11月の発表と論文公開を区別する
北海道大学、大阪大学などの研究グループは11月11日、ラマン画像から培養の足場に由来する情報を推定して取り除くALIVAを紹介した。論文は11月6日に分析化学の専門誌Analytical Chemistryでオンライン公開されている。ラマン顕微鏡は、光が分子に当たって散乱する際の変化から組成を調べる装置で、染色や蛍光標識を使わずに細胞内の情報を得られる。
この節の出典北海道大学・大阪大学（11月11日共同発表） ↗
柔らかな足場も測定信号を発する
ハイドロゲルは水を多く含む高分子材料で、生体に近い環境で細胞を育てる足場として使われる。しかし材料自体もラマン信号を出すため、細胞の信号に重なる。足場の性質や照明の強さが場所ごとに違うと、画像全体で一つの背景を差し引くだけでは補正しきれない。ALIVAは細胞の各画素の近くにある細胞外領域を使い、場所ごとの背景を推定する。
近くの背景を重視する条件を自動調整
手法には、近くのものほど関連が強いという地理学の考え方を取り入れた。どの程度近い背景を重視するかは、過去の試行から有望な条件を探すベイズ最適化で画像ごとに調整する。検証は融合遺伝子を導入したマウスC2C12細胞を石英とPAMPSハイドロゲル上で培養し、13枚のラマン画像を用いて行った。従来法よりも、足場の信号が比較結果を左右する影響を抑えたと報告する。
この節の出典共同発表の詳細資料（研究条件・結果） ↗
がん幹細胞様状態との対応は今後の課題
補正後には脂質に関する特徴が多い細胞の集団が見られたが、それががん幹細胞様の状態に対応するかは、さらに検証が必要と資料は明記する。編集上の注目点は、AIが材料の違いを見分けただけの結果を、細胞の状態を理解した成果と取り違えないことだ。研究グループは、材料の生物学的な影響と測定への混入を分け、細胞の代謝や状態を追う研究の精度向上を期待している。
この節の出典共同発表の詳細資料（研究条件・結果） ↗