JP2012163538A - Cell image analysis system - Google Patents
Cell image analysis system Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012163538A JP2012163538A JP2011026283A JP2011026283A JP2012163538A JP 2012163538 A JP2012163538 A JP 2012163538A JP 2011026283 A JP2011026283 A JP 2011026283A JP 2011026283 A JP2011026283 A JP 2011026283A JP 2012163538 A JP2012163538 A JP 2012163538A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- cell
- period
- time
- cell cycle
- living
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 title claims abstract description 139
- 230000022131 cell cycle Effects 0.000 claims abstract description 263
- 102000034287 fluorescent proteins Human genes 0.000 claims abstract description 72
- 108091006047 fluorescent proteins Proteins 0.000 claims abstract description 72
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 17
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 claims description 734
- 235000019557 luminance Nutrition 0.000 claims description 106
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 57
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 claims description 33
- 230000032823 cell division Effects 0.000 claims description 28
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims description 26
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 26
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 claims description 24
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 24
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 22
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 16
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000013517 stratification Methods 0.000 claims description 11
- 230000018486 cell cycle phase Effects 0.000 claims description 9
- 210000000130 stem cell Anatomy 0.000 claims description 8
- 230000010261 cell growth Effects 0.000 claims description 5
- 238000010353 genetic engineering Methods 0.000 claims description 3
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 claims description 3
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims 1
- 230000027311 M phase Effects 0.000 description 105
- 238000000034 method Methods 0.000 description 40
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 39
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 35
- 230000018199 S phase Effects 0.000 description 21
- 230000010190 G1 phase Effects 0.000 description 20
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 15
- 210000004940 nucleus Anatomy 0.000 description 13
- 230000010337 G2 phase Effects 0.000 description 12
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 10
- FWBHETKCLVMNFS-UHFFFAOYSA-N 4',6-Diamino-2-phenylindol Chemical compound C1=CC(C(=N)N)=CC=C1C1=CC2=CC=C(C(N)=N)C=C2N1 FWBHETKCLVMNFS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 9
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 230000012820 cell cycle checkpoint Effects 0.000 description 7
- 210000003855 cell nucleus Anatomy 0.000 description 7
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 7
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 7
- 102000016736 Cyclin Human genes 0.000 description 6
- 108050006400 Cyclin Proteins 0.000 description 6
- 230000005778 DNA damage Effects 0.000 description 6
- 231100000277 DNA damage Toxicity 0.000 description 6
- 230000024245 cell differentiation Effects 0.000 description 6
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 239000012625 DNA intercalator Substances 0.000 description 5
- 230000004543 DNA replication Effects 0.000 description 5
- 230000021953 cytokinesis Effects 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 101100457021 Caenorhabditis elegans mag-1 gene Proteins 0.000 description 4
- 101100067996 Mus musculus Gbp1 gene Proteins 0.000 description 4
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 4
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 4
- 239000007850 fluorescent dye Substances 0.000 description 4
- 238000010186 staining Methods 0.000 description 4
- 230000006820 DNA synthesis Effects 0.000 description 3
- 108090000577 Geminin Proteins 0.000 description 3
- 102000004064 Geminin Human genes 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000006369 cell cycle progression Effects 0.000 description 3
- 230000036210 malignancy Effects 0.000 description 3
- 210000000633 nuclear envelope Anatomy 0.000 description 3
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 3
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 3
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 3
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 3
- 101150012716 CDK1 gene Proteins 0.000 description 2
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 2
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 2
- 230000035519 G0 Phase Effects 0.000 description 2
- 102000029749 Microtubule Human genes 0.000 description 2
- 108091022875 Microtubule Proteins 0.000 description 2
- 102000044209 Tumor Suppressor Genes Human genes 0.000 description 2
- 108700025716 Tumor Suppressor Genes Proteins 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 230000024321 chromosome segregation Effects 0.000 description 2
- 210000004748 cultured cell Anatomy 0.000 description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000003834 intracellular effect Effects 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 210000004688 microtubule Anatomy 0.000 description 2
- 230000011278 mitosis Effects 0.000 description 2
- 230000020347 spindle assembly Effects 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 108700020463 BRCA1 Proteins 0.000 description 1
- 102000036365 BRCA1 Human genes 0.000 description 1
- 101150072950 BRCA1 gene Proteins 0.000 description 1
- 108010077544 Chromatin Proteins 0.000 description 1
- 102000003903 Cyclin-dependent kinases Human genes 0.000 description 1
- 108090000266 Cyclin-dependent kinases Proteins 0.000 description 1
- 102000009097 Phosphorylases Human genes 0.000 description 1
- 108010073135 Phosphorylases Proteins 0.000 description 1
- 101100367016 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) LSC2 gene Proteins 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000035584 blastogenesis Effects 0.000 description 1
- 238000004113 cell culture Methods 0.000 description 1
- 230000030833 cell death Effects 0.000 description 1
- 230000009028 cell transition Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 210000003793 centrosome Anatomy 0.000 description 1
- 210000003483 chromatin Anatomy 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000002559 cytogenic effect Effects 0.000 description 1
- 210000000805 cytoplasm Anatomy 0.000 description 1
- 231100000135 cytotoxicity Toxicity 0.000 description 1
- 230000003013 cytotoxicity Effects 0.000 description 1
- 230000032459 dedifferentiation Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002073 fluorescence micrograph Methods 0.000 description 1
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 1
- 239000003102 growth factor Substances 0.000 description 1
- 210000003494 hepatocyte Anatomy 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 1
- 231100001083 no cytotoxicity Toxicity 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 description 1
- 238000001243 protein synthesis Methods 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000010361 transduction Methods 0.000 description 1
- 230000026683 transduction Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 230000014616 translation Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
Description
本発明は、生細胞の画像を取得し、取得した画像を用いて細胞を解析する細胞画像解析システムに関する。 The present invention relates to a cell image analysis system that acquires an image of a living cell and analyzes the cell using the acquired image.
近年、ES細胞、iPS細胞、癌肝細胞などの研究が盛んである。これらは、万能細胞と呼ばれる細胞であり、多様な細胞に分化することが可能である。
しかるに、これらの万能細胞が分化し、他の細胞に変化したことを顕微鏡観察しながら肉眼で確認することは、非常に困難である。分化する細胞が多種多様であり、細胞画像を肉眼で観察しただけでは、細胞画像中における細胞の種類を判別することが難しい。
このため、従来、万能細胞が分化して他の細胞に変化したことを確認するためには、分化した細胞を一旦取り出して増殖させ、増殖させた細胞に対して分子統計学的な解析を行うことによって、その分化した細胞の種類を特定するという手法を用いる必要があり、顕微鏡観察しながら分化した細胞の種類を特定することが困難であった。
In recent years, research on ES cells, iPS cells, cancer hepatocytes and the like has been active. These are cells called universal cells and can differentiate into various cells.
However, it is very difficult to visually confirm that these universal cells have differentiated and changed into other cells with a microscope. Differentiating cells are diverse, and it is difficult to distinguish the type of cells in the cell image only by observing the cell image with the naked eye.
Therefore, conventionally, in order to confirm that a universal cell has differentiated and changed to another cell, the differentiated cell is once taken out and proliferated, and molecular statistical analysis is performed on the proliferated cell. Therefore, it is necessary to use a technique of identifying the differentiated cell type, and it is difficult to identify the differentiated cell type while observing under a microscope.
この問題を解決する方法として、本件出願人は、培養した細胞における細胞周期を特定し、特定した細胞周期における各期やM期内の詳細期に要した時間に応じて、分化する細胞の種類を検出することを着想した。 As a method for solving this problem, the present applicant specifies the cell cycle in the cultured cells, and the types of cells that differentiate depending on the time required for each phase in the specified cell cycle and the detailed phase within the M phase. Inspired to detect.
従来、細胞周期を特定する方法としては、例えば、非特許文献1〜3、特許文献1に記載の方法がある。
Conventionally, as a method for specifying a cell cycle, for example, there are methods described in
非特許文献1に記載の方法は、DNAインターカレータであるDAPIやPIを用いて、細胞周期を解析する方法であり、次のような手順で行われる。
DNAインターカレータは、DNAの二本鎖間に挿入される蛍光試薬である。培養した細胞にDNAインターカレータであるDAPIやPIで核を染色する。染色した細胞を、例えば、プレパラートに固定あるいはマルチウェルやシャーレ等の容器に収容して標本を作成し、顕微鏡を備えた撮像装置を介して画像を取得する。
取得した画像から核を認識して、各々の細胞を特定し、特定した細胞毎に、核内の蛍光量を測定する。蛍光量の測定は、核の画像ピクセル毎の輝度値の合計値と核内の画像ピクセルの最高輝度値との2つのパラメータから輝度の散布図を作図する。これにより、散布図上に各々の細胞が点として表される。散布図上に表された細胞集団における個々の細胞の相対的な輝度値からG1期、S期、G2期、M期、M期以後に層別することができる。また、プレパラート標本毎にG1期、S期、G2期、M期、M期以後のそれぞれに該当する細胞の割合を算出する、即ち、細胞周期における各期に該当する細胞の割合を算出することも可能である。
The method described in
A DNA intercalator is a fluorescent reagent inserted between double strands of DNA. The cultured cells are stained with DAPI or PI which are DNA intercalators. For example, the stained cells are fixed on a slide or housed in a container such as a multiwell or petri dish to create a specimen, and an image is acquired via an imaging device equipped with a microscope.
A nucleus is recognized from the acquired image, each cell is specified, and the fluorescence amount in the nucleus is measured for each specified cell. For the measurement of the amount of fluorescence, a scatter diagram of the luminance is drawn from two parameters, the total luminance value for each image pixel in the nucleus and the maximum luminance value of the image pixel in the nucleus. Thereby, each cell is represented as a point on the scatter diagram. The cells can be stratified after the G1, S, G2, M, and M phases from the relative luminance values of individual cells in the cell population represented on the scatter diagram. Also, for each prepared specimen, calculate the ratio of cells corresponding to each of the G1, S, G2, M, and M periods, that is, calculate the ratio of cells corresponding to each period in the cell cycle. Is also possible.
この点に関し、詳述する。
DNAインターカレータを用いると、DNA量=細胞画像輝度、の関係が成り立つ。このため、以下の分析方法を用いることによって細胞周期の特定が可能となる。
即ち、細胞周期の各期においては、DNA量と核の凝集度が異なる。このDNA量と核の凝集度を、核の画像ピクセル毎の輝度値の合計値と核内の画像ピクセルの最高輝度値で測定する。
G1期においては、染色体が2本ある。このときのDNA量を2Nとする。S期においては、DNAの合成期にあり、2Nから4Nに増える過程にある。G2期においては、分裂前の準備期間にあり、DNA量がG1期の2倍に増えた状態(4N)となる。また、M期においては、核が凝集するので明るくなる。
そこで、G1期,S期,G2期は、DNA量(=DAPIの輝度の総和)によって特定する。DNAに直接結びつくタイプの蛍光試薬を用いると、蛍光量(核領域の輝度の総和)=DNA量となる。
M期は核の明るさで判断する。分裂期にある細胞は、輝度が明るく核が凝集している。このため、核領域中の最大輝度で判断する。
This point will be described in detail.
When a DNA intercalator is used, the relationship of DNA amount = cell image brightness is established. For this reason, the cell cycle can be specified by using the following analysis method.
That is, the amount of DNA and the degree of nuclear aggregation differ at each stage of the cell cycle. The amount of DNA and the degree of aggregation of the nucleus are measured by the total luminance value for each image pixel in the nucleus and the maximum luminance value of the image pixel in the nucleus.
In the G1 phase, there are two chromosomes. The amount of DNA at this time is 2N. The S phase is in the DNA synthesis phase and is in the process of increasing from 2N to 4N. The G2 phase is in a preparation period before division, and the amount of DNA is doubled (4N) in the G1 phase. Further, in the M phase, the nuclei aggregate and become brighter.
Therefore, the G1, S, and G2 periods are specified by the amount of DNA (= sum of DAPI luminances). When a fluorescent reagent of a type that directly binds to DNA is used, the amount of fluorescence (the sum of the luminance of the nucleus region) = the amount of DNA.
The M period is judged by the brightness of the nucleus. Cells in division are bright and have nuclei aggregated. For this reason, the determination is made based on the maximum luminance in the nucleus region.
しかし、非特許文献1に記載の方法は、蛍光試薬として用いるDAPIに細胞毒性があり、染色する際に細胞が死ぬ、或いは細胞の特性が変わってしまう等の影響が出ないように殺す等により固定標本を対象とせざるを得ず、細胞を生かしたままで解析することが困難であり、細胞周期の各期に該当する細胞の統計的な割合を算出することは可能であるが、特定の細胞の細胞分裂する時間の割合や細胞分裂期における細胞分裂する状況を把握することが出来ない。また、非特許文献1に記載の方法は、散布図を作図するために数百以上の細胞集団に対して輝度値をプロットする必要があるため、仮に、細胞を生かしたまま解析するようにしたとしても、時間が掛かり過ぎるため、生細胞を用いた細胞周期の期の解析には実用的でない。
However, in the method described in
一方、蛍光顕微鏡(コンベンショナル顕微鏡、レーザ顕微鏡など)では、生きた細胞のタイムラプス観察が可能であり、サブマイクロ秒単位で細胞画像を取得し、M期における細胞分裂する状況を画像化することが可能である。このような細胞分裂する状況を画像化することにより、細胞の形態情報が認識できる。また、細胞が分裂した後、次に分裂するまでの画像を取得すれば、1サイクルの細胞分裂に要する時間(世代時間)も細胞の形態情報から認識可能である。 On the other hand, with fluorescence microscopes (conventional microscopes, laser microscopes, etc.), time-lapse observation of live cells is possible, cell images can be acquired in sub-microsecond units, and the state of cell division in the M phase can be imaged. It is. By imaging such a state of cell division, cell shape information can be recognized. Further, if an image from when a cell is divided until the next division is acquired, the time required for one cycle of cell division (generation time) can be recognized from the cell shape information.
