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

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｡