ラマン散乱光イメージングによる1細胞遺伝子発現推定

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細胞のラマン散乱スペクトル（RS）は、細胞の種類や状態を非破壊・非染色で判別するための光計測手法として注目されている。細胞種や細胞状態は遺伝子発現パターンと関連するため、RSを利用すれば遺伝子発現パターンを推定できると期待される。本研究では、RS計測した細胞を回収し1細胞RNA-seqを行うことで、RSから遺伝子発現パターンを推定するための概念実証を行う。この目的のためには大量データを収集できる実験プラットフォームが好ましい。本年度は実験装置の構築・改良と、RS計測およびscRNA-seqの予備実験を行った。ラマン散乱顕微鏡には1細胞回収ロボットが備わっており、計測→回収が1クリック達成される。細胞当たり2分弱、約85％の成功率でRS計測と細胞回収が可能である。回収した細胞はRS計測後10秒以内に溶解されるため、計測後の遺伝子発現変化は無視できる。これを用いてヒトiPS細胞（iPSC）および、iPSCから分化した神経系細胞（iPS-NC）のRSを計測し、機械学習を用いて細胞種の判別をおこなった。iPSCとiPS-NCは98%の精度で判別可能であったことから、RSで細胞種を識別できることが実証された。iPS-NCではpeak間の相関が弱くなる傾向がみられたことから、iPS-NCは不均質な集団であることが示唆された。免疫細胞染色の結果、約45％はNestin陽性の神経前駆細胞、約35%はTuj1陽性の神経細胞であった。細胞種間およびiPS-NC群での不均質性は本概念実証においては好ましい。iPSCとiPS-NCを利用する妥当性が示された。回収した細胞の一部からscRNA-Seq用illumina libraryの合成とクオリティーチェックを行い、実験システムが機能していることを確認した。本成果はレーザー学会第566回研究会にて報告した。