Development of Novel Intracellular Analysis Methods by Integrating Raman Imaging and Machine Learning

2022年度は，主に「ラマンイメージングとDeep learningによる単一細胞内の温度測定手法の開発」及び「コヒーレントアンチストークスラマン散乱（CARS）顕微鏡による細胞のラマンイメージ測定手法の確立」を進めた．温度測定については，単一細胞内の各領域（核と細胞質）について，その平均温度を約0.5℃の誤差で推定する手法の確立に成功した．この手法ではまず，様々な温度におけるHeLa細胞のスペクトルを取得することで教師データを作成した．顕微鏡用培養システムを用いてHeLa細胞を培養したディッシュ全体の温度を制御しながら，各温度におけるHeLa細胞のラマンイメージ（スペクトル）を取得した．得られたラマンイメージと対応する温度の値を用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を学習した．得られたCNNはイメージ上の1ピクセル（約1平方μmの領域に対応）当たり約1.3℃の誤差で温度を推定することができた．このCNNを用い，細胞内の核と細胞質の領域について平均値を求めることで，各領域の温度を約0.5℃の誤差で測定することが可能である．CARS顕微鏡による細胞のラマンイメージについては，CARSイメージ測定システムの構築及び単一細胞のCARSイメージ測定手法の開発を行った．まず，所属研究室のピコ秒パルスレーザー及び光学顕微鏡を用いることで，顕微鏡下でCARS光を検出しスペクトルを取得することに成功した．更に，顕微鏡にピエゾステージを導入し，CCDカメラ及びピエゾステージを同時に制御するソフトウェアを製作した．これによりCARSスペクトルを連続測定し，単一細胞のCARSハイパースペクトルイメージを取得するシステムの開発に成功した．

2022年度は，主に「ラマンイメージングとDeep learningによる単一細胞内の温度測定手法の開発」及び「コヒーレントアンチストークスラマン散乱（CARS）顕微鏡による細胞のラマンイメージ測定手法の確立」を進めた．温度測定については，単一細胞内の各領域（核と細胞質）について，その平均温度を約0.5℃の誤差で推定する手法の確立に成功した．この手法ではまず，様々な温度におけるHeLa細胞のスペクトルを取得することで教師データを作成した．顕微鏡用培養システムを用いてHeLa細胞を培養したディッシュ全体の温度を制御しながら，各温度におけるHeLa細胞のラマンイメージ（スペクトル）を取得した．得られたラマンイメージと対応する温度の値を用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を学習した．得られたCNNはイメージ上の1ピクセル（約1平方μmの領域に対応）当たり約1.3℃の誤差で温度を推定することができた．このCNNを用い，細胞内の核と細胞質の領域について平均値を求めることで，各領域の温度を約0.5℃の誤差で測定することが可能である．CARS顕微鏡による細胞のラマンイメージについては，CARSイメージ測定システムの構築及び単一細胞のCARSイメージ測定手法の開発を行った．まず，所属研究室のピコ秒パルスレーザー及び光学顕微鏡を用いることで，顕微鏡下でCARS光を検出しスペクトルを取得することに成功した．更に，顕微鏡にピエゾステージを導入し，CCDカメラ及びピエゾステージを同時に制御するソフトウェアを製作した．これによりCARSスペクトルを連続測定し，単一細胞のCARSハイパースペクトルイメージを取得するシステムの開発に成功した．