Super-resolution live-cell imaging of cell-attached nanointerface using LSPR sheets

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課題１では、蛍光増強効果を利用した細胞観察により適したプラズモンナノシートの作製に向けて、ナノディスク（円盤状粒子）の合成に注力した。具体的には、昨年度開発した水－ブタノール混合溶媒系での界面での微粒子自己組織化現象を利用した円形銀ナノプレートの自己組織化と、超薄円盤状金ナノ粒子の温度応答性自己集合化に成功した。新たにEmpty liquid相（電場増強効果はあるが異常透明性を示す金属微粒子からなるネットワーク構造）を発見した。課題２では、細胞の接着・伸展における細胞骨格アクチンの動態がプラズモンシート上でより鮮明に観察できることを確認し、これにより正常・がんまたはがんの悪性度を接着界面でのアクチン分布パターンにより識別することに成功した。さらに細胞接着ナノ界面の機械的変形特性の検知によるがん細胞の診断を試み、これに成功した。細胞膜糖衣の厚みはがん細胞において厚く、糖衣近傍は局所的にpHが低下する。これに着目し、細胞膜近傍の局所pH分布をpH応答性蛍光分子固定化基板上で蛍光イメージングすることで、がん細胞と正常細胞の判別をした。課題３では、次年度の最終年に向けて、機械学習専用の計算機機材を導入し、シート上での高解像度蛍光観察データを用いた機械学習による細胞自動診断法の開発に着手した。pH変化によるがん細胞の診断についても、得られた細胞接着界面の蛍光観察像をpH分布に変換表示する画像処理アルゴリズムを開発することで、細胞膜糖衣の界面おける垂直変形性を診断情報として取り出すスキームを開発した。一方で、ペロブスカイト量子ドットを使ったイメージング法の開拓に向けて、スピンコートによる粒子単層膜の作製法を確立した。ペロブスカイト粒子を用いた国際共同研究では、Tammプラズモン上にペロブスカイト量子ドット単層膜を配置した構造からの発光特性について論文にまとめた。