しかし、細胞画像から細胞周期における各期を認識することは、細胞の形態情報のみからでは困難である。
例えば、特許文献1には、細胞の形状等からM期における細胞分裂の詳細期を特定することが可能であることが示されている。しかし、特許文献1に記載の方法は、M期における細胞分裂の詳細期のみを計測する方法であって、細胞を培養中に細胞周期における各期の時間を計測することができない。また、特許文献1の方法には、M期における細胞分裂の詳細期の時間や詳細期毎の時間を計測することについての着想がない。
However, it is difficult to recognize each period in the cell cycle from a cell image only from cell shape information.
For example,
また、近年、非特許文献2,3に記載の方法のような、細胞周期を可視化する方法が提案されている。
非特許文献2に記載の方法は、細胞周期における特定の時期にのみ存在する2種類のタンパク質に、それぞれ融合しうる2種類の蛍光タンパク質からなるFUCCIと呼ばれる蛍光プローブを細胞の核に導入して、細胞周期を可視化する方法である。FUCCIを導入された細胞は、G1期では赤色に光り、S期、G2期、M期では緑色に光る。非特許文献2に記載の方法を用いれば、G1期とそれ以外の期の時間を計測することが可能である。また、FUCCIには、DAPIなどの蛍光試薬とは異なり、細胞毒性がないので、細胞周期の1サイクルの時間(世代時間)のみならず、細胞を生きたままの状態にして長時間計測することができる。
In recent years, methods for visualizing the cell cycle, such as the methods described in
The method described in Non-Patent
しかし、非特許文献2に記載の方法では、S期、G2期、M期の区別をすることができない。また、非特許文献2に記載の方法では、M期における細胞分裂の詳細期の時間や詳細期毎の時間を計測することができない。また、蛍光タンパクは、上述した非特許文献1に記載のような蛍光試薬に比べて、生細胞から発する蛍光シグナルが弱く、細胞ごとにシグナルのバラツキが生じやすい。このため、非特許文献2に記載の方法では、細胞周期を高精度に解析し難い。
However, the method described in
非特許文献3の方法では、細胞周期に応じて細胞内における蛍光を発する部位が細胞核から細胞質へ移行する細胞周期マーカー(CCPM)を用いて、細胞周期を解析する。
しかし、非特許文献3に記載の方法では、細胞周期マーカーに毒性があるため、細胞を生きたままの状態では解析できず、細胞周期における各期を特定することができない。また、非特許文献3に記載の方法も、M期における細胞分裂の詳細期の時間や詳細期毎の時間を計測することができない。
In the method of
However, in the method described in
さらに、これら特許文献1、非特許文献1〜3のいずれも、細胞周期の各期、或いはM期における詳細期を認識するものであって、種類の異なる細胞毎に、細胞周期の各期、M期における詳細期の時間を計測するものではないため、これらの方法では、細胞画像中における細胞の種類を判別することができない。
Furthermore, each of these
上述したように、近年、生細胞の観察において、医療応用を目的としたiPS細胞やがん幹細胞による研究が盛んに行われている。また、iPS細胞の研究では、iPS細胞が樹立した後のがん化の問題が指摘されている。
このため、例えば、iPS細胞が樹立した細胞とその他の細胞との識別、iPS細胞が樹立した細胞と樹立後に分化した細胞との識別、iPS細胞が樹立した後に分化した細胞ごとの識別等や、細胞周期における細胞の状態の変化の正確な把握をすべく、細胞分裂に関する時間情報の定量化や細胞追跡のニーズが高まっている。
As described above, in recent years, research on iPS cells and cancer stem cells for medical applications has been actively conducted in the observation of living cells. Also, iPS cell research has pointed out the problem of canceration after iPS cells are established.
For this reason, for example, identification of cells established with iPS cells and other cells, identification of cells established with iPS cells and cells differentiated after establishment, identification of cells differentiated after establishment of iPS cells, etc. In order to accurately grasp changes in the state of cells in the cell cycle, there is a growing need for quantification of time information related to cell division and cell tracking.
また、iPS細胞の分化解析を含めて、一般的に生きたままの細胞を観察したいというニーズは多い。
固定状態(死んだ状態)の細胞からは、固定状態の前後の時点における細胞の状態を正確に把握することができず、前後の時点における細胞の状態は、一般に統計的に推測することができるに過ぎないのに対し、細胞が生きたままの状態で観察すれば、現時点の前後の時点における細胞の状態を正確に把握することができる。
iPS細胞などを含む幹細胞は、分裂と分化(「幹=元の状態」から、特定の種類の細胞に変化する状態)を繰り返していくが、特に、分化がどのように進行するのかを観察するためには、生きた細胞を観察途中で殺す(=固定する)ことができない。
また、生きたままの細胞を観察することによって、細胞集団の中で特異な細胞を抽出することができる。例えば、がん細胞などでは、極く少数の細胞だけが分裂時に異常を起こす場合がある。また、iPS細胞も作成方法によっては、がん化しやすくなることが知られている。このような細胞集団内における特異な細胞の抽出と解析を行うためには、個々の細胞に対して時間の経過にともなう状態の変化を辿るためにも、生きたままの細胞を解析することが必要である。
In addition, there are many needs to observe living cells in general, including differentiation analysis of iPS cells.
From the cells in the fixed state (dead state), it is impossible to accurately grasp the state of the cells at the time points before and after the fixed state, and the state of the cells at the time points before and after can generally be estimated statistically. On the other hand, if the cells are observed while they are alive, the state of the cells at the time points before and after the present time can be accurately grasped.
Stem cells including iPS cells repeat division and differentiation ("stem = original state" changes to a specific type of cell), but in particular, observe how differentiation proceeds. For this reason, living cells cannot be killed (fixed) during observation.
In addition, by observing living cells, it is possible to extract unique cells from the cell population. For example, in cancer cells, only a small number of cells may cause abnormalities during division. It is also known that iPS cells are likely to become cancerous depending on the preparation method. In order to extract and analyze specific cells within such a cell population, it is also necessary to analyze living cells in order to trace changes in the state of individual cells over time. is necessary.
しかし、特許文献1や非特許文献1〜3記載の技術では、上述のように、細胞周期の各期、或いはM期における詳細期を認識するものであって、種類の異なる細胞毎に、細胞周期の各期、M期における詳細期の時間を計測するものではないため、これらの方法では、異なる種類の細胞を特定することが難しい。このため、特定した種類の細胞ごとに、がん化等により細胞分裂を続けそうな細胞を事前に認識すること等や、細胞周期における細胞の状態の変化を正確に捉えることが難しい。
However, in the techniques described in
また、そもそも非特許文献1、3に記載の方法のようなDAPIやCCPM等の蛍光試薬は毒性があり、生細胞の観察に適さない。非特許文献2に記載の蛍光タンパクを用いれば生細胞を観察することができるが、蛍光タンパクから発せられる蛍光は通常の蛍光試薬から発せられる蛍光に比べて輝度が弱く、蛍光タンパク遺伝子導入時における細胞の環境(温度やPh)や、周囲の細胞の多さなど、の条件によって、蛍光タンパクの蛍光量(輝度)にバラツキが大きいうえ。G1期,S期,G2期を判別できず、しかもM期における詳細期を分類することができない。このため、従来の方法では、生細胞を観察しながら細胞周期の期及びM期における詳細期を特定することが難しい。
In the first place, fluorescent reagents such as DAPI and CCPM as in the methods described in
本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたものであり、生細胞の顕微鏡画像を取得中に、細胞周期の各期、M期の詳細期を特定し、特定した期に応じて細胞の種類を認識でき、例えば、iPS細胞が樹立した細胞とその他の細胞との識別、iPS細胞が樹立した細胞と樹立後に分化した細胞との識別、iPS細胞が樹立した後に分化した細胞ごとの識別等や、細胞周期における細胞の状態の変化を正確に捉えることのできる細胞画像解析システムを提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of such conventional problems. During the acquisition of a microscopic image of a living cell, each phase of the cell cycle and the detailed phase of the M phase are specified, and according to the specified phase. The cell type can be recognized by, for example, discriminating between cells established with iPS cells and other cells, distinguishing between cells established with iPS cells and cells differentiated after establishment, and every cell differentiated after iPS cells are established. It is an object of the present invention to provide a cell image analysis system that can accurately identify changes in the cell state in the cell cycle.
上記目的を達成するため、本発明による細胞画像解析システムは、細胞周期の特定の期に特異的に蛍光を発する蛍光タンパクが導入された生細胞の画像を時系列に取得する、顕微鏡を備えた画像取得装置と、前記画像取得装置が時系列に取得した画像を用いて生細胞に対する所定の解析を行う、コンピュータを備えた細胞画像解析装置と、を有する細胞画像解析システムであって、前記細胞画像解析装置は、前記コンピュータを、前記画像取得装置が取得した画像において、蛍光輝度が所定の輝度の閾値を上回る画素群、あるいは隣接輝度との輝度差が所定の輝度差の閾値を上回る画素群を細胞領域として特定する細胞領域特定手段、前記蛍光タンパクから発せられる蛍光に対応する細胞周期の期が格納されたデータテーブルと照合して、当該生細胞の細胞周期の期を検出する細胞周期の期検出手段、前記細胞周期の期検出手段が検出した当該生細胞の細胞周期の期が別の期に変化するまでの細胞周期の期の時間を計測する細胞周期の期の時間計測手段、前記細胞周期の期の時間を用いて、少なくとも細胞の種類を同定する同定手段、として機能させる画像解析ソフトウェアを備えたことを特徴としている。 In order to achieve the above object, a cell image analysis system according to the present invention includes a microscope for acquiring, in time series, images of living cells into which fluorescent proteins that specifically emit fluorescence in a specific phase of the cell cycle are introduced. A cell image analysis system comprising: an image acquisition device; and a cell image analysis device including a computer that performs a predetermined analysis on a living cell using images acquired in time series by the image acquisition device, wherein the cell The image analysis apparatus includes: a pixel group in which the fluorescence luminance exceeds a predetermined luminance threshold value in the image acquired by the image acquisition device; or a pixel group in which a luminance difference from adjacent luminance exceeds a predetermined luminance difference threshold value Cell region specifying means for specifying the cell region as a cell region, and collating it with a data table storing the period of the cell cycle corresponding to the fluorescence emitted from the fluorescent protein. Cell cycle period detection means for detecting the cell cycle period of a living cell, and the time of the cell cycle period until the cell cycle period of the living cell detected by the cell cycle period detection means changes to another period Image analysis software that functions as time measuring means for measuring the period of the cell cycle and identification means for identifying at least the cell type using the time of the cell cycle period.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記データテーブルは、予め前記蛍光タンパクを導入するとともに前記蛍光タンパクとは別の所定の蛍光試薬で染色した、前記生細胞と同種の細胞において、前記所定の蛍光試薬から発せられる蛍光を用いて細胞周期の期を分類するとともに、前記所定の蛍光試薬から発せられる蛍光と、前記蛍光タンパクから発せられる蛍光との対応付けを行うことによって得られたものであるのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the data table is the same type of cells as the living cells, in which the fluorescent protein is introduced in advance and stained with a predetermined fluorescent reagent different from the fluorescent protein, What is obtained by classifying the cell cycle period using fluorescence emitted from a predetermined fluorescent reagent and associating fluorescence emitted from the predetermined fluorescent reagent with fluorescence emitted from the fluorescent protein Is preferred.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記蛍光タンパクが色の異なる2つの蛍光タンパクであり、前記細胞周期の期検出手段が、前記細胞領域特定手段が細胞領域として特定した画素群における前記蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量を、予め前記蛍光タンパクを導入するとともに前記蛍光タンパクとは別の所定の蛍光試薬で染色した、前記生細胞と同種の細胞の画像を前記画像取得装置を介して取得し、前記細胞領域特定手段を介して細胞領域として特定したデータテーブル作成用画素群における前記所定の蛍光試薬から発せられる蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値を用いて細胞周期の期を分類するとともに、前記データテーブル作成用画素群における前記所定の蛍光試薬から発せられる蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値と前記データテーブル作成用画素群における前記蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量との対応付けを行うことによって得られた、前記蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量に対応する細胞周期の期が格納されたデータテーブルと照合して、当該生細胞の細胞周期の期を検出するのが好ましい。 Further, in the cell image analysis system of the present invention, the fluorescent protein is two fluorescent proteins having different colors, and the cell cycle period detecting means includes the pixel group in the pixel group specified as the cell area by the cell area specifying means. The ratio of the total amount of fluorescent luminance between different colors emitted from the fluorescent protein and the amount of increase in the total amount of fluorescent luminance for each different color are preliminarily introduced with the fluorescent protein and stained with a predetermined fluorescent reagent different from the fluorescent protein. An image of a cell of the same type as the living cell is acquired through the image acquisition device and emitted from the predetermined fluorescent reagent in the data table creation pixel group specified as a cell region through the cell region specifying means. The period of the cell cycle is classified using the total amount of fluorescence brightness and the maximum value of fluorescence brightness, and the data table creation pixel group is classified. The ratio of the total amount of fluorescence brightness emitted from the predetermined fluorescent reagent and the maximum value of the fluorescence brightness and the total amount of fluorescence brightness emitted from the fluorescent protein in the data table creation pixel group and the fluorescence for each different color A cell corresponding to the ratio of the total amount of fluorescence brightness between different colors emitted from the fluorescent protein and the increase amount of the total amount of fluorescence brightness for each different color obtained by associating with the increase amount of the total amount of brightness It is preferable to detect the period of the cell cycle of the living cell in comparison with a data table in which the period of the cycle is stored.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記細胞周期の期の時間が、当該生細胞の細胞周期の期が次世代における当該細胞周期の期に変化するまでの世代時間であるのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the time of the cell cycle period is preferably a generation time until the cell cycle period of the living cell changes to the cell cycle period in the next generation. .
