Development of Novel Intracellular Analysis Methods by Integrating Raman Imaging and Machine Learning

通过集成拉曼成像和机器学习开发新型细胞内分析方法

基本信息

批准号：
22KJ0287
负责人：
高橋大智
金额：
$ 1.6万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0287/
关键词：
ラマンイメージング Deep learning 細胞内温度 CARS顕微鏡

项目摘要

2022年度は，主に「ラマンイメージングとDeep learningによる単一細胞内の温度測定手法の開発」及び「コヒーレントアンチストークスラマン散乱（CARS）顕微鏡による細胞のラマンイメージ測定手法の確立」を進めた．温度測定については，単一細胞内の各領域（核と細胞質）について，その平均温度を約0.5℃の誤差で推定する手法の確立に成功した．この手法ではまず，様々な温度におけるHeLa細胞のスペクトルを取得することで教師データを作成した．顕微鏡用培養システムを用いてHeLa細胞を培養したディッシュ全体の温度を制御しながら，各温度におけるHeLa細胞のラマンイメージ（スペクトル）を取得した．得られたラマンイメージと対応する温度の値を用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を学習した．得られたCNNはイメージ上の1ピクセル（約1平方μmの領域に対応）当たり約1.3℃の誤差で温度を推定することができた．このCNNを用い，細胞内の核と細胞質の領域について平均値を求めることで，各領域の温度を約0.5℃の誤差で測定することが可能である．CARS顕微鏡による細胞のラマンイメージについては，CARSイメージ測定システムの構築及び単一細胞のCARSイメージ測定手法の開発を行った．まず，所属研究室のピコ秒パルスレーザー及び光学顕微鏡を用いることで，顕微鏡下でCARS光を検出しスペクトルを取得することに成功した．更に，顕微鏡にピエゾステージを導入し，CCDカメラ及びピエゾステージを同時に制御するソフトウェアを製作した．これによりCARSスペクトルを連続測定し，単一細胞のCARSハイパースペクトルイメージを取得するシステムの開発に成功した．

2022财年，我们主要致力于开发利用拉曼成像和深度学习测量单细胞内部温度的方法，以及建立利用相干反斯托克斯拉曼散射（CARS）显微镜测量细胞拉曼图像的方法。关于温度测量，我们成功建立了一种估算单个细胞内每个区域（细胞核和细胞质）平均温度的方法，误差约为0.5°C。在此方法中，我们首先通过获取不同温度下 HeLa 细胞的光谱来创建训练数据。使用显微镜培养系统控制培养HeLa细胞的整个培养皿的温度，同时获得各温度下HeLa细胞的拉曼图像（光谱）。使用获得的拉曼图像和相应的温度值训练卷积神经网络（CNN）。由此产生的 CNN 能够以图像上每个像素（对应于大约 1 平方微米的面积）大约 1.3°C 的误差来估计温度。通过使用该 CNN 求出细胞内细胞核和细胞质区域的平均值，可以测量每个区域的温度，误差约为 0.5°C。针对使用CARS显微镜获得的细胞拉曼图像，我们构建了CARS图像测量系统，并开发了单细胞CARS图像测量方法。首先，通过在我的实验室使用皮秒脉冲激光和光学显微镜，我成功地在显微镜下检测到CARS光并获取了它的光谱。此外，我们在显微镜中引入了压电平台，并创建了同时控制 CCD 相机和压电平台的软件。结果，我们成功开发了一种连续测量 CARS 光谱并获得单细胞 CARS 高光谱图像的系统。