2026年11月11日
北海道大学
大阪大学
ポイント
●地理学第一法則「近いものほど関連が強い」とAIを融合した革新的なラマン画像解析手法を開発。
●足場環境に由来する信号や照明むらを高精度にAI除去し、細胞固有のラマン情報の抽出に成功。
●がん幹細胞化のメカニズム解明に向けたラマン分光計測による新たな可能性を示唆。
概要
北海道大学総合イノベーション創発機構化学反応創成研究拠点（WPI-ICReDD）・電子科学研究所の小松崎民樹教授らの研究グループは、大阪大学大学院工学研究科、ドイツのライプニッツ光技術研究所、フランスのリール大学の研究機関などとの共同研究により、ハイドロゲルなどの細胞培養の足場環境が細胞のがん細胞化に及ぼす影響をラマン分光学に基づいて理解するため、ラマン画像に陰に混入する足場環境自身の化学情報を局所的に推定・除去する方法Adaptive Local Intensity Variation Adjustment（ALIVA）を新規に開発することに成功しました。
ラマン顕微鏡は、染色や蛍光標識を用いずに、生きた細胞の分子組成を"化学的な指紋"として調べられる手法です。一方、細胞を生体に近い環境で培養するためのハイドロゲル自体もラマン信号を発するため、細胞の信号と重なり、さらに足場の不均一性やレーザー照明むらによって解析結果が左右されるため、足場環境存在下で細胞由来の情報を正確に評価することが困難でした。ALIVAは地理学で知られる「近いものほど互いに関連が強い」というToblerの第一法則と機械学習におけるベイズ最適化をラマン画像に適用し、細胞の各画素について近傍の細胞外領域から足場環境由来の背景スペクトルを推定します。その際、近傍をどの程度重視するかを決めるガウス重みをベイズ最適化で画像ごとに自動調整し、細胞が位置するピクセルのラマンスペクトルの足場由来の複雑さを最小化し、細胞本来のスペクトルだけを抽出することに成功しました。
SS18-SSX1融合遺伝子を導入したマウスC2C12細胞を石英基板とPAMPSハイドロゲル上で培養・検証した結果、従来法に比べて足場由来のスペクトル差や画像間の不要なばらつきを低減し、細胞由来の生化学情報を抽出することに成功しました。本手法は、材料環境が細胞の状態をどのように変えるかを、足場そのものの信号と混同せずに調べるための基盤技術となります。ハイドロゲル足場誘導によるがん幹細胞化のメカニズムをその場ラマン分光により解明する手がかりが見出されるなど、今後、様々なその場ラマン分光解析の応用が期待されます。
なお、本研究成果は、2026年11月6日（金）公開のAnalytical Chemistry誌にオンライン掲載されました。
論文名：Extracting Single-Cell Raman Signature in Scaffold Environments through Bayesian-Optimized Local Background Correction（ベイズ最適化を用いた局所背景補正による足場環境下のシングルセル固有のラマン特性を抽出する）
URL：https://doi.org/10.1021/acs.analchem.6c03142
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