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記細胞周期の期の時間が、当該生細胞の細胞周期の期が次の期に変化するまでの期の時間であるのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, it is preferable that the time of the cell cycle period is a period of time until the cell cycle period of the living cell changes to the next period.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記細胞周期の期検出手段が検出した当該生細胞の細胞周期の期がM期である場合に、当該生細胞の形態的特徴要素を、M期における生細胞の形態的特徴要素に対応するM期内の詳細期が格納されたデータテーブルと照合することにより、当該生細胞のM期内の詳細期を検出するM期内の詳細期検出手段をさらに備えるのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, when the cell cycle period of the living cell detected by the cell cycle period detection means is M phase, the morphological characteristic element of the living cell is expressed as M phase. The detailed period detecting means in the M phase for detecting the detailed period in the M phase of the living cell by collating with the data table storing the detailed period in the M phase corresponding to the morphological characteristic element of the living cell in Is preferably further provided.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記M期内の詳細期検出手段が検出した当該生細胞のM期内の詳細期が次の詳細期または次の細胞周期の期に変化するまでの詳細期の時間を計測するM期内の詳細期の時間計測手段をさらに備えるのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the detailed period within the M phase detected by the detailed period detecting means within the M period changes to the next detailed period or the next cell cycle period. It is preferable to further include time measuring means for the detailed period within the M period for measuring the time of the detailed period.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該生細胞の第一の期から次の期に変化するまでの第一の期の時間と、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該生細胞の第二の期から次の期に変化するまでの第二の期の時間とを比較する細胞周期の期の時間比較手段をさらに備えるのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the time of the first period until the change from the first period of the living cell to the next period measured by the time measurement means of the period of the cell cycle, A time comparison means for comparing the period of the cell cycle with the time of the second period from the second period of the living cell measured by the time measurement means of the cell cycle period to the next period. Is preferred.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記M期内の詳細期の時間計測手段が計測した当該生細胞のM期内の第一の詳細期が次の詳細期または次の細胞周期の期に変化するまでの第一の詳細期の時間と、前記M期内の詳細期の時間計測手段が計測した当該生細胞のM期内の第二の詳細期が次の詳細期または次の細胞周期の期に変化するまでの第二の詳細期の時間とを比較するM期内の詳細期の時間比較手段をさらに備えるのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the first detailed period in the M phase of the live cell measured by the detailed time measuring means in the M period is the next detailed period or the next cell cycle. The time of the first detailed period until it changes to the period and the second detailed period in the M period of the living cell measured by the time measuring means of the detailed period in the M period are the next detailed period or the next detailed period It is preferable to further comprise a time comparison means for the detailed period within the M period for comparing the time of the second detailed period until the cell cycle is changed.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記同定手段が、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該生細胞の細胞周期の期の時間、前記M期内の詳細期の時間計測手段が計測した当該生細胞のM期内の詳細期の時間、前記細胞周期の期の時間比較手段が比較した当該生細胞の細胞周期の期の時間の比較値、前記M期内の詳細期の時間比較手段が比較した当該生細胞のM期内の詳細期の時間の比較値の少なくともいずれかを用いて、少なくとも細胞の種類を同定するのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the identification unit measures the time of the cell cycle period of the living cell measured by the time measurement unit of the cell cycle period, and the time measurement of the detailed period within the M phase. The time of the detailed period within the M phase of the living cell measured by the means, the comparison value of the time of the cell cycle period of the living cell compared with the time comparison means of the cell cycle, the detailed period within the M phase It is preferable to identify at least the cell type using at least one of the comparison values of the detailed period within the M phase of the living cell compared by the time comparison means.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記同定手段は、さらに、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該生細胞の細胞周期の期の時間、前記M期内の詳細期の時間計測手段が計測した当該生細胞のM期内の詳細期の時間、前記細胞周期の期の時間比較手段が比較した当該生細胞の細胞周期の期の時間の比較値、前記M期内の詳細期の時間比較手段が比較した当該生細胞のM期内の詳細期の時間の比較値の少なくともいずれかを用いて、細胞分裂、細胞の成長度、細胞集団の層別、細胞の性質の少なくともいずれかを同定するのが好ましい。 Moreover, in the cell image analysis system of the present invention, the identification means further includes the time of the cell cycle period of the living cell measured by the time measurement means of the cell cycle period, and the detailed period within the M phase. The time of the detailed period within the M phase of the living cell measured by the time measuring means, the comparison value of the time of the cell cycle period of the living cell compared with the time comparison means of the cell cycle, By using at least one of the comparison values of the detailed period within the M phase of the living cell compared by the detailed period comparison means, cell division, cell growth, cell population stratification, cell properties It is preferable to identify at least one of them.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記細胞周期の期の時間計測手段は、一つの生細胞における複数世代の世代時間を計測し、前記画像解析ソフトウェアは、前記コンピュータを、さらに、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該一つの生細胞の異なる世代同士の世代時間を比較する世代時間比較手段として機能させ、前記同定手段は、さらに、前記世代時間比較手段が比較した当該一つの生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値を、生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値に対応する生細胞の変化情報が格納されたデータテーブルと照合することにより、当該一つの生細胞の変化を検出するのが好ましい。 Further, in the cell image analysis system of the present invention, the time measurement means in the cell cycle period measures generation times of a plurality of generations in one living cell, the image analysis software further includes the computer, It functions as a generation time comparison means for comparing generation times of different generations of the one living cell measured by the time measurement means in the period of the cell cycle, and the identification means is further compared with the generation time comparison means By comparing the comparison value of generation times of different generations of one living cell with a data table storing the change information of living cells corresponding to the comparison value of generation times of different generations of living cells, Preferably, one living cell change is detected.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記細胞周期の期の時間計測手段は、二つ以上の生細胞のそれぞれにおける複数世代の世代時間を計測し、前記画像解析ソフトウェアは、前記コンピュータを、さらに、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間を比較する世代時間比較手段として機能させ、前記同定手段は、さらに、前記世代時間比較手段が比較した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間の比較値を、生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値に対応する生細胞の層別化情報が格納されたデータテーブルと照合することにより、当該二つ以上の生細胞を層別化するのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the time measurement means in the cell cycle period measures generation times of a plurality of generations in each of two or more living cells, and the image analysis software includes the computer. Furthermore, the identification means further functions as a generation time comparison means for comparing generation times of different generations in each of the two or more living cells measured by the time measurement means in the period of the cell cycle, The comparison value of the generation time between different generations in each of the two or more living cells compared by the generation time comparison means, and the stratification information of the living cells corresponding to the comparison value of the generation times between the different generations of the living cells It is preferable to stratify the two or more living cells by collating with a data table in which is stored.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記細胞周期の期の時間計測手段は、二つ以上の生細胞のそれぞれにおける複数世代の世代時間を計測し、前記画像解析ソフトウェアは、前記コンピュータを、さらに、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間を比較する世代時間比較手段として機能させ、前記同定手段は、さらに、前記世代時間比較手段が比較した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間の比較値を、生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値に対応する生細胞の変化情報及び層別化情報が格納されたデータテーブルと照合することにより、当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける変化を検出するとともに当該二つ以上の生細胞を層別化するのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the time measurement means in the cell cycle period measures generation times of a plurality of generations in each of two or more living cells, and the image analysis software includes the computer. Furthermore, the identification means further functions as a generation time comparison means for comparing generation times of different generations in each of the two or more living cells measured by the time measurement means in the period of the cell cycle, The comparison value of the generation time between the different generations in each of the two or more living cells compared by the generation time comparison means, and the change information and layer of the living cell corresponding to the comparison value of the generation time between the different generations of the living cells By comparing with the data table in which the separate information is stored, changes in each of the two or more living cells are detected and the two Preferably stratify live cells above.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記画像取得装置は、投与する化学薬品、光刺激、遺伝子操作、温度・湿度・圧力・PH等の環境、培地の養分等の少なくともいずれかを異ならせた2つの計測条件下における生細胞の画像を時系列に取得し、前記世代時間比較手段は、前記2つの計測条件下のそれぞれにおいて、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該生細胞の世代時間を比較するのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the image acquisition device is different in at least one of chemicals to be administered, light stimulation, genetic manipulation, environment such as temperature / humidity / pressure / PH, nutrient of medium, and the like. Images of living cells under the two measured conditions are acquired in time series, and the generation time comparison means is configured to generate the live time measured by the time measuring means in the cell cycle period under each of the two measurement conditions. It is preferred to compare cell generation times.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記生細胞が、ES細胞、iPS細胞、がん幹細胞の少なくともいずれかであるのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the living cells are preferably at least one of ES cells, iPS cells, and cancer stem cells.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記生細胞が、ES細胞、iPS細胞、がん幹細胞から分化した細胞の少なくともいずれかであるのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the living cells are preferably at least one of ES cells, iPS cells, and cells differentiated from cancer stem cells.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、前記蛍光タンパクが、FUCCIであるのが好ましい。 In the cell image analysis system of the present invention, the fluorescent protein is preferably FUCCI.
本発明によれば、生細胞の顕微鏡画像を取得中に、細胞周期の各期、M期の詳細期を特定し、特定した細胞を特定し、特定した期に応じて細胞の種類を認識でき、例えば、iPS細胞が樹立した細胞とその他の細胞との識別、iPS細胞が樹立した細胞と樹立後に分化した細胞との識別、iPS細胞が樹立した後に分化した細胞ごとの識別等や、細胞周期における細胞の状態の変化を正確に捉えることのできる細胞画像解析システムが得られる。 According to the present invention, while acquiring a microscopic image of a living cell, it is possible to identify each phase of the cell cycle, the detailed phase of the M phase, identify the identified cell, and recognize the cell type according to the identified phase. For example, identification of cells established with iPS cells and other cells, identification of cells established with iPS cells and cells differentiated after establishment, identification of cells differentiated after establishment of iPS cells, and cell cycle A cell image analysis system capable of accurately capturing changes in the state of cells in a cell is obtained.
以下、図面に基づき、本発明の実施の形態を説明する。
図1は本発明の一実施形態にかかる細胞画像解析システムの全体構成を示すブロック図である。
本実施形態の細胞画像解析システムは、画像取得装置1と、細胞画像解析装置2と、培養装置(図示省略)と、電動ステージ(図示省略)を有する。
画像取得装置1は、蛍光顕微鏡、共焦点レーザ蛍光顕微鏡など、細胞の蛍光画像を観察する顕微鏡を用いて構成されており、顕微鏡観察光学系1aと、撮像手段1bを有する。
顕微鏡観察光学系1aは、光源、照明レンズ、複数種類の励起フィルタをターレット等に備えた励起光切換手段、対物レンズ、吸収フィルタ、結像レンズ等、を備えた一般的な蛍光顕微鏡、共焦点レーザ蛍光顕微鏡における照明光学系及び観察光学系(図示省略)で構成されており、試料の像を撮像素子1b2の撮像面に結像する。
撮像手段1bは、撮像時間制御手段1b1と撮像素子1b2を有する。撮像素子1b2は、顕微鏡観察光学系1aを介して結像された細胞像を撮像する。撮像時間制御手段1b1は、撮像素子1b2が所定の時間的間隔でもって断続的に撮像動作を行うように制御する。
このような構成により、画像取得装置1は、細胞周期の特定の期に特異的に蛍光を発する色の異なる2つの蛍光タンパク、又は、細胞周期の期に応じて異なる色を発する1つの蛍光タンパクが導入された生細胞の画像を所定の時間的な間隔でもって時系列に取得する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of a cell image analysis system according to an embodiment of the present invention.
The cell image analysis system of this embodiment includes an
The
The microscope observation optical system 1a includes a general fluorescence microscope including a light source, an illumination lens, excitation light switching means including a plurality of types of excitation filters in a turret, an objective lens, an absorption filter, an imaging lens, and the like. It comprises an illumination optical system and an observation optical system (not shown) in a laser fluorescence microscope, and forms an image of the sample on the imaging surface of the imaging device 1b2.
The
With such a configuration, the
なお、生細胞の画像の時系列取得するための撮像時間制御手段1b1による時間的な間隔は、細胞周期における各期、M期内の詳細期の時間を算出するための単位であるサンプリング時間となる。このため、時間的な間隔は短い方が望ましい。本実施形態の細胞画像解析システムにおける画像取得装置1では、ms〜数百msの短時間から1時間程度の長時間に至るまでの所定の時間的な間隔でもって画像取得するよう撮像時間制御手段1b1が撮像する時間的な間隔を制御している。これに対し、細胞周期の1サイクルは、1日程度であるため、本実施形態の細胞画像解析システムにおける画像取得装置1が画像取得する時間的な間隔であれば、細胞周期の期の時間やM期内の詳細期の時間を算出する精度を充分に保つことが可能である。
Note that the time interval by the imaging time control means 1b1 for acquiring time series images of live cells is a sampling time which is a unit for calculating the time of each period in the cell cycle and the detailed period within the M period. Become. For this reason, a shorter time interval is desirable. In the
培養装置(図示省略)は、ディッシュやマイクロプレートなどの容器中に収容された細胞サンプルを、温度・湿度を一定に保った状態で培養する。
電動ステージ(図示省略)は、XYステージ等で構成されており、生細胞を収容したディシュやマイクロプレートを画像取得装置1における撮像位置に搬送する。
A culture apparatus (not shown) cultivates a cell sample accommodated in a container such as a dish or a microplate while keeping temperature and humidity constant.
