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新開発のイメージング技術SEERは高速、直感的で無限の用途の可能性

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March, 12, 2020, Los Angels--新開発の方法、SEERは、USCの研究者によると、現在の技術よりも67倍高速であり、鮮明度は遥かに優れている。
 研究成果は、Nature Communicationsに発表された。
 その技術は、文字通り、生物学の構成要素に焦点を当てている。生物学者が生き物、細胞、魚、人を詳細に見ようとすると、起きていることが常に鮮明であるとは限らない。細胞やタンパク質は、組織に深く織り込まれており、成分間の相互作用については多くの疑問が残る。病気治療の第一歩は、問題をはっきりと見ることであるが、それは必ずしも簡単ではない。

その問題を解決するために研究チームは、蛍光ハイパースペクトルイメージング(fHSI)という技術を利用した。これはスペクトルの色を区別し、分子にタグをつけて追跡し、有機体内部の鮮明なカラー画像を生成する方法である。

しかし、fHSIには制約がある。それは必ずしもフルカラースペクトルを表示しない。生物組織の複雑さのために多くのデータが必要である。したがって、画像を集めて処理するために長い時間がかかる。多くの時間を消費する計算も必要であり、これは大きな欠点となっている。実験は、リアルタイムで行われるときに、うまくいくからである。

その問題を解決するために、USCの研究者は、spectrally encoded enhanced representations (SEER)という新方法を開発した。これは、現在の技術よりも明瞭で、67倍高速であり、鮮明度が2.7倍である。

それは、データの高速解析のために数理計算処理に依存している。より詳細には、色の全域で振動蛍光タグを処理できる。また、使用するコンピュータメモリストレージは少ない。これは、最近の集中的なバイオサイエンス研究の背後にあるビッグデータ研究の爆発ではさらに重要である。研究によると、SEERは「高速、直感的、数学的方法」で、収集し処理した画像を解釈する。

「この事後処理解析が、強力ではあるが、実験的あるいは医学的決断で遅すぎるシナリオはたくさんある」とCutraleは言う。「ハイパースペクトルデータの取得と解析の間にギャップが存在する。ここでは、研究者や医者は、実験に含まれる情報に気づいていない。SEERは、このギャップを埋めるために設計されている」(Cutrale)。

肺ガンの検出から携帯電話アプリの可能性まで
 SEERの最初のアプリケーションは、医療および研究分野になる。Translational Imaging Center of USCのWen Shi とDaniel Kooが開発した多用途アルゴリズムは、ロサンゼルス小児病院の医者と協力して、患者の肺ガンの初期段階、汚染物質の潜在的被害発見に利用される。また、ライフサイエンス分野の研究者は、さらなる効率改善のために、実験ルートにSEERの採用を始めた。

イメージング技術の改善は、コンシューマレベルにも到達可能であるので、fHSI や SEERなどの技術がモバイルフォーンにインストールされて強力な可視化ツールになりそうである。