微生物の生理的状態を最短10分で定量的に評価し、識別する技術を開発

2020-12-07

物質生産や水質汚染の低減などへ応用でき、持続可能な社会の実現へ貢献

物質生産や水質汚染の低減などへ応用でき、持続可能な社会の実現へ貢献

2020-12-07 新エネルギー・産業技術総合開発機構,株式会社ニコンソリューションズ

NEDOと（株）ニコンソリューションズ、筑波大学は、植物や微生物を用いた高機能品生産技術の開発（スマートセルプロジェクト）に取り組んでおり、共焦点レーザー顕微鏡システムを用いて微生物の自家蛍光シグネチャーから細胞を傷つけることなく生きたままの生理的状態を高速で定量的に評価し、識別する細胞評価技術「CRIF法」および自動解析ソフトウエアを開発しました。

本技術を活用することで、従来数日かかっていた微生物の生理的状態の評価が10分～60分程度に短縮され、微生物をはじめ植物や動物の細胞育種などの研究を効率化できます。酵母など微生物を活用したバイオ製品の生産や、環境中の微生物を可視化することによる水質汚染の低減、再生医療など、実社会のさまざまな産業分野への展開が期待され、地球環境にやさしい、持続可能な社会の実現を加速します。

1．概要

これまで、有用な微生物や動物などの細胞を評価する場合、細胞を破壊して内容物を解析することで特性を調べるのが一般的な方法でした。この方法では実験結果を得るまでに少なくとも数日かかってしまい微生物の評価の効率を向上させることが困難でした。

このような背景の下、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）と株式会社ニコンソリューションズ（NSL）、国立大学法人筑波大学（筑波大学）は、2017年度から「植物等の生物を用いた高機能品生産技術の開発^※1」（以下、スマートセルプロジェクト）に取り組んでいます。

今般NSLと筑波大学は同プロジェクトで、共焦点レーザー顕微鏡システム^※2を用いて微生物の自家蛍光シグネチャー^※3から微生物の細胞を傷つけることなく生きたまま（非染色・非侵襲）の生理的状態を高速で定量的に評価し、識別する細胞評価技術「CRIF法」および自動解析ソフトウエアを開発しました。本技術を活用することで、従来数日かかっていた微生物の生理的状態の評価・識別が10分～60分程度に短縮できます。今後は微生物をはじめ植物や動物の細胞育種などの基礎研究だけでなく、酵母などの微生物細胞によるバイオ製品の生産や、環境中の微生物を可視化することによる水質汚染の低減、再生医療など実社会のさまざまな分野へ使用することにより産業化の加速が期待できます。NEDOとNSL、筑波大学は本技術を活用しながら、生物を基盤にした地球環境に優しく持続可能な社会の早期実現を目指します。

なお、本成果は、12月9日から11日まで東京ビッグサイトで開催される「 nanotech 2021」のNEDOブースで展示・発表する予定です。

2．今回の成果

今回開発した細胞評価技術「CRIF法」および自動解析ソフトウエアは、微生物の自家蛍光シグネチャーを指標に1細胞ごとに非染色・非侵襲で、細胞の生理的状態を評価し、識別する技術です。NEDOのスマートセルプロジェクトで開発された、スマートセルを創出する基盤技術を活用することで、従来数日かかっていた微生物の生理的状態の評価が、10分～60分程度で高精度に行うことができました。

（1）細胞評価技術「CRIF法」

細胞内のタンパク質や代謝産物はさまざまな波長・強弱の自家蛍光を発しており、それらを総合した自家蛍光シグネチャーは各細胞の性質を表現する「指紋」として機能します。CRIF法は、反射顕微鏡法で細胞の位置および形態情報を、共焦点レーザー顕微鏡法により細胞の自家蛍光情報を取得します。そして、1細胞ごとに画像解析を行うことで、体系的で総合的な各細胞の自家蛍光情報を抽出し、自家蛍光シグネチャーとして再構築することにより、各細胞を識別する「細胞の指紋」を取得することができます。さらに、「細胞の指紋」をさまざまな種類の機械学習に供することで、自家蛍光シグネチャーに潜在する細胞ごとの特徴を反映した機械学習モデルを構築することができ、高精度な細胞種の識別や、代謝状態の予測が可能であることを明らかにしました（図1）。また、生育段階の異なる細胞の識別や、緑膿菌および大腸菌において1遺伝子が変異しただけの細胞も見分けることが可能になりました（図2）。

図1　CRIF法の概念図

図2　さまざまな生理的状態（培養条件）の酵母が放出する1細胞自家蛍光シグネチャー

縦一列が1細胞を表す。左側のラベルは励起波長（数字）、放出される蛍光の波長（カラーコード）を示す。培養条件（A～F）の違いによって、各細胞の自家蛍光シグネチャーの特徴に違いがみられる。このことは培養条件による細胞状態の違いが自家蛍光シグネチャーとして検出できていることを示している。

（2）自動解析ソフトウエア

細胞が混在する画像から、目的の細胞を自動的に抽出して画像処理・解析し、細胞の生理的状態を可視化するソフトウエアです。

従来の解析方法では、大きさや形状、種類の異なる細胞が混在する画像から、1細胞ごとに画像処理・解析を行い、細胞の生理的状態をグラフ化する作業に数日かかっていました。自動解析ソフトウエアにより、ワンステップで大量の画像データをビューワー画面で同時にグラフ表示することができます。その結果、大幅な時間短縮と大量のデータの可視化を実現しました（図3）。