スペクトル画像処理のススメ

マイク・メイ

試料の化学的特性と空間的構造の両方を明らかにするスペクトル画像処理が、次なる必須の研究用ツールになると考える人は多い。各種スターターキットによって、マクロスケールからナノスケールにいたるまでの幅広い用途に簡単にそれが適用できるようになっており、生命科学分野における普及が促進されると見込まれている。

スペクトル画像処理は、分光法とカメラによる視覚化を組み合わせることによって、科学者が生命に対する理解をさらに深めるための手段を提供する。空間的構造に加えて化学的組成を捉え、その特性をスペクトルグラフや画像として表す。この技術にはいくつかの種類があり、ハイパースペクトル画像処理、マルチスペクトル画像処理、イメージング分光法、さらには化学センシングといった名称で知られている。米ヘッドウォール・フォトニクス社(Head­wall Photonics)の最高経営責任者(CEO)を務めるデイビッド・バノン氏(David Bannon)によると、「領域内に存在するすべての物体の化学的特性を実際に生成することのできる分光技術」であるという。生命科学者らによるこの技術の活用を支援するために、ヘッドウォール・フォトニクス社や、ベルギーを拠点とする研究機関imecなどによって、スターターキットが開発されている。

32波長でタイル形式のス
ナップショット

32波長でタイル形式のスナップショットを撮影するimecのマルチスペクトルイメージング装置のRAWセンサ出力。テストシーンに対する32枚の画像を、異なる波長で同時に撮影することができる。標準の対物レンズに、特殊な光学デュプリケータを組み合わせることで、カメラの前にあるすべての物体を、イメージング装置の32枚のスペクトルタイル上に並列にイメージングする。

利点と将来性

スペクトル画像処理は、いくつかの方法で行うことができる。重要な点は、試料が視覚的に、あるスペクトル範囲全体にわたって走査されることである。例えば、回折格子やプリズムを使用して光の波長を分離することにより、スペクトル全体を一度に収集することができる。バノン氏はこのイメージング手法の価値を次のように説明している。「最大の利点は、領域内のすべてのスペクトル情報と空間情報を捉え、非常に大規模なデータセットを作成して、空間情報を維持しつつ、特定の化学的特性を検索できることだ」。また同氏は、「すべての物体にそれぞれ固有のスペクトル特性があり、それによって物体の光反射特性と吸収特性が決まる」とも述べている。
 スペクトル画像処理は、ますます多くの生命科学プロジェクトに利用されつつある。imecでハイパースペクトル画像処理の研究開発チームを率いるアンディ・ランブレヒツ氏(Andy Lambrechts)によると、「スペクトル画像処理のますます多くの応用分野が、研究環境において非常に興味深いものであることが実証されつつある」という。「この種の画像処理を利用するための、より経済的に実行可能な手段が求められている。ユーザーがこの技術を利用するための最初の一歩を踏み出すことを阻む、一部のボトルネックを解消する新しい技術が提供され始めている」と同氏は付け加えた。
 さらに利用しやすくなれば、この技術は生命科学分野全般に普及するだろう。「そしてそれはフィードバックループのようなものだ」と同氏は言う。「関心が高まれば、この技術の認知度が高まる。そしてそれが、新しい応用分野の促進につながる。今後数年間のうちに、あらゆるところで利用されるようになるだろう」(ランブレヒツ氏)

「発見」が普及を促進

生物学におけるさまざまな種類の進歩によって、スペクトル画像処理に対する関心が高まる可能性がある。「この20年間における2つの最大の進歩は、ゲノムに関する理解が深まったことと、非常に高速で高分解能のバイオイメージングが可能になったことだ」と述べるのは、カリフォルニア大デーヴィス校(University of California at Davis)で化学を専門とするガンユー・リウ教授(Gang-yu Liu)だ。「この組み合わせで、分子レベルの分解能に達したならば、局所環境、分子レベルの環境におけるゲノミクスの影響が理解できるようになるに違いない」と同教授は述べる。
 リウ教授はカリフォルニア大デーヴィス校の開発エンジニアであるアラン・ヒックリン氏(Alan Hicklin)とともに、この課題に着手した。両氏は、高い空間分解能に分子情報を組み合わせて提供するシステムを構築したいと考えた。空間分解能については、リウ教授の専門分野の1つである原子間力顕微鏡(AFM:atomic force microscopy)を利用することにした。AFMは、ナノサイズの探針によって試料表面を走査する。これによって、地形図のようなものが得られ、ナノメートル未満のサイズの特徴を明らかにすることができる。

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出典元
https://ex-press.jp/wp-content/uploads/2015/05/LFWS201505_ft3_biomedical_imaging.pdf