| 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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| キーワード | 局在プラズモン共鳴 / 金属ナノ粒子 / 自己組織化 / ライブセルイメージング / 超解像度 / 画像解析 / 機械学習 / がん細胞 |
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| 研究成果の概要 |
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。本研究では、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、世界最薄ナノ界面（10-20 nm）での生細胞の分子ダイナミクスを高時空間分解能で観察する技術を確立した。これにより、細胞内分子クラスターの形成過程や、細胞接着界面における繊維状構造体の形成、癌細胞の動態識別等に成功する一方、深層学習アルゴリズムによる細胞診断を実施した。
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| 自由記述の分野 |
ナノサイエンス、表面物理化学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
「ナノ材料の力で超解像度イメージングをすべてのラボ・医療機関に」というスローガンのもと実施された本研究は、市販の顕微鏡下で誰もが簡便にナノ界面の観察ができる技術として、社会的な注目度も高く、広く生化学・医学分野の発展に資する基盤技術として期待される。得られた信頼度の高い画像データは、AIを使った画像解析技術との組み合わせにより、医療診断、創薬開発や再生医療分野におけるイノベーションに大きく貢献する可能性がある。ナノ材料自己組織化に関して得られた高い学術的成果は、当該分野を世界的に牽引するものである。
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