The electric stage (not shown) includes an XY stage and the like, and conveys a dish or microplate containing live cells to an imaging position in the
本実施形態の細胞画像解析システムにおける画像取得装置1は、顕微鏡観察において一視野内であれば、複数の生細胞の画像を同時に取得することができるようになっている。
なお、顕微鏡観察における一視野に入らない生細胞に対しては、XYステージ等を用いて撮像位置に生細胞が位置するようにすることで、広範囲に生細胞の画像を取得することも可能になっている。あるいは、XYステージを用いる代わりに、撮像素子1b2をラインセンサ方式のTDI(Time Delay Integration:移動積分スキャン)カメラで構成することによって、広範囲に生細胞の画像を取得することができるようにしてもよい。
The
For living cells that do not fit in a single field of view under microscope observation, it is possible to acquire images of living cells over a wide range by using an XY stage or the like so that the living cells are positioned at the imaging position. It has become. Alternatively, instead of using the XY stage, the image pickup device 1b2 is configured by a line sensor type TDI (Time Delay Integration) camera so that an image of a living cell can be acquired over a wide range. Good.
細胞画像解析装置2は、コンピュータ(例えば、パーソナルコンピュータ)と、画像解析ソフトウェアを備えて構成されている。
画像解析ソフトウェアは、コンピュータを、細胞領域特定手段2a、細胞周期の期検出手段2b、細胞周期の期の時間計測手段2c、M期内の詳細期検出手段2d、M期内の詳細期の時間計測手段2e、細胞周期の期の時間比較手段2f、M期内の詳細期の時間比較手段2g、同定手段2hとして機能させるように構成されている。
The cell
The image analysis software includes a computer, a cell
細胞領域特定手段2aは、画像取得装置1が取得した画像において、蛍光輝度が所定の輝度の閾値を上回る画素群、あるいは隣接輝度との輝度差が所定の輝度値の閾値を上回る画素群を細胞領域として特定する。
In the image acquired by the
細胞周期の期検出手段2bは、細胞領域特定手段2aが細胞領域として特定した画素群における蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量(即ち、画素群を構成する各画素の蛍光輝度を合計した値)の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量を、データテーブル2t−1と照合して、当該生細胞の細胞周期の期を検出する。
データテーブル2t−1は、予め蛍光タンパクを導入するとともに蛍光タンパクとは別の所定の蛍光試薬で染色した、生細胞と同種の細胞の画像を画像取得装置1を介して取得し、細胞領域特定手段2aを介して細胞領域として特定したデータテーブル作成用画素群における所定の蛍光試薬から発せられる蛍光輝度の総量(即ち、データテーブル作成用画素群を構成する各画素の蛍光輝度を合計した値)及び蛍光輝度の最大値(即ち、データテーブル作成用画素群を構成する画素のうち、最も蛍光輝度が高い画素の蛍光輝度)を用いて、細胞周期の期を分類するとともに、データテーブル作成用画素群における所定の蛍光試薬から発せられる蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値とデータテーブル作成用画素群における蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量との対応付けを行うことによって得られた、蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量に対応する細胞周期の期が格納されている。
The cell cycle period detection means 2b is configured to determine the total amount of fluorescence luminances of different colors emitted from the fluorescent protein in the pixel group identified as the cell region by the cell
The data table 2t-1 acquires, via the
図2は細胞から発される蛍光輝度と細胞周期との相関関係を示す図で、(a)は撮像した細胞画像において細胞領域として特定された画素群における、細胞を染色した蛍光試薬から発せられる蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値と細胞の細胞周期の期との相関関係を示す説明図、(b)は撮像した細胞画像において細胞領域として特定された画素群における、細胞に導入した蛍光タンパクから発せられる異なる色ごとの蛍光輝度の総量の時間経過特性を示す説明図、(c)は(a)と(b)との対応付けにより分類した、撮像した細胞画像において細胞領域として特定された画素群における、細胞に導入した蛍光タンパクから発せられる異なる色ごとの蛍光輝度の総量と細胞の細胞周期の期との相関関係を示す図である。 FIG. 2 is a diagram showing the correlation between the fluorescence intensity emitted from the cells and the cell cycle. (A) is emitted from the fluorescent reagent staining the cells in the pixel group specified as the cell region in the captured cell image. Explanatory diagram showing the correlation between the total amount of fluorescence brightness and the maximum value of fluorescence brightness and the cell cycle period, (b) is the fluorescence introduced into the cell in the pixel group specified as the cell region in the captured cell image Explanatory diagram showing the time course characteristics of the total amount of fluorescent luminance for each different color emitted from protein, (c) is identified as a cell region in the captured cell image classified by the correspondence between (a) and (b) It is a figure which shows the correlation with the total amount of the fluorescence luminance for every different color emitted from the fluorescent protein introduce | transduced into the cell in the pixel group, and the period of the cell cycle of the cell.
図2(a)において、蛍光輝度の総量は、細胞内のDNA量を反映している。また、細胞内の蛍光輝度の最大値は、クロマチン凝集度を反映している。
細胞周期は、細胞分裂を起こす期であるM期と、M間とM期との間の期であるI期に分けられる。さらに、I期は、DNA合成の準備期であるG1期と、DNAが合成されて、染色体の複製が行われる期であるS期、S期とM期との間の細胞分裂の準備期であるG2期に分けられる。また、細胞周期から外れた期としてG0期がある。
In FIG. 2 (a), the total amount of fluorescence luminance reflects the amount of DNA in the cell. In addition, the maximum value of intracellular fluorescence luminance reflects the degree of chromatin aggregation.
The cell cycle is divided into an M phase, which is a phase in which cell division occurs, and an I phase, which is a phase between M and M phases. Furthermore, the I phase is a G1 phase which is a preparation phase for DNA synthesis, an S phase where DNA is synthesized and chromosomes are replicated, and a cell division preparation phase between the S phase and the M phase. It is divided into a certain G2 period. Further, there is a G0 phase as a phase out of the cell cycle.
M期においては、細胞の分裂に際し、細胞内のDNAが合成されることによって複製された染色体が凝縮する。このため、M期においては、図2(a)に示すように、蛍光輝度の総量が大きく、且つ、蛍光輝度の最大値が大きくなっている。
細胞分裂後(post M期)は、分裂した個々の細胞内のDNAが少なくなる。そして、G1期では、DNAの合成のために必要な酵素が活性化される。このため、G1期においては、図2(a)に示すように、蛍光輝度の総量が小さくなっている。
なお、細胞は、通常、G1期おける酵素の活性化によりS期に移行するが、細胞分裂を続けない細胞は、G0期に移行する。
S期においては、細胞内でDNAが合成されて染色体が複製される。このため、図2(a)に示すように、蛍光輝度の総量が増加している。
G2期においては、細胞分裂の準備の最終段階として、細胞内でタンパク質の合成が増加する。但し、この段階では、染色体は凝集していない。このため、図2(a)に示すように、蛍光輝度の総量が大きく、且つ、蛍光輝度の最大値が小さくなっている。
In the M phase, the replicated chromosomes are condensed by the synthesis of intracellular DNA during cell division. For this reason, in the M period, as shown in FIG. 2 (a), the total amount of fluorescence luminance is large and the maximum value of fluorescence luminance is large.
After cell division (post M phase), there is less DNA in each divided cell. In the G1 phase, enzymes necessary for DNA synthesis are activated. For this reason, in the G1 period, as shown in FIG. 2A, the total amount of fluorescence luminance is small.
Note that cells normally shift to S phase due to enzyme activation in G1 phase, but cells that do not continue cell division shift to G0 phase.
In the S phase, DNA is synthesized in the cell and the chromosome is replicated. For this reason, as shown in FIG. 2 (a), the total amount of fluorescence luminance is increased.
In the G2 phase, protein synthesis increases in the cell as the final step in preparation for cell division. However, at this stage, the chromosomes are not aggregated. For this reason, as shown in FIG. 2A, the total amount of fluorescence luminance is large and the maximum value of fluorescence luminance is small.
このように、生細胞の画素群における蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値と生細胞の細胞周期の期には、相関関係がある。
このような相関関係は、DAPIなどの蛍光試薬を用いて染色した、大量の細胞集団における夫々の細胞領域として特定した画素群における蛍光輝度の総量及び細胞領域として特定した画素群内における最大蛍光輝度をプロットした散布図を作成し、散布図における相対的な値を用いて判別できる。しかし、DAPIなどの蛍光試薬を用いる方法では、細胞を長時間生きたままの状態にしておくことが出来ない。
Thus, there is a correlation between the total amount of fluorescence luminance in the pixel group of living cells and the maximum value of fluorescence luminance and the period of the cell cycle of living cells.
Such correlation is the maximum amount of fluorescence brightness in the pixel group specified as each cell region and the maximum fluorescence brightness in the pixel group specified as the cell region, stained with a fluorescent reagent such as DAPI. Can be determined using a relative value in the scatter diagram. However, the method using a fluorescent reagent such as DAPI cannot keep the cells alive for a long time.
また、FUCCIなどの細胞周期の特定の期に特異的に蛍光を発する色の異なる2つの蛍光タンパク、又は、細胞周期の期に応じて異なる色を発する1つの蛍光タンパクを用いた蛍光プローブを細胞に導入すると、細胞周期の期に応じて特定のタンパクが発現する際に蛍光タンパクが同時に発現して異なる蛍光を発する、あるいは細胞周期の期に応じて1つの蛍光タンパクが異なる色を発する。このため、細胞における、蛍光タンパクから発せられる異なる色ごとの蛍光輝度の総量の時間的な変化(例えば、図2(b)に示すようなFUCCIにおける赤色と緑色の夫々の光の輝度値の変化)、例えば、赤色と緑色の夫々の光に対して基準輝度を閾値として設定し、その基準輝度との相対的な大小関係によって、細胞周期の期を判別することができると考えられる。しかし、FUCCIを用いた場合、赤色、緑色の輝度値は、細胞ごとの性質や観察している細胞の周囲のノイズなどの要因によってバラツキが大きく、また、赤色に比べて緑色が強くなった状態での細胞周期の各期(S期,G2期,M期)を判別することが難しい。また、上記基準輝度の精度を上げるためには、多数の細胞の輝度値の平均を基準輝度とせざるを得ないが、それでは基準輝度から大きく外れた輝度値の光を発する細胞に対して正確な期を特定することが難しくなる。 In addition, a fluorescent probe using two fluorescent proteins having different colors that emit fluorescence specifically in a specific phase of the cell cycle, such as FUCCI, or one fluorescent protein that emits different colors depending on the phase of the cell cycle When a specific protein is expressed depending on the phase of the cell cycle, the fluorescent protein is simultaneously expressed and emits different fluorescence, or one fluorescent protein emits a different color depending on the phase of the cell cycle. For this reason, the temporal change in the total amount of fluorescent luminance for each different color emitted from the fluorescent protein in the cell (for example, the change in the luminance value of each of red and green light in FUCCI as shown in FIG. 2 (b) For example, it is considered that the reference luminance is set as a threshold value for each of red and green light, and the period of the cell cycle can be determined based on the relative magnitude relationship with the reference luminance. However, when FUCCI is used, the brightness values of red and green vary greatly due to factors such as the nature of each cell and the surrounding noise of the cell being observed, and the green is stronger than red. It is difficult to distinguish each phase (S phase, G2 phase, M phase) of the cell cycle. Further, in order to increase the accuracy of the reference luminance, the average of the luminance values of a large number of cells must be used as the reference luminance. However, in that case, it is accurate for cells that emit light having a luminance value far from the reference luminance. It becomes difficult to specify the period.
そこで、本発明では、予め、上述したDAPIなどの蛍光試薬を用いた方法とFUCCIを用いた方法とを組み合せることによって、蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の増加量に対応する細胞周期の期が格納されたデータテーブル2t−1を備えている。そして、細胞周期の期検出手段2bは、細胞領域特定手段2aが細胞領域として特定した画素群における蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量を、このデータテーブル2t−1と照合することによって、当該生細胞の細胞周期の期を検出する。 Therefore, in the present invention, by combining the method using a fluorescent reagent such as DAPI described above and the method using FUCCI in advance, the ratio of the total amount of fluorescent luminance between different colors emitted from the fluorescent protein and the different colors A data table 2t-1 in which the period of the cell cycle corresponding to the amount of increase in fluorescence brightness for each cell is stored. Then, the cell cycle period detection means 2b is configured to calculate the ratio of the total amount of fluorescent luminance between different colors emitted from the fluorescent protein in the pixel group specified as the cell region by the cell region specifying means 2a and the total amount of fluorescent luminance for each different color. By comparing the increase amount with this data table 2t-1, the period of the cell cycle of the living cell is detected.
ここで、データテーブル2t−1の具体的な作成例について説明する。
例えば、所定の蛍光試薬であるDNAインターカレータとして、ヘキスト、DRAQ5を用いて細胞核を染色する。なお、後述するように、この細胞には、細胞周期の特定の期に特異的に蛍光を発する色の異なる2つの蛍光タンパク、又は、細胞周期の期に応じて異なる色を発する1つの蛍光タンパクとしてFUCCIも導入されている。
Here, a specific example of creating the data table 2t-1 will be described.
For example, cell nuclei are stained using Hoechst and DRAQ5 as a DNA intercalator that is a predetermined fluorescent reagent. As will be described later, this cell has two fluorescent proteins with different colors that emit fluorescence specifically in a specific phase of the cell cycle, or one fluorescent protein that emits different colors depending on the phase of the cell cycle. FUCCI has also been introduced.
まず、蛍光試薬を用いて細胞周期の期の検出を行う。
画像取得装置1を介して細胞画像を取得する。次いで、取得した細胞画像から細胞画像解析装置2の細胞領域特定手段2aを介して細胞における細胞核の領域を特定する。
次いで、細胞領域特定手段2aが細胞における細胞核の領域として特定したデータテーブル作成用画素群における蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値をパラメータとした散布図を作成する(図2(a))。これにより、散布図上に細胞集団をなす各々の細胞が点として表される。次いで、散布図における細胞集団をなす各々の細胞の相対的な輝度値からG1期,S期,G2期,M期,post M期(分裂後)を層別する。
First, the cell cycle phase is detected using a fluorescent reagent.
