研究成果のポイント・高速・高感度かつシンプルな新規光イメージ圧縮計測法の開発、新規多次元データ処理法の開発、そしてマイクロ流体技術の融合により、機械学習※1駆動型の世界初の超高速・高精度な光イメージ認識型のリアルタイム細胞分離技術を実現しました。・人を介さない画像情報解析に画像は必要がない点に着目し、圧縮計測信号を直接機械学習で超高速リアルタイム解析し、「画像を見ずに形を見る」ゴーストサイトメトリー法の発案が、ブレークスルーにつながりました。らの研究グループは、高速・高感度かつシンプルに細胞形態データを圧縮計測する単一画素イメージング法に、機械学習技術と流体ハードウェア技術を融合し、大きさも同じで人の目で見ても形の似た細胞でさえも高速・高精度に分析・判別し、その細胞を超高速(従来の顕微鏡方式比で千倍以上)で分取するシステム、高速蛍光イメージングセルソーターを世界で初めて実現しました。ゴーストサイトメトリーと名付けられた本機構は、機械の「目」を使い、毎秒数千〜万細胞のスピードで細胞をリアルタイムに判別し、選択的に取り分けます。細胞治療など高い安全性や信頼性の求められる医療に貢献することが期待されます。本研究は、若手研究者がアカデミアや組織の枠を越えてベンチャー企業を設立し、共同で研究開発した技術がScience誌に掲載され、国際的な実用化に邁進する先駆的事例です。博士などの専門人材が活躍できる産業や市場を、研究者自らが主体的に作り上げようとしている点も画期的であり、国を挙げて推し進めている産官学連携によるオープンイノベーションの代表事例となりうる成果といえます。よるデータ駆動インテリジェンスの創発」(平成25年度採択)の支援を受けて行われました。本研究の成果は、米国の国際科学誌「Science」に2018年6月15日(米国東部時間)付けで掲載されました。Imaging)を開発しました。加速させ、世界初の機械学習駆動型の光流体装置を完成させました。本技術は、1)高速で細胞の蛍光イメージを計測し、2)機械学習でリアルタイム解析し、3)マイクロ流体中での選択的分取を実現しています(ゴーストサイトメトリー法:図1)。これにより、人の目でも見分けることが難しい細胞の高精度な分類・分離や、モデル血中からのがん細胞の高速検出・分離を可能にしました。大量の細胞をその形態に基づいて分析ならびに選択的に分取する技術の必要性は、生命科学研究だけでなく、希少細胞検出からの医療診断や、品質管理された細胞医療応用など医療、産業分野でも日々増しています。従来の、顕微鏡で見た目を評価して人手を介して一つ一つ分取する方式は、実用性に限界がありました。具体的には、低スループット※2なため大量のサンプルを処理できなかった上、処理に時間がかかる結果、細胞状態に変化を与える懸念がありました。人の目での選別では、精度や再現性にも限界がありました。セルソーター(フローサイトメトリー)※3は50年程前に発明され、高いスループット(>万細胞/毎秒)を誇ってきましたが、1細胞あたりの蛍光量は計測できても、細胞の蛍光イメージ(形態)情報を計測・解析する事はできません。そのため、両者の長所を併せ持つ蛍光イメージ認識型セルソーター※4が長く望まれてきました。これを実現するためには、高速・高感度かつシンプルなイメージング手法の開発と、高速で流れる細胞が単一流路デバイスを通過する短時間内に計測・分析・分取までを完結できるリアルタイムイメージ情報処理手法の開発が、重大な課題となっていました。本技術は、光・流体・電気ハードウェアと機械学習ソフトウェアを密に結合することで、両課題を一挙に解決しました。本研究者らはアカデミアや組織の枠を越えてベンチャー企業を設立し、同社との共同研究を通して、ハードとソフトが一体化した機械学習駆動型の光流体融合テクノロジーを完成させました。本技術を基盤とした、大量の1細胞の選択的な利活用が実現できると期待されます。共同研究が進んでいます。本年度中には臨床研究が開始される予定であり、さらに来年度にはシンクサイト株式会社より研究用プロトタイプの提供が開始される予定です。機械学習データを統計処理することにより、データの中に潜んでいる「法則」を見つけ出すこと。得られた法則を用いることで、未知のデータを判別することが可能となる。スループット単位時間あたりに計測あるいは分取などの処理を行える細胞の個数。多数の細胞を分析する測定手法。フローサイトメトリーとは細胞を高速で流しながら一個ずつ光学的に分析する測定手法を表す。多数の細胞の中から目的の細胞を分取できる装置。一般的には、フローサイトメトリーの装置のうち、細胞が分取できるものを総称することが多い。細胞の蛍光イメージ分析結果をもとに細胞を判別して分取するセルソーター。一般的なセルソーターの場合は細胞から発せられる蛍光信号は、その強度総量のみが細胞判別に用いられており、細胞の蛍光形態情報や蛍光局在は判別に用いられていない。Classification)することによって、目的の細胞の選択的な高速分離を実現した。