画像解析と機械学習を組み合わせた新技術で解き明かす微生物集団構築プロセス

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地球上の微生物の多くは集団（バイオフィルム）を形成し生活を営んでおり、微生物バイオフィルムは正負の両面において我々の生活に深く関わっているため、その集団の生態を深く理解することが重要である。バイオフィルム内では同一遺伝子型でさえ細胞ごとに遺伝子発現等に不均一性が生じることが知られており、集団内で役割分担（機能分化）が行われていると考えられている。しかし、役割分担が生じるプロセスはよくわかっていない。そこで本研究では細胞が生来的に持ち合わせている自家蛍光に注目し、バイオフィルム研究におけるモデル細菌である緑膿菌のバイオフィルム構築プロセスの総合的な理解を目指している。自家蛍光ライブイメージング技術及び画像解析手法、機械学習的手法を組み合わせ、1細胞毎の時空間分布・機能性を経時的に追跡可能な新奇モニタリングシステムの構築を行う。並行して、同種細胞においても性質・機能の異なる細胞の自家蛍光には違いが生じるのかについても様々な細胞で広く検証していく。これまでの研究成果により、集団構築プロセス内で生じる役割分担、特に細胞集団の骨格形成に重要な細胞外多糖（EPS）産生機能を持つ細胞の自家蛍光が他の細胞と異なることが示唆された。そこで、当該年度では野生株とその機能を失った変異株の自家蛍光を比較した結果、異なる自家蛍光を発することがわかり、ディープラーニングを用いて分類モデルを構築したところ約80％の精度で区別できることがわかった。さらに、マイクロ流体デバイスと自家蛍光のタイムラプスイメージング、機能性マーカーを組み合わせ、バイオフィルム形成プロセスにおいていつ機能分化が生じるのかを調べた。その結果、初期段階ですでにEPS産生機能を持つ細胞が出現しかつ自家蛍光においても特徴的であることがわかった。