A cell image is acquired via the
Next, a scatter diagram is created using the total amount of fluorescence luminance and the maximum value of fluorescence luminance as parameters in the data table creation pixel group identified by the cell region identification means 2a as the cell nucleus region in the cell (FIG. 2 (a)). Thereby, each cell which comprises a cell population is represented as a point on a scatter diagram. Next, the G1 phase, S phase, G2 phase, M phase, and post M phase (after division) are stratified from the relative luminance values of the respective cells constituting the cell population in the scatter diagram.
一般に、G2期及びM期はG1期及びpost M期(分裂後)と比較して輝度の合計値が約2倍となる。そこで、散布図において、輝度の合計値が2倍離れて分布している範囲を割り出す。これらの範囲のうち、輝度の合計値が小さい方の範囲をG1期及びpost M期(分裂後)の範囲、大きい方の範囲をG2期及びM期の範囲とする。次いで、G1期及びpost M期(分裂後)、G2期及びM期に該当するそれぞれの範囲における輝度の合計値の平均値(μ)と標準偏差(シグマ:σ)を計算する。そして、G1期及びpost M期(分裂後)に該当する範囲の輝度の合計値の平均値μから+3σを上回り、且つ、G2期及びM期に該当する範囲の輝度の合計値の平均値μから−3σを下回る範囲をS期の範囲とする。
次に、G1期及びpost M期(分裂後)の範囲における輝度の最大値の平均値(μ)と標準偏差(シグマ:σ)を計算する。そして、輝度の最大値の平均値μから±3σの範囲をG1期の範囲、それ以外をpost M期(分裂後)の範囲とする。
同様に、G2期及びM期の範囲における輝度の最大値の平均値(μ)と標準偏差(シグマ:σ)を計算する。そして、輝度の最大値の平均値μから±3σの範囲をG2期の範囲、それ以外をM期の範囲とする。
このようにして定めた、輝度の最大値、輝度の合計値に対応するG1期,G2期,S期,M期,post M期(分裂後)をコンピュータの記憶領域に格納する。
In general, in the G2 period and the M period, the total value of luminance is about twice that in the G1 period and the post M period (after division). Therefore, in the scatter diagram, the range in which the total luminance value is distributed twice is determined. Of these ranges, the range with the smaller total luminance is the G1 period and post M period (after division) range, and the larger range is the G2 period and M period range. Next, the average value (μ) and standard deviation (sigma: σ) of the total luminance values in the respective ranges corresponding to the G1 period and the post M period (after division), the G2 period and the M period are calculated. And the average value μ of the total value in the range corresponding to the G1 period and the post M period (after division) exceeds + 3σ, and the average value of the total value in the range corresponding to the G2 period and the M period The range below μ to −3σ is the range of S period.
Next, the average value (μ) and standard deviation (sigma: σ) of the maximum luminance values in the range of G1 period and post M period (after division) are calculated. Then, the range of ± 3σ from the average value μ of the maximum luminance value is set as the range of the G1 period, and the other range is set as the range of the post M period (after division).
Similarly, the average value (μ) and standard deviation (sigma: σ) of the maximum luminance values in the G2 period and M period ranges are calculated. Then, the range of ± 3σ from the average value μ of the maximum luminance values is set as the G2 period range, and the other ranges are set as the M period range.
The G1 period, G2 period, S period, M period, and post M period (after division) corresponding to the maximum luminance value and the total luminance value thus determined are stored in the storage area of the computer.
次に、蛍光試薬を用いて得た細胞周期の期を、蛍光タンパクから発せられる異なる色ごとの蛍光輝度の総量と対応付けする。
上記細胞の核には、例えば、細胞周期におけるそれぞれ異なる特定の時期にのみ存在するGemininとCdt1という2種類のタンパク質にそれぞれ融合しうる2種類の蛍光タンパク質からなるFUCCIと呼ばれる蛍光プローブが導入されている。
細胞領域特定手段2aが細胞における細胞核の領域として特定したデータテーブル作成用画素群における蛍光のうち、Gemininに融合した蛍光タンパク質であるmAG1から発する緑色の光、Cdt1に融合したたんぱく質であるmkO2から発する赤色の光について、1サイクルの細胞周期分の時間において所定のピッチで取得された夫々の画像から検出する。なお、ここでは、緑色の光、赤色の光の特性の変化が1回りする時間を1サイクルとする。これにより、図2(b)に示すような緑色の光、赤色の光のそれぞれにおける時間に対する輝度値の総量の特性を示すグラフが得られる。
このとき、細胞領域特定手段2aが細胞における細胞核の領域として特定した画素群において、上述の蛍光試薬を用いた方法により、図2(a)に示すように、蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値が得られるとともに、その細胞周期の期が層別されている。
Next, the period of the cell cycle obtained using the fluorescent reagent is associated with the total amount of fluorescence luminance for each different color emitted from the fluorescent protein.
For example, a fluorescent probe called FUCCI, which is composed of two types of fluorescent proteins that can be fused to two types of proteins, Geminin and Cdt1, which are present only at different specific times in the cell cycle, is introduced into the nucleus of the cell. Yes.
Of the fluorescence in the data table creation pixel group specified by the cell region specifying means 2a as the cell nucleus region in the cell, green light emitted from mAG1, which is a fluorescent protein fused with Geminin, and mkO2, which is a protein fused with Cdt1 The red light is detected from each image acquired at a predetermined pitch in the time corresponding to one cycle of the cell cycle. Here, the time for which the change in the characteristics of the green light and the red light makes one turn is one cycle. As a result, a graph showing the characteristics of the total amount of the luminance value with respect to time in each of the green light and the red light as shown in FIG.
At this time, in the pixel group specified by the cell region specifying means 2a as the cell nucleus region in the cell, as shown in FIG. 2 (a), the total amount of fluorescent luminance and the maximum fluorescent luminance are obtained by the method using the fluorescent reagent described above. As the values are obtained, the phases of the cell cycle are stratified.
そこで、次に、図2(a)に示す散布図における細胞群における蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値と図2(b)に示す緑色の光、赤色の光のそれぞれの時間に対する輝度値の特性との対応付けを行い、対応付けしたデータをコンピュータの記憶領域に格納する。これにより、図2(b)で得た緑色の光、赤色の光のそれぞれの時間に対する輝度値の特性と、細胞周期のG1期,S期,G2期,M期とが、図2(c)に示すように対応付けられる。
次いで、図2(c)において、細胞周期のG1期,S期,G2期,M期に分けられたそれぞれの期間における緑色の光、赤色の光の輝度値の総量の比や、緑色の光と赤色の光の輝度値の総量の増加量を算出し、算出値をコンピュータの記憶領域に格納する。
これにより、データテーブル用画素群における蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の増加量に対応する細胞周期の期がコンピュータの記憶領域に格納された、データテーブル2t−1が作成される。
Therefore, next, the total amount of fluorescence brightness and the maximum value of fluorescence brightness in the cell group in the scatter diagram shown in FIG. 2 (a) and the brightness values for the respective times of green light and red light shown in FIG. 2 (b). And the associated data are stored in the storage area of the computer. As a result, the characteristics of the luminance values with respect to time of the green light and the red light obtained in FIG. 2 (b) and the G1, S, G2, and M phases of the cell cycle are shown in FIG. ).
Next, in FIG. 2 (c), the ratio of the total amount of luminance values of green light and red light in each period divided into the G1, S, G2, and M phases of the cell cycle, and the green light And the amount of increase in the total amount of luminance values of red light is calculated, and the calculated value is stored in a storage area of the computer.
As a result, the ratio of the total amount of fluorescent luminance between different colors emitted from fluorescent proteins in the data table pixel group and the period of the cell cycle corresponding to the increased amount of fluorescent luminance for each different color are stored in the storage area of the computer. A data table 2t-1 is created.
上記の作成例のデータテーブル2t−1を用いた場合、細胞周期の期検出手段2bは、細胞領域特定手段2aが細胞領域として特定した画素群における蛍光の輝度値の総量のうち、Cdtに融合した蛍光タンパク質であるmKO2から発する赤色の光がGemininに融合した蛍光タンパク質であるmAG1から発する緑色の光よりも大きいときは、データテーブル2t−1と照合してG1期と検出する。また、mAG1から発する緑色の光が、mKO2から発する赤色の光よりも大きいときは、mAG1から発する緑色の蛍光輝度の総量とmKO2から発する赤色の光の蛍光輝度の総量の比及び夫々の蛍光輝度ごとの増加量に対応する細胞周期の期が格納されたデータテーブル2t−1と照合して、当該生細胞の細胞周期の期(S期,G2期,M期のいずれか)を検出する。
When the data table 2t-1 of the above creation example is used, the cell cycle period detection means 2b is fused to Cdt out of the total amount of fluorescence luminance values in the pixel group specified as the cell area by the cell
このように作成されたデータテーブル2t−1を用いると、実際に観察する細胞に対しては、毒性の強い蛍光試薬で染色しなくて済むので、細胞を長時間生きたままの状態に保つことができる。また、データデーブル2t−1の作成時には、蛍光試薬から発せられる蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値に、蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量を対応付けたので、蛍光タンパクを用いた場合における細胞ごとの蛍光の輝度値のバラツキを補正でき、また、S期,G2期,M期を精度良く判別できるようになる。その結果、蛍光タンパクを用いて生細胞を観察しながら、精度良く細胞周期の期を検出することができるようになる。 By using the data table 2t-1 created in this way, the cells actually observed need not be stained with a highly toxic fluorescent reagent, so that the cells remain alive for a long time. Can do. Further, when the data table 2t-1 is created, the ratio of the total amount of fluorescence brightness emitted from the fluorescent protein to the total amount of fluorescence brightness emitted from the fluorescent reagent and the maximum value of the fluorescence brightness, and the fluorescence brightness for each different color. Since the increase amount of the total amount is associated, it is possible to correct the variation in the luminance value of the fluorescence for each cell when the fluorescent protein is used, and to accurately discriminate the S phase, the G2 phase, and the M phase. As a result, the period of the cell cycle can be accurately detected while observing living cells using the fluorescent protein.
細胞周期の期の時間計測手段2cは、細胞周期の期検出手段2bが検出した当該生細胞の細胞周期の期が次世代における当該細胞周期の期に変化するまでの世代時間を計測する。
上述したように、本実施形態の細胞画像解析システムにおいては、画像取得装置1が、撮像時間制御手段1b1等を介して生細胞の画像を一定の時間的間隔で時系列に取得する。このため、撮像時間制御手段1b1が制御する一定の時間的間隔に、細胞画像解析装置2において解析した画像の数を掛け合わせることで、所望の時間を算出することができる。
詳しくは、細胞周期の期の時間計測手段2cは、細胞周期の期検出手段2bが検出した当該生細胞の細胞周期の期が次世代における当該細胞周期の期に変化するまでの解析対象となった画像の数をカウントし、その画像数を撮像時間制御手段1b1において定められた所定の時間的間隔に掛け合わせる。これにより、世代期間が算出される。
The cell cycle period time measurement means 2c measures the generation time until the cell cycle period of the living cell detected by the cell cycle period detection means 2b changes to the cell cycle period in the next generation.
As described above, in the cell image analysis system of the present embodiment, the
Specifically, the time measurement means 2c in the cell cycle period is an analysis target until the cell cycle period of the living cell detected by the cell cycle period detection means 2b changes to the cell cycle period in the next generation. The number of images obtained is counted, and the number of images is multiplied by a predetermined time interval determined in the imaging time control means 1b1. Thereby, the generation period is calculated.
また、本実施形態では、細胞周期の期の時間計測手段2cは、細胞周期の期検出手段2bが検出した当該生細胞の細胞周期の期が次の期に変化するまでの期の時間を計測する機能も備えている。
即ち、細胞周期の期の時間計測手段2cは、細胞周期の期検出手段2bが検出した当該生細胞の細胞周期の期が次の期に変化するまでの解析対象となった画像の数をカウントし、その画像数を撮像時間制御手段1b1において定められた所定の時間的間隔に掛け合わせる。これにより、細胞周期の期の時間が算出される。
即ち、ここでの「細胞周期の期の時間」とは、当該生細胞の細胞周期の期が次世代における当該細胞周期の期に変化するまでの世代時間、当該生細胞の細胞周期の期が次の期に変化するまでの期の時間のいずれも相当しうる。
In this embodiment, the time measuring means 2c in the cell cycle period measures the period time until the cell cycle period of the living cell detected by the cell cycle period detecting means 2b changes to the next period. It also has a function to do.
That is, the time measuring means 2c in the cell cycle period counts the number of images to be analyzed until the cell cycle period of the living cell detected by the cell cycle period detecting means 2b changes to the next period. Then, the number of images is multiplied by a predetermined time interval determined in the imaging time control means 1b1. Thereby, the time of the cell cycle period is calculated.
That is, the “time of the cell cycle period” here is the generation time until the cell cycle period of the living cell changes to the cell cycle period of the next generation, and the cell cycle period of the living cell. Any period of time until the next period can be reached.
M期内の詳細期検出手段2dは、細胞周期の期検出手段2bが検出した当該生細胞の細胞周期の期がM期である場合に、当該生細胞の形態的特徴要素を、M期における生細胞の形態的特徴要素に対応するM期内の詳細期が格納されたデータテーブル2t−2と照合することにより、当該生細胞のM期内の詳細期を検出する。 The detailed phase detection means 2d in the M phase, when the cell cycle phase of the living cell detected by the cell cycle phase detection means 2b is the M phase, displays the morphological characteristic element of the living cell in the M phase. The detailed period in the M phase of the living cell is detected by collating with the data table 2t-2 in which the detailed period in the M phase corresponding to the morphological characteristic element of the living cell is stored.
