
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| 現在までの達成度 (段落) |
29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 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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