本サイトについて個人情報の取り扱いについてサイトマップ当サイトでは、JavaScriptを使用しております。JavaScriptを有効にしていただきますと、より快適にご覧いただけます。ポイント顕微鏡やDNAシークエンサーから生まれる大量の分子・細胞計測データから、特定の対象を識別するための微小な識別子マテリアルを、計算論的デザインを通じて実現しました。実データのシミュレーションを経由するReal2Sim2Real機械学習により、ランダムに生成した微小な識別子を自在に読み出せるようにする新たな識別子設計法を提案し、実際に識別子を作り実証しました。この微小識別子マテリアルを用いて生成される個々の細胞や分子に紐づいた大量の多角的解析データは、今後の進展が極めて重要となるマルチモーダルAIの開発を始め、基礎研究から医薬工学応用まで、幅広い活用が期待されます。佐藤一誠教授、ブリティッシュコロンビア大学の谷内江望教授と共同で、細胞スケールで使える多種多様な光学識別子を計算論的にデザインする手法を開発しました(2024年1月9日修正)。微小スケールの識別子は、微小な世界の計測情報を時間や装置を越えて束ねる用途において、様々な活用が期待されてきました。大きな世界においてルールに従って設計したバーコードやQRコードをプリントするようにはいかず、微小で精密な識別子を、大量かつ実用的に作製するのは困難でした。そこで本研究では「ボトムアップでランダムな生成手法により、大量の異なるパターンを持った微小スケールの識別子を発生させ、あらかじめシミュレーションデータを用いて訓練しておいた機械学習モデルにより自在にデコード(注1)できるようにする」という逆転のアプローチに着想し、これを実験的に実現しました。この識別子を、顕微鏡とゲノムシークエンシングという異なる2つの計測で識別するための実験的デザインを実現し、実際に多数の1細胞から取得した顕微鏡画像データと遺伝子配列データをつなぐ識別子として実証しました。この識別子と機械学習手法は、大量の1細胞や分子を混在させたままで経時的にトラッキングしたり、装置を越えて多角的に観測したりするためのツールの開発に役立つと期待されます。Materials」(2023年12月20日)にオンライン掲載されました。マテリアル工学まで異分野の研究者が協力して、楽しく知的な挑戦を続け、苦難を乗り越えて実現したコンセプトでもあります。支援して下さった機関と皆様に心から感謝します。進歩への貢献を目指します。(太田禎生准教授)発表内容バーコードやQRコードは光で見える情報を用いて、特定の対象を識別・追跡できる、物流などに欠かせない識別子です。細胞や分子など、微小なスケールの物体追跡のためにこのような識別子を精緻かつ大量に作り出すことは困難でした。本研究では、微小なスケールで使える大量の異なる光学パターンを持った微小識別子を、計算論的手法でデザインする手法を開発しました。この手法は、「ボトムアップでランダムな生成手法により、大量の異なるパターンを持った微小スケールの識別子を発生させ、あらかじめシミュレーションデータを用いて訓練しておいた機械学習モデルにより自在にデコードする」という逆転のアプローチに基づいています。し、このビーズの多様な組み合わせを光学識別子として用いました。本手法では、個々の微小ビーズの顕微鏡画像からシミュレーションで合成した、多様なビーズの組み合わせ画像を用いてニューラルネットワークによるデコーダーを訓練しました。実験的に合成した光学識別子に対して、この訓練したネットワークを適用し、正確にデコードできることを確認しました(図1)。この技術の実証例として本研究では、微小スケールで流体の挙動を制御するマイクロ流体技術と呼ばれる方法を用いて実物の微小ビーズを用いた光学識別子を作製し、細胞に付加しました。光学識別子をデコードすることで、顕微鏡イメージ中の個々の細胞が識別できることを示しました(図1赤矢印)。この研究は、(1)現実的には作製不可能な大量のラベル付き教師データをシミュレーションで大量合成してデコーダーを構築し、(2)構築したデコーダーを実物の光学識別子の解析に応用した「Real2Sim2Real(注2)」な識別子設計アプローチです。図1:本研究のコンセプトさらに本研究では、ケミカルバイオロジーの手法を駆使して、光学識別子が持つ識別情報をシーケンシングと呼ばれる分子計測装置でも読み取れるようにしました。具体的には、微小ビーズの蛍光シグナルに対応した配列を持つDNA分子をビーズに結合し、顕微鏡観察では蛍光ビーズの組み合わせパターンを、分子計測(シーケンシング)ではDNA配列の組み合わせパターンを読み出しました(図2)。barcoding(ID-coding)(注3)は、顕微鏡とゲノムシークエンシングという異なる2つの計測で識別するための実験的デザインを実現し、実際に多数の1細胞から取得した顕微鏡画像データと遺伝子配列データをつなぐ識別子として実証しました。この識別子と機械学習手法は、大量の1細胞や分子を混在させたままで経時的にトラッキングしたり、装置を越えて多角的に観測したりするためのツールの開発に役立ちます。このような1細胞や分子の多角計測技術は、人体で起こる生物学的現象の理解に役立ち、今後の進展が重要となるマルチモーダルAI(注4)の開発に重宝されていくと期待されます。今後その実用性を、疾患関連サンプルを含む様々なサンプルで実証していくことが期待されます。開発(課題番号:JP21H04636)、「接着シンギュラリティ細胞の動態から分子まで捉えるネットワーク化計測(課題番号:JP21H00416)」などの支援により実施されました。用語解説(注1)デコード本研究においては、顕微鏡画像から識別子を特定すること。(注2)Real2Sim2Real仮想環境で開発したアルゴリズムを実世界に適合させる過程やそのための技術はSim2Realと呼ばれる。本研究では、実空間で取得したデータを起点としてシミュレーションと学習を行う“Real2Sim2Real”な手法を開発し、ランダムな識別子のデコードを実現した。barcoding(ID-coding)本研究で開発したものであり、画像情報とDNA配列という異なる2つの計測で読み出せる識別子を付与する方法を指す。(注4)マルチモーダルAI実世界に存在する対象の異なる側面を反映したマルチモーダル情報を認識し、対象の統合的な把握や、不完全な計測情報から全体像の復元を可能とするAI技術を指す。顕微鏡画像・DNAシークエンシングデータなど異種モダリティの同時計測技術により、細胞情報をより多角的に捉えるマルチモーダルAI技術の発展が見込まれる。