図3はM期内の詳細期ごとの細胞の状態を模式的に示す説明図で、(a)は前期における細胞の状態を示す図、(b)は前中期における細胞の状態を示す図、(c)は中期における細胞の状態を示す図、(d)は後期における細胞の状態を示す図、(e)は終期における細胞の状態を示す図、(f)は細胞質分裂の状態を示す図である。
M期においては、有糸分裂と細胞質分裂が行われる。M期は、有糸分裂の段階に応じて、前期・前中期・中期・後期・終期に分けられる。
前期では、図3(a)に示すように、染色体3aが凝縮し、セントロゾーム(中心体)3bが2つ構成され、微小管3cが伸びる。前中期では、図3(b)に示すように、核膜3dが消失し、染色体3aが赤道面へ移動し始める。中期では、図3(c)に示すように、染色体3aが赤道面上に並ぶ。後期では、図3(d)に示すように、染色体3aが分離し始め、極方向に移動を開始する。終期では、図3(e)に示すように、染色体3aが両極へ移動を完了し凝集がなくなるとともに、新しい核膜3dが形成される。その後、細胞質分裂は、終期の間に始まる。そして、図3(f)に示すように、細胞質分裂により、細胞が2つに分裂する。
FIG. 3 is an explanatory diagram schematically showing the state of cells in each detailed period within M phase, (a) is a diagram showing the state of cells in the previous period, (b) is a diagram showing the state of cells in the previous mid-stage, (c) is a diagram showing the state of the cell in the middle phase, (d) is a diagram showing the state of the cell in the late phase, (e) is a diagram showing the state of the cell in the final phase, (f) is a diagram showing the state of cytokinesis It is.
In the M phase, mitosis and cytokinesis occur. The M stage is divided into the first, middle, middle, late, and final stages according to the stage of mitosis.
In the first period, as shown in FIG. 3 (a), the
このように、M期の詳細な各期においては、それぞれ、細胞に形態的特徴が現れる。
そこで、本実施形態の細胞画像解析システムでは、細胞画像解析装置2に備わるコンピュータの記憶領域に、M期における生細胞の形態的特徴要素に対応するM期内の詳細期を格納したデータテーブル2t−2を備えている。そして、M期内の詳細期検出手段2dが、細胞周期の期検出手段2bが検出した当該生細胞の細胞周期の期がM期である場合に、当該生細胞の形態的特徴要素を、M期における生細胞の形態的特徴要素に対応するM期内の詳細期が格納されたデータテーブル2t−2と照合することによって、当該生細胞のM期内の詳細期を検出するようにしている。
Thus, in each detailed phase of the M phase, morphological features appear in the cells.
Therefore, in the cell image analysis system of the present embodiment, the data table 2t in which the detailed period in the M phase corresponding to the morphological feature element of the living cell in the M phase is stored in the storage area of the computer provided in the cell
M期内の詳細期の時間計測手段2eは、M期内の詳細期検出手段2dが検出した当該生細胞のM期内の詳細期が次の詳細期または次の細胞周期の期に変化するまでの詳細期の時間を計測する。
即ち、M期内の詳細期の時間計測手段2eは、M期内の詳細期検出手段2dが検出した当該生細胞のM期内の詳細期が次の詳細期に変化するまで、またはM期の終期が次の細胞周期の期であるG1期に変化するまでの解析対象となった細胞画像の数をカウントし、その画像数を撮像時間制御手段1b1において定められた所定の時間的間隔に掛け合わせる。これにより、M期内の詳細期の時間が算出される。
The detailed period
That is, the time measuring means 2e for the detailed period in the M period is used until the detailed period in the M phase of the living cell detected by the detailed
細胞周期の期の時間比較手段2fは、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した当該生細胞の第一の期から次の期に変化するまでの第一の期の時間と、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した当該生細胞の第二の期から次の期に変化するまでの第二の期の時間とを比較する。そして、例えば、双方の期の時間の差分等、客観的な比較値を示す数値データを作成する。
なお、ここでの「第一の期の時間」及び「第二の期の時間」としては、例えば、互いに同一世代内における異なる二つの細胞周期の期同士の時間や、互いに異なる二つの世代における一つの細胞周期の期同士の時間が相当しうる。
The time comparison means 2f in the cell cycle period includes the first period time from the first period of the living cell measured by the time measurement means 2c in the cell cycle period to the next period, and the cell cycle. The time of the second period until the change from the second period to the next period of the living cells measured by the time measuring means 2c of the second period is compared. Then, for example, numerical data indicating an objective comparison value such as a time difference between the two periods is created.
In addition, as “the time of the first period” and “the time of the second period” here, for example, the time between two different cell cycle periods within the same generation, The time between periods of one cell cycle can correspond.
M期内の詳細期の時間比較手段2gは、M期内の詳細期の時間計測手段2eが計測した当該生細胞のM期内の第一の詳細期が次の詳細期に変化するまで、またはM期の終期が次の細胞周期の期であるG1期に変化するまでの第一の詳細期の時間と、M期内の詳細期の時間計測手段2eが計測した当該生細胞のM期内の第二の詳細期が次の詳細期に変化するまで、またはM期の終期が次の細胞周期の期であるG1期に変化するまでの第二の詳細期の時間とを比較する。そして、例えば、双方のM期内の詳細期の時間の差分等、客観的な比較値を示す数値データを作成する。
なお、ここでの「第一の詳細期の時間」と「第二の詳細期の時間」としては、例えば、互いに同一世代のM期内における異なる二つの詳細期の時間や、互いに異なる二つの世代における一つのM期内の詳細期の時間が相当しうる。
The detailed period time comparison means 2g in the M phase is changed until the first detailed period in the M phase of the living cell measured by the detailed time measurement means 2e in the M period changes to the next detailed period. Alternatively, the time of the first detailed period until the end of the M phase changes to the G1 phase, which is the next cell cycle period, and the M phase of the living cell measured by the detailed
The “first detailed period time” and the “second detailed period time” are, for example, two different detailed periods in the same generation M period or two different detailed periods. It can correspond to the time of a detailed period within one M period in a generation.
同定手段2hは、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した当該生細胞の細胞周期の期の時間、M期内の詳細期の時間計測手段2eが計測した当該生細胞のM期内の詳細期の時間、細胞周期の期の時間比較手段2fが比較した当該生細胞の細胞周期の期の時間の比較値、M期内の詳細期の時間比較手段2gが比較した当該生細胞のM期内の異なる詳細期同士の詳細期の時間の比較値の少なくともいずれかを用いて、少なくとも細胞の種類を同定する。
同定手段2hは、さらに、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した当該生細胞の細胞周期の期の時間、M期内の詳細期の時間計測手段2eが計測した当該生細胞のM期内の詳細期の時間、細胞周期の期の時間比較手段2fが比較した当該生細胞の細胞周期の期の時間の比較値、M期内の詳細期の時間比較手段2gが比較した当該生細胞のM期内の異なる詳細期同士の詳細期の時間の比較値の少なくともいずれかを用いて、細胞分裂、細胞の成長度、細胞集団の層別、細胞集団の成長度、細胞の性質の少なくともいずれかを同定する。
The identification means 2h is the time in the cell cycle of the living cell measured by the time measurement means 2c in the cell cycle period, the time measurement means 2e in the detailed period in the M phase, and the time in the M phase of the living cell is measured. Detailed period time, cell cycle period time comparison means 2f compared with the cell cycle period time comparison value, and M period detailed period time comparison means 2g compared with the living cell M At least one of cell types is identified using at least one of the comparison values of the detailed periods of different detailed periods within the period.
The identification means 2h further includes the time of the cell cycle period measured by the time measurement means 2c in the cell cycle period, and the M phase of the living cells measured by the detailed time measurement means 2e within the M phase. The time of the detailed period in the cell, the comparison value of the time of the cell cycle of the living cell compared with the time comparison means 2f of the period of the cell cycle, and the living cell of the detailed period time comparison means 2g within the M phase Using at least one of the comparison values of the detailed periods between different detailed periods in the M phase, cell division, cell growth rate, cell population stratification, cell population growth rate, cell property at least Identify either.
次に、このように構成された本実施形態の細胞画像解析システムを用いた生細胞の標識・染色から生細胞の画像の解析までの全体の処理手順について説明する。
図4は本実施形態の細胞画像解析システムを用いた前段階の処理としての生細胞への蛍光タンパクの導入から生細胞の画像の解析までの全体の処理手順の概略を示す説明図である。
全体の処理は、図4に示すように、前段階の処理としての生細胞への蛍光タンパクの導入(ステップS1)、画像取得装置1による生細胞の画像の取得(ステップS2)、細胞画像解析装置2による生細胞の画像の解析(ステップS3)の順で行う。生細胞への蛍光タンパクの導入(ステップS1)後、タイムラプス観察を行い、生細胞の画像の取得(ステップ2)と生細胞の画像の解析(ステップ3)を繰り返し行う。
Next, an overall processing procedure from live cell labeling / staining to analysis of live cell images using the thus configured cell image analysis system of the present embodiment will be described.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an outline of the entire processing procedure from introduction of fluorescent protein into living cells to analysis of images of living cells as a previous stage processing using the cell image analysis system of the present embodiment.
As shown in FIG. 4, the entire process includes introduction of fluorescent protein into live cells as a previous process (step S1), acquisition of live cell images by the image acquisition device 1 (step S2), and cell image analysis. This is performed in the order of analysis of live cell images by the apparatus 2 (step S3). After introducing the fluorescent protein into the living cell (step S1), time-lapse observation is performed, and the acquisition of the live cell image (step 2) and the analysis of the live cell image (step 3) are repeated.
蛍光タンパクの導入処理段階(ステップS1)
蛍光タンパクの導入処理段階では、細胞周期の特定の期に特異的に蛍光を発する色の異なる2つの蛍光タンパク、又は、細胞周期の期に応じて異なる色を発する1つの蛍光タンパクとして、FUCCI(Fluorescent Ubiqutination-based Cell Cycle Indicator: フーチ)を細胞内に導入する。そして、蛍光タンパクが導入された複数の細胞が、例えば、マルチウェルプレートに播種された状態にして、顕微鏡によりタイムラプス観察を行えるようにする。
Fluorescent protein introduction processing stage (step S1)
In the fluorescent protein introduction treatment step, FUCCI (as two fluorescent proteins having different colors that emit fluorescence specifically in a specific phase of the cell cycle, or one fluorescent protein that emits different colors depending on the phase of the cell cycle, is used. Fluorescent Ubiqutination-based Cell Cycle Indicator (Foot) is introduced into the cell. Then, a plurality of cells into which the fluorescent protein is introduced are seeded in, for example, a multiwell plate, and time-lapse observation can be performed with a microscope.
細胞画像取得段階(ステップS2)
撮像処理段階では、顕微鏡を用いて構成された細胞画像取得装置1の顕微鏡観察光学系1aが、試料中の生細胞の像を結像し、撮像素子1b2が顕微鏡観察光学系1aを介して結像された細胞像を所定の時間的間隔でもって撮像する。これにより、蛍光タンパクを導入された生細胞の画像が時系列に取得される。
Cell image acquisition stage (step S2)
In the imaging processing stage, the microscope observation optical system 1a of the cell
生細胞の画像の解析処理段階(ステップS3)
図5は本実施形態の細胞画像解析システムにおける細胞画像解析装置の処理手順を示すフローチャートである。
生細胞の画像の解析処理段階では、まず、細胞画像解析装置2の細胞領域特定手段2aが、画像取得装置1が取得した画像において、蛍光輝度が所定の輝度の閾値を上回る画素群、あるいは隣接輝度との輝度差が所定の輝度差の閾値を上回る画素群を細胞領域として特定する(ステップS31)。
Analysis processing stage of live cell image (step S3)
FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure of the cell image analysis apparatus in the cell image analysis system of the present embodiment.
In the live cell image analysis processing stage, first, in the image acquired by the
次いで、細胞周期の期検出手段2bが、細胞領域特定手段2aが細胞領域として特定した画素群における蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量を、上述した、蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量に対応する細胞周期の期が格納されたデータテーブル2t−1と照合して、当該生細胞の細胞周期の期を検出する(ステップS32)。
Next, the cell cycle period detection means 2b determines the ratio of the total amount of fluorescent luminances of different colors emitted from the fluorescent protein in the pixel group specified as the cell region by the cell
ここで、細胞周期の期が次の期に移行したときには、細胞周期の期の時間計測手段2cが、細胞周期の期検出手段2bが検出した当該生細胞の細胞周期の期が次の期に変化するまでの解析対象となった画像の数をカウントし、その画像数を撮像時間制御手段1b1において定められた所定の時間的間隔に掛け合わせて、細胞周期の期の時間を算出する(ステップS33,S34)。 Here, when the cell cycle phase shifts to the next phase, the time measurement means 2c in the cell cycle period causes the cell cycle period of the living cell detected by the cell cycle period detection means 2b to change to the next period. The number of images to be analyzed until they change is counted, and the number of images is multiplied by a predetermined time interval determined in the imaging time control means 1b1 to calculate the time of the cell cycle period (step) S33, S34).
また、細胞周期の期が当世代の次世代の当該期に移行したときには、細胞周期の期の時間計測手段2cが、細胞周期の期検出手段2bが検出した当該生細胞の細胞周期の期が次世代における当該細胞周期の期に変化するまでの解析対象となった画像の数をカウントし、その画像数を撮像時間制御手段1b1において定められた所定の時間的間隔に掛け合わせて、世代期間を算出する(ステップS35,S36)。 Further, when the cell cycle period shifts to the next generation of the next generation of the present generation, the time measurement means 2c of the cell cycle period detects the cell cycle period of the living cell detected by the cell cycle period detection means 2b. The number of images to be analyzed until they change to the period of the cell cycle in the next generation is counted, and the number of images is multiplied by a predetermined time interval determined in the imaging time control means 1b1 to generate a generation period. Is calculated (steps S35 and S36).
また、細胞周期の期検出手段2bが検出した当該生細胞の細胞周期の期がM期である場合には、M期内の詳細期検出手段2dが、当該生細胞の形態的特徴要素を、M期における生細胞の形態的特徴要素に対応するM期内の詳細期が格納されたデータテーブル2t−2と照合することにより、当該生細胞のM期内の詳細期を検出する(ステップS37,S38)。 Further, when the cell cycle period of the living cell detected by the cell cycle period detection means 2b is the M period, the detailed period detection means 2d in the M phase may determine the morphological characteristic element of the living cell, The detailed period in the M phase of the living cell is detected by collating with the data table 2t-2 in which the detailed period in the M phase corresponding to the morphological characteristic element of the living cell in the M phase is stored (step S37). , S38).
