細菌バイオフィルムにおけるスペシャリスト細胞出現プロセスの機械学習を用いた解明

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細菌の細胞は無個性なものと思われがちだが、バイオフィルム（多数の微生物が集まって形成する立体的なコロニー）の中では数十種類の機能分化した細胞が役割分担しながら集団の頑健性を支えている。本研究では、当初は均一だった集団から、数十種類の機能分化した細胞が現れてくるプロセスを生きたバイオフォルム内部で網羅的かつ同時に可視化して解明することを目的とした。そこで本研究では、生きたバイオフィルムの内部を共焦点レーザー顕微鏡でスキャン（輪切り撮影・断層撮影）し、一細胞ずつ網羅的に調べることで各種のスペシャリスト細胞を捜し出す実験を計画した。バイオフィルムの観測データを集めるのと並行して、解析のためのプログラムを準備した。標準的なフロー培養で成長させた緑膿菌P. aeruginosa PAO1株のバイオフィルム内部の細胞蛍光を高解像度で記録することに成功した。またある細胞がどの種類のスペシャリスト細胞なのかを診断するプログラムの構築が完了した。本研究は細菌バイオフィルムが機能分化によって頑健性を獲得するプロセスを解明することが目的であり、この成果はその基礎的な方法論を確立するものである。バイオフィルムは抗生物質生産、醸造・発酵、活性汚泥など産業現場で活用され社会的に重要だが、感染症や食品汚染、パイプラインのつまりなどの原因でもあり、制御や除去が難しいことから問題となっている。本研究からは新しい発想の制御法（出現順序が最初のスペシャリスト細胞を狙う、など）がスピンオフすることが期待される。