幽霊細胞測定
Sadao Ota1,2,3, Ryoichi Horisaki3,4, Yoko Kawamura5,2
1Thinkcyte Inc., 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8654, Japan. sadaota@solab.rcast.u-tokyo.ac.jp.
Science (New York, N.Y.)
|June 16, 2018
まとめ
ゴースト・サイトメトリーは,単一のピクセル検出器と,従来の検出器なしで細胞をイメージする計算方法を使用します. この新しいテクニックは,形状のみに基づいて高通量細胞分類と分類を可能にします.
科学分野:
- バイオフォトニクス
- 細胞イメージング
- コンピュータ生物学
背景:
- 従来のフローサイトメトリーは,細胞分析のための空間的に解像する検出器に依存しています.
- バイオマーカーなしで形状に基づいた高通量細胞分類と分類は依然として困難です.
研究 の 目的:
- ゴーストサイトメトリを紹介します 画像のない超高速光画像サイトメトリ
- 標識のない細胞形態分析とゴーストサイトメトリを用いた分類を実証する.
主な方法:
- シングルピクセル検出器と 静的なランダムな光学パターンを用いて
- 細胞の動きから空間情報を 連続信号に変換する
- テンポラル波形とパターン強度を使って 細胞形態を再構築する.
- 画像フリーサイトメトリーの圧縮波形に直接機械学習を適用する.
主要な成果:
- 細胞の形状を計算して再構築した
- 圧縮されたデータで機械学習を用いた,効率的で画像のない,形態学に基づく細胞測定法.
- 形状に基づいて正確な高通量細胞分類と選択的分類を達成しました.
- 従来の方法の限界を克服し,ラベルフリーな細胞分析の可能性を示しました.
結論:
- 幽霊細胞測定は 簡潔で安価で効果的な 細胞分析の代替手段です
- この技術により,バイオマーカーに依存しない高通量細胞分類と分類が可能になります.
- イメージフリーゴーストサイトメトリーは,超高速の光イメージングとサイトメトリーのアプリケーションを進める.