また、M期内の詳細期が次の期に移行したときには、M期内の詳細期の時間計測手段2eが、M期内の詳細期検出手段2dが検出した当該生細胞のM期内の詳細期が次の詳細期または次の細胞周期の期に変化するまでの解析対象となった画像の数をカウントし、その画像数を撮像時間制御手段1b1において定められた所定の時間的間隔に掛け合わせて、M期内の詳細期の時間を算出する(ステップS39,S40)。
Further, when the detailed period in the M phase shifts to the next period, the
次いで、細胞周期の期の時間比較手段2gが、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した当該生細胞の第一の期から次の期に変化するまでの第一の期の時間と、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した当該生細胞の第二の期から次の期に変化するまでの第二の期の時間とを比較し、例えば、双方の期の時間の差分等、客観的な比較値を示す数値データを作成する。(ステップS41)。 Then, the time comparison means 2g of the cell cycle period is the time of the first period until the living cell changes from the first period to the next period measured by the time measurement means 2c of the cell cycle period, The time of the period of the cell cycle is compared with the time of the second period from the second period to the next period of the living cell measured by the time measurement means 2c, for example, the difference between the times of both periods, etc. Create numerical data showing objective comparison values. (Step S41).
また、M期内の詳細期の時間比較手段2gが、M期内の詳細期の時間計測手段2eが計測した当該生細胞のM期内の第一の詳細期が次の詳細期または次の細胞周期の期に変化するまでの第一の詳細期の時間と、M期内の詳細期の時間計測手段2eが計測した当該生細胞のM期内の第二の詳細期が次の詳細期または次の細胞周期の期に変化するまでの第二の詳細期の時間とを比較し例えば、双方のM期内の詳細期の時間の差分等、客観的な比較値を示す数値データを作成する(ステップS42)。
Further, the detailed period time comparison means 2g in the M phase is the next detailed period or the next detailed period or the next detailed period in the M phase of the living cell measured by the detailed time measurement means 2e in the M period. The second detailed period in the M phase of the living cell measured by the
このように、本実施形態の細胞画像解析システムでは、画像取得装置1を介して取得した画像を用いて細胞分裂に関連する諸情報を取得する。そこで、その意義について説明する。
Thus, in the cell image analysis system of the present embodiment, various information related to cell division is acquired using the image acquired via the
細胞は、細胞周期の進行を監視し、細胞の状態に異常等がある場合に、細胞周期の進行を減速ないし停止する制御機構(細胞周期チェックポイント)を備えている。
細胞周期チェックポイントは、次のポイントを監視し、異常が検知されたときに、チェックポイント制御因子と呼ばれるタンパク質リン酸化酵素(サイクリン依存性キナーゼ:Cdk)とサイクリンという2種類のタンパク質からなる複合体の活性を制御することによって細胞周期の進行を減速ないし停止する。
・DNA複製チェック
DNAの複製が完了してM期へ進む準備が整っているかを監視する。
・紡錘体集合チェック
紡錘体の形成が正常でM期後期に移行できるかを監視する。
・染色体分離チェック
M期終期に正常な染色体分離分配がなされたかを監視する。
・DNA損傷チェック
G1期、G1期とS期との間、S期、G2期とM期との間で機能し、DNA損傷の修復が完了したかを監視する。
The cell is provided with a control mechanism (cell cycle checkpoint) that monitors the progress of the cell cycle and decelerates or stops the progress of the cell cycle when the state of the cell is abnormal.
The cell cycle checkpoint is a complex composed of two types of proteins, protein phosphorylase (cyclin-dependent kinase: Cdk) and cyclin, which are called checkpoint regulators, when the next point is monitored and an abnormality is detected. The cell cycle progression is slowed or stopped by controlling the activity of.
DNA replication check Monitors whether DNA replication is complete and preparations are made to proceed to the M phase.
-Spindle assembly check Monitors whether spindle formation is normal and can shift to late M phase.
Chromosome segregation check Monitors whether normal chromosome segregation was made at the end of M phase.
DNA damage check Functions during G1, G1, and S phases, S phase, G2 and M phases, and monitors whether repair of DNA damage is completed.
細胞周期チェックポイントは、細胞周期の進行段階に応じて、例えば、G1期からS期へ移行する際のチェックポイント、S期チェックポイント、G2期からM期へ移行する際のチェックポイント、M期チェックポイント等に分類される。
G1期からS期へ移行する際のチェックポイントでは、G1期におけるDNA損傷の修復が完了したか否か、DNA複製に必要な栄養や、増殖因子が存在するか否か等を監視する。
S期チェックポイントでは、DNAの複製に不具合がないか否かを監視する。
G2期からM期へ移行する際のチェックポイントでは、DNA複製が完了したか否か、DNA損傷の修復が完了したか否か、DNA分配が可能であるか否か等を監視する。
M期チェックポイントでは、M期中期において、紡錘体の形成が完了したか否かを監視する。
The cell cycle checkpoint is, for example, a checkpoint when transitioning from the G1 phase to the S phase, an S phase checkpoint, a checkpoint when shifting from the G2 phase to the M phase, M phase, depending on the progress stage of the cell cycle Classified as checkpoints.
At the check point when transitioning from the G1 phase to the S phase, it is monitored whether the repair of DNA damage in the G1 phase has been completed, the nutrition necessary for DNA replication, the presence of growth factors, and the like.
At the S phase checkpoint, it is monitored whether there is any defect in DNA replication.
At the check point when transitioning from the G2 phase to the M phase, whether or not DNA replication is completed, whether or not DNA damage has been repaired, whether or not DNA distribution is possible is monitored.
In the M-phase checkpoint, it is monitored whether or not the spindle formation is completed in the middle M-phase.
そして、G1期の通過はサイクリンD−Cdk4複合体、S期の開始はサイクリンE−Cdk2複合体、S期の通過はサイクリンA―Cdk2複合体、G2期の通過はサイクリンA−Cdk1(Cdc2)複合体、M期の開始はサイクリンB−Cdk1(Cdc2)複合体によってそれぞれ制御される。 The G1 phase passage is cyclin D-Cdk4 complex, the S phase start is cyclin E-Cdk2 complex, the S phase passage is cyclin A-Cdk2 complex, and the G2 phase passage is cyclin A-Cdk1 (Cdc2). The start of the complex, M phase, is controlled by the cyclin B-Cdk1 (Cdc2) complex, respectively.
このように細胞は、細胞周期チェックポイントにより、DNAの損傷等、正常な細胞分裂を進行するための条件を満たしていないときに、細胞周期を停止し、その間にDNA傷害等を修復し不正な遺伝情報蓄積によるがん化等、細胞の変異を防止する。 Thus, when a cell does not satisfy the conditions for advancing normal cell division, such as DNA damage, due to a cell cycle checkpoint, the cell stops the cell cycle and repairs DNA damage etc. Prevents cell mutation such as canceration due to accumulation of genetic information.
ところで、細胞周期チェックポイントによる細胞周期の進行の制御の破綻は、がんの発生と進行(細胞の無制御な異常増殖)の要因となると考えられている。
例えば、がん抑制遺伝子産物p53、Rb、BRCA1は,細胞周期チェックポイント制御に関与し、多くのがん抑制遺伝子産物はヒトのがんにおいて頻繁に不活性化され、多くのがんの原因となることが多い。細胞周期チェックポイントの異常は、遺伝的不安定性をもたらし、遺伝的不安定性は多くのがん細胞における主要な特徴となっている。
このようなことから、細胞周期における各期の時間やM期における各詳細期の時間の変化は、細胞の何らかの状態の変化を示し、さらには、細胞のがん化の予兆を示すシグナルとなり得るものと考えられる。
By the way, it is considered that the failure of the control of the cell cycle progression by the cell cycle checkpoint causes the occurrence and progression of cancer (uncontrolled abnormal growth of cells).
For example, the tumor suppressor gene products p53, Rb, and BRCA1 are involved in cell cycle checkpoint control, and many tumor suppressor gene products are frequently inactivated in human cancers, causing many cancers. Often becomes. Abnormal cell cycle checkpoints result in genetic instability, which is a major feature in many cancer cells.
For this reason, changes in the time of each phase in the cell cycle and the time of each detailed phase in the M phase indicate a change in some state of the cell, and can also be a signal indicating a sign of canceration of the cell. It is considered a thing.
そこで、本実施形態の細胞画像解析システムでは、生細胞の細胞周期の期やM期における詳細期における時間の長さや、それらの時間の長さの比によって細胞を分類・層別化するようにしている。具体的には、同定手段2hが、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した当該生細胞の細胞周期の期の時間、M期内の詳細期の時間計測手段2eが計測した当該生細胞のM期内の詳細期の時間、細胞周期の期の時間比較手段2fが比較した当該生細胞の細胞周期の期の時間の比較値、M期内の詳細期の時間比較手段2gが比較した当該生細胞のM期内の詳細期の時間の比較値の少なくともいずれかを用いて、少なくとも細胞の種類を同定するようにしている。また、同定手段2hが、さらに、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した当該生細胞の細胞周期の期の時間、M期内の詳細期の時間計測手段2eが計測した当該生細胞のM期内の詳細期の時間、細胞周期の期の時間比較手段2fが比較した当該生細胞の細胞周期の期の時間の比較値、M期内の詳細期の時間比較手段2gが比較した当該生細胞のM期内の詳細期の時間の比較値の少なくともいずれかを用いて、細胞分裂、細胞の成長度、細胞集団の層別、細胞の性質の少なくともいずれかを同定するようにしている。
Therefore, in the cell image analysis system of this embodiment, the cells are classified and stratified according to the length of time in the cell cycle period of the living cells or the detailed period in the M phase, and the ratio of the time lengths. ing. Specifically, the identification means 2h measures the time of the cell cycle period measured by the time measurement means 2c in the cell cycle period, and the living cells measured by the detailed time measurement means 2e within the M period. The comparison of the time of the detailed period in the M phase, the time comparison means 2f of the cell cycle period compared with the time of the cell cycle period of the living cell, and the time comparison means 2g of the detailed period in the M phase At least one of the comparison values of the detailed period within the M phase of the living cell is used to identify at least the cell type. Further, the
このため、本実施形態の細胞画像解析システムによれば、細胞分裂に関する時間的な情報に基づいて、細胞の種類を識別でき、さらに、例えば、細胞の特性の変化や、細胞の種類、細胞の分化の安定度、iPS細胞の樹立した細胞とその他の細胞との識別、iPS細胞の樹立後の分化した細胞との識別、分化した細胞ごとの識別等、iPS細胞やES細胞、がん細胞の研究において有用と考えられる新たな解析データが得られる。 For this reason, according to the cell image analysis system of the present embodiment, the cell type can be identified based on temporal information related to cell division, and further, for example, changes in cell characteristics, cell types, cell Differentiation stability, identification of iPS cell established cells and other cells, identification of differentiated cells after iPS cell establishment, identification of each differentiated cell, etc. New analysis data considered useful in research is obtained.
なお、本実施形態の細胞画像解析システムでは、細胞画像解析装置2は、表示手段(図示省略)と接続可能あるいは表示手段を備えている。従って、同定手段2hが同定したデータは、表示手段を介して表示され得る。
In the cell image analysis system of this embodiment, the cell
以下、本実施形態の細胞画像解析システムを用いた実施例について説明する。
実施例1
図6は実施例1の細胞画像解析システムの全体構成を示すブロック図、図7は種類の異なる細胞ごとの世代時間を模式的に示すグラフである。
例えば、樹立したiPS細胞、iPS細胞から分化した細胞、がん細胞、卵細胞等は、それぞれの種類ごとに世代時間が異なる。
そこで、実施例1の細胞画像解析システムでは、細胞画像解析装置2は、種類の異なる細胞ごとの世代時間を格納したデータテーブル2t−3を備えている。また、同定手段2hは、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した夫々の生細胞の世代時間を、種類の異なる細胞ごとの世代時間が格納されたデータテーブル2t−3と照合して、細胞の種類を特定するように構成されている。
実施例1の細胞画像解析システムによれば、細胞の種類が、世代時間から特定できるようになる。
その他の構成及び作用効果は、図1に示した細胞画像解析システムと略同じである。
Hereinafter, examples using the cell image analysis system of the present embodiment will be described.
Example 1
FIG. 6 is a block diagram showing the overall configuration of the cell image analysis system of Example 1, and FIG. 7 is a graph schematically showing generation times for different types of cells.
For example, established iPS cells, cells differentiated from iPS cells, cancer cells, egg cells, and the like have different generation times for each type.
Therefore, in the cell image analysis system of Example 1, the cell
According to the cell image analysis system of the first embodiment, the cell type can be specified from the generation time.
Other configurations and operational effects are substantially the same as those of the cell image analysis system shown in FIG.
