研究
キーワード：イメージングフローサイトメトリー、ソーティング、蛍光、顕微イメージング、画像解析、細胞生物学（がん、酵母、微細藻類）、リキッドバイオプシー、水泳
イメージングフローサイトメトリー：マイクロ流路内を次々と流れてくる細胞の形態や分子の分布を調べるのに有用な技術
インテリジェント画像活性細胞選抜法（iIACS）：画像解析に基づいて形態や分子の局在が特異的な細胞を高速に分取する手法。詳しく
主導した研究：
イメージングフローサイトメトリーによる血中の多様ながん細胞の検出
背景：血中循環腫瘍細胞（Circulating tumor cells：CTC）は、原発巣から離れて血管に侵入したがん細胞であり、がんの転移を引き起こすと言われている。これまで、CTCの検出は転移の仕組みを調べたりがん患者の予後を予測するのに役立ってきた。しかしCTCはタンパク質の発現や形態が多様であるため、これらを一度に検出・解析することは困難であり、まだ不明な点も多い。
研究内容：多様なCTCの検出を可能にするため、蛍光イメージングフローサイトメトリーと5-ALAによる自家蛍光の誘導を利用した。従来法でも検出できたEpCAM陽性がん細胞や白血球より大きながん細胞のほかに、EpCAM陰性のがん細胞、白血球と同程度の大きさのがん細胞を検出することができた。特に、細胞がいくつか接着したクラスターについて、構成する細胞の特徴（EpCAMの有無など）を詳しく調べることができた。さらに、希少細胞の検出感度・特異度の測定や実験や臨床検体を用いたデモンストレーションを行い、実際のCTC研究への応用可能性を評価した。
担当した部分：
・実験計画、データ取得、解析、評価、論文執筆、図の作成
・イメージングフローサイトメーター（VIFFI）への追加のレーザーの導入、倍率変更、光学調製
・データ取得PCとプログラムの改変（LabVIEW）
・データ解析プログラム作成（Python）
・細胞培養、染色
論文へのリンク：https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2023/lc/d2lc00856d
参加したプロジェクト
高感度な蛍光イメージングフローサイトメトリー（Virtual-freezing fluorescence imaging flow cytometry：VIFFI）
大量の細胞の蛍光顕微鏡画像を高速に取得するために、1 m/sで流れる細胞の蛍光画像をイメージセンサー上に固定する技術。追加の励起レーザーの導入と様々な細胞を用いたデモンストレーションを行った。
論文へのリンク：https://www.nature.com/articles/s41467-020-14929-2
リアルタイムな画像解析に基づく細胞分取法（Intelligent image-activated cell sorting 2.0）
細胞集団から、特異な形態や分子の分布を持つサブ集団を物理的に分取する技術の改変版。上述のVIFFIが導入されている。光学系の知識を活かして、複雑で統合的な分取装置の運用に寄与した。また、細胞を用いた初めての分取実験を行った。
論文へのリンク：https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2020/lc/d0lc00080a#!divAbstract
Deep learningによる蛍光画像の復元（Deep imaging flow cytometry）
イメージングフローサイトメトリーでは高解像度な撮像を行うほどデータ取得に時間がかかるため、これを解決するために低解像度で素早くデータを取得してdeep learningで細部を復元する技術。主にVIFFIで様々な倍率でデータを取得するために、実験の計画、改造、光学調製を行った。
論文へのリンク：https://pubs.rsc.org/en/Content/ArticleLanding/2022/LC/D1LC01043C