実施例2
図8は実施例2の細胞画像解析システムの全体構成を示すブロック図、図9は種類の異なる細胞ごとの世代数と世代数に応じた世代時間の合計値との相関関係を模式的に示すグラフである。
例えば、樹立したiPS細胞、iPS細胞から分化した細胞、がん細胞、卵細胞等は、それぞれの種類ごとに、世代数と世代数に応じた世代時間の合計値との相関関係が異なり、その相関関係の違いは世代数を重ねるごとに明確になる。
そこで、実施例2の細胞画像解析システムでは、細胞画像解析装置2は、種類の異なる細胞ごとの世代数及び世代数に応じた世代時間の積算値を格納したデータテーブル2t−4を備えている。また、細胞画像解析装置2に備わる画像解析ソフトウェアは、コンピュータを、さらに、細胞周期の期検出手段2bが検出した当該生細胞の細胞周期の期が次世代における当該細胞周期の期に到達したとき、即ち、細胞領域特定手段2aが特定した夫々の生細胞の世代が変わるごとに世代数をカウントする世代数計測手段2iとしても機能させるように構成されている。また、細胞周期の期の時間計測手段2c’は、当該世代の世代期間を算出するとともに、世代ごとの世代期間を積算するように構成されている。また、同定手段2hは、細胞周期の期の時間計測手段2c’が計測した夫々の生細胞の世代時間の積算値及び世代数計測手段2iが計測した夫々の生細胞の世代数を、種類の異なる細胞ごとの世代数及び世代数に応じた世代時間の積算値が格納されたデータテーブル2t−4と照合して、細胞の種類を特定するように構成されている。
実施例2の細胞画像解析システムによれば、細胞の種類を、一世代の世代時間からでは特定することが難しい場合であっても、特定することができるようになる。
その他の構成及び作用効果は、図1に示した細胞画像解析システムと略同じである。
Example 2
FIG. 8 is a block diagram showing the overall configuration of the cell image analysis system of Example 2, and FIG. 9 schematically shows the correlation between the number of generations for different types of cells and the total value of generation times according to the number of generations. It is a graph.
For example, established iPS cells, cells differentiated from iPS cells, cancer cells, egg cells, etc. have different correlations between the number of generations and the total generation time according to the number of generations. The difference in relationships becomes clear with each generation.
Therefore, in the cell image analysis system according to the second embodiment, the cell
According to the cell image analysis system of the second embodiment, the type of cell can be specified even when it is difficult to specify from the generation time of one generation.
Other configurations and operational effects are substantially the same as those of the cell image analysis system shown in FIG.
実施例3
図10は実施例3の細胞画像解析システムの全体構成を示すブロック図、図11は特定の細胞の世代数と世代数に応じた世代時間の合計値との相関関係における理想値と測定値を模式的に示すグラフである。
一般に細胞は、分裂を繰り返していくにつれて固有の形態および機能を持った細胞へと変化して行く。分化とは、この形態的機能的な細胞の変化をいう。また、一般に細胞は、未分化細胞ほど細胞周期が短く盛んに細胞分裂を繰り返す傾向がある。また、正常組織の細胞は、分化の方向は一方向である。これに対し、がん細胞は、分化の方向が逆行する幼若化・脱分化という性質を有している。また、がん細胞は、分化度の低いものほど増殖が早くて悪性度が高く、分化度の高いものほど比較的悪性度が低い傾向にある。このため、細胞の分化度や分化の安定度は、細胞のがん化やがん細胞の状態を検知する指標となると考えられる。
Example 3
FIG. 10 is a block diagram showing the overall configuration of the cell image analysis system of Example 3, and FIG. 11 shows the ideal value and the measured value in the correlation between the number of generations of a specific cell and the total value of generation times according to the number of generations. It is a graph typically shown.
In general, a cell changes into a cell having a specific shape and function as it repeats division. Differentiation refers to this morphological and functional cell change. In general, cells have a shorter cell cycle and a tendency to repeat cell division vigorously as undifferentiated cells. In addition, normal tissue cells are unidirectionally differentiated. In contrast, cancer cells have the property of blastogenesis / dedifferentiation in which the direction of differentiation is reversed. In addition, cancer cells tend to proliferate faster and have higher malignancy as the degree of differentiation becomes lower, and cancer cells tend to have a lower malignancy as the degree of differentiation becomes higher. For this reason, the degree of differentiation of cells and the stability of differentiation are considered to be an index for detecting canceration of cells and the state of cancer cells.
そこで、実施例3の細胞画像解析システムでは、細胞画像解析装置2は、種類の異なる細胞ごとの世代数及び世代数に応じた世代時間の積算値の相関の理想値及び理想値からの乖離度に応じた細胞分化の安定度を格納したデータテーブル2t−5を備えている。また、同定手段2hは、さらに、細胞周期の期の時間計測手段2c’が計測した夫々の生細胞の世代時間の積算値及び世代数計測手段2iが計測した夫々の生細胞の世代数を用いて、夫々の生細胞における世代数及び世代数に応じた世代時間の積算値の相関を算出し、算出した相関値を、種類の異なる細胞ごとの世代数及び世代数に応じた世代時間の積算値の相関の理想値及び理想値からの乖離度に応じた細胞分化の安定度が格納されたデータテーブル2t−5と照合して、夫々の細胞について細胞分化の安定度を検出するように構成されている。
実施例3の細胞画像解析システムによれば、複数世代の細胞の世代時間から、細胞分化の安定度を検出することができ、細胞のがん化や、がん化した細胞の悪性度などの診断に寄与しうる。
その他の構成及び作用効果は、図1及び図8に示した細胞画像解析システムと略同じである。
Therefore, in the cell image analysis system of Example 3, the cell
According to the cell image analysis system of Example 3, the stability of cell differentiation can be detected from the generation times of multiple generation cells, such as canceration of cells and malignancy of cells that have become cancerous. Can contribute to diagnosis.
Other configurations and operational effects are substantially the same as those of the cell image analysis system shown in FIGS.
実施例4
図12は実施例4の細胞画像解析システムの全体構成を示すブロック図、図13は種類の異なる細胞ごとのM期内の詳細期の時間を模式的に示すグラフである。
例えば、樹立したiPS細胞、iPS細胞から分化した細胞、がん細胞、卵細胞等は、それぞれの種類ごとにM期内の詳細期の時間及びM期全体の時間が異なる。
そこで、実施例4の細胞画像解析システムでは、細胞画像解析装置2は、種類の異なる細胞ごとのM期内の時間を詳細期の時間に分けて格納したデータテーブル2t−6を備えている。また、同定手段2hは、M期内の詳細期の時間計測手段2eが計測した夫々の生細胞のM期内の詳細期の時間及びM期全体の時間を、種類の異なる細胞ごとのM期内の時間を詳細期の時間に分けて格納したデータテーブル2t−6と照合して、細胞の種類を特定するように構成されている。
実施例4の細胞画像解析システムによれば、細胞の種類が、M期内の詳細期の時間及びM期全体の時間から特定できるようになる。
その他の構成及び作用効果は、図1に示した細胞画像解析システムと略同じである。
Example 4
FIG. 12 is a block diagram showing the overall configuration of the cell image analysis system of Example 4, and FIG. 13 is a graph schematically showing the time of the detailed period within the M period for each different type of cell.
For example, established iPS cells, cells differentiated from iPS cells, cancer cells, egg cells, and the like have different time periods in the M phase and the entire M phase for each type.
Therefore, in the cell image analysis system of Example 4, the cell
According to the cell image analysis system of Example 4, the cell type can be specified from the time of the detailed period within the M period and the time of the entire M period.
Other configurations and operational effects are substantially the same as those of the cell image analysis system shown in FIG.
実施例5
図14は実施例5の細胞画像解析システムの全体構成を示すブロック図、図15は種類の異なる細胞ごとの一世代における細胞周期の各期の時間を模式的に示すグラフである。
例えば、樹立したiPS細胞、iPS細胞から分化した細胞、がん細胞、卵細胞等は、それぞれの種類ごとに一世代における細胞周期の各期の時間及び世代時間が異なる。
そこで、実施例5の細胞画像解析システムでは、細胞画像解析装置2は、種類の異なる細胞ごとの一世代における細胞周期の時間を各期の時間に分けて格納したデータテーブル2t−7を備えている。また、同定手段2hは、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した一世代における夫々の生細胞の細胞周期の各期の時間及び世代時間を、種類の異なる細胞ごとの一世代における細胞周期の時間を各期の時間に分けて格納したデータテーブル2t−7と照合して、細胞の種類を特定するように構成されている。
実施例5の細胞画像解析システムによれば、細胞の種類が、一世代における細胞周期の各期の時間及び世代時間から特定できるようになる。
その他の構成及び作用効果は、図1に示した細胞画像解析システムと略同じである。
Example 5
FIG. 14 is a block diagram showing the overall configuration of the cell image analysis system of Example 5, and FIG. 15 is a graph schematically showing the time in each phase of the cell cycle in one generation for each different type of cell.
For example, established iPS cells, cells differentiated from iPS cells, cancer cells, egg cells, and the like have different times and generation times in each phase of the cell cycle in each generation.
Therefore, in the cell image analysis system of Example 5, the cell
According to the cell image analysis system of Example 5, the type of cell can be specified from the time and generation time of each phase of the cell cycle in one generation.
Other configurations and operational effects are substantially the same as those of the cell image analysis system shown in FIG.
実施例6
図16は実施例6の細胞画像解析システムの全体構成を示すブロック図である。
がん化等、細胞の変化に伴い世代時間も変化するものと考えられる。
そこで、実施例6の細胞画像解析システムでは、細胞画像解析装置2は、種類の異なる細胞ごとの異なる世代同士の世代時間の比較値(例えば、双方の世代時間の差分値)に対応する生細胞の変化情報を格納したデータテーブル2t−8を備えている。また、細胞周期の期の時間計測手段2cは、一つの生細胞における複数世代の世代時間を計測するように構成されている。また、細胞画像解析装置2に備わる画像解析ソフトウェアは、コンピュータを、さらに、細胞周期の期の時間計測手段2cが計測した当該一つの生細胞の異なる世代同士の世代時間を比較する世代時間比較手段2jとしても機能させるように構成されている。また、同定手段2hは、さらに、世代時間比較手段2jが比較した当該一つの生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値を、生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値に対応する生細胞の変化情報が格納されたデータテーブル2t−8と照合することにより、当該一つの生細胞の変化を検出するように構成されている。
実施例6の細胞画像解析装置によれば、一つの生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値から、細胞の変化を検出することができるようになる。
その他の構成及び作用効果は、図1に示した細胞画像解析システムと略同じである。
Example 6
FIG. 16 is a block diagram illustrating the overall configuration of the cell image analysis system according to the sixth embodiment.
It is considered that the generation time changes with cell changes such as canceration.
Therefore, in the cell image analysis system of Example 6, the cell
According to the cell image analysis apparatus of the sixth embodiment, it is possible to detect a change in cells from a comparison value of generation times between different generations of one living cell.
Other configurations and operational effects are substantially the same as those of the cell image analysis system shown in FIG.
実施例7
図17は実施例7の細胞画像解析システムの全体構成を示すブロック図である。
がん細胞等に対しては、層別化を行うことがその後の治療効果を上げるために重要であると考えられる。
そこで、実施例7の細胞画像解析システムでは、細胞周期の期の時間計測手段2c”は、二つ以上の生細胞のそれぞれにおける複数世代の世代時間を計測するように構成されている。また、細胞画像解析装置2に備わる画像解析ソフトウェアは、コンピュータを、さらに、細胞周期の期の時間計測手段2c”が計測した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間を比較する世代時間比較手段2j’として機能させるように構成されている。また、同定手段2hは、さらに、世代時間比較手段2j’が比較した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間の比較値を、生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値に対応する生細胞の層別化情報が格納されたデータテーブル2−9と照合することにより、当該二つ以上の生細胞を層別化するように構成されている。
その他の構成は、図16に示した細胞画像解析システムと略同じである。
実施例7の細胞画像解析装置によれば、二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間の比較値から、当該二つ以上の生細胞を層別化することができるようになる。
その他の構成及び作用効果は、図1に示した細胞画像解析システムと略同じである。
Example 7
FIG. 17 is a block diagram illustrating the overall configuration of the cell image analysis system according to the seventh embodiment.
For cancer cells and the like, stratification is considered to be important in order to increase the subsequent therapeutic effect.
Therefore, in the cell image analysis system of Example 7, the time measuring means 2c ″ in the cell cycle period is configured to measure generation times of a plurality of generations in each of two or more living cells. The image analysis software provided in the cell
Other configurations are substantially the same as those of the cell image analysis system shown in FIG.
According to the cell image analyzer of Example 7, the two or more living cells can be stratified from the comparison value of the generation times of different generations in each of the two or more living cells. .
Other configurations and operational effects are substantially the same as those of the cell image analysis system shown in FIG.
実施例8
図18は実施例18の細胞画像解析システムの全体構成を示すブロック図である。
実施例8の細胞画像解析システムでは、細胞画像解析装置2は、種類の異なる細胞ごとの異なる世代同士の世代時間の比較値(例えば、双方の世代時間の差分値)に対応する生細胞の変化情報及び層別化情報を格納したデータテーブル2t−10を備えている。また、細胞周期の期の時間計測手段2c”は、二つ以上の生細胞のそれぞれにおける複数世代の世代時間を計測するように構成されている。また、細胞画像解析装置2に備わる画像解析ソフトウェアは、コンピュータを、細胞周期の期の時間計測手段2c”が計測した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間を比較する世代時間比較手段2j’として機能させるように構成されている。また、同定手段2hは、さらに、世代時間比較手段2j’が比較した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間の比較値を、生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値に対応する生細胞の変化情報及び層別化情報が格納されたデータテーブル2t−10と照合することにより、当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける変化を検出するとともに当該二つ以上の生細胞を層別化するように構成されている。
実施例8の細胞画像解析装置によれば、二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間の比較値から、当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける変化を検出すると同時に当該二つ以上の生細胞を層別化することができるようになる。
その他の構成及び作用効果は、図1に示した細胞画像解析システムと略同じである。
Example 8
FIG. 18 is a block diagram showing the overall configuration of the cell image analysis system of Example 18.
In the cell image analysis system according to the eighth embodiment, the cell
According to the cell image analysis apparatus of Example 8, two changes in each of the two or more living cells are detected simultaneously from the comparison values of the generation times of the different generations in each of the two or more living cells. The above living cells can be stratified.
Other configurations and operational effects are substantially the same as those of the cell image analysis system shown in FIG.
実施例9
実施例9の細胞画像解析システムでは、画像取得装置1は、投与する化学薬品、光刺激、遺伝子操作、温度・湿度・圧力・PH等の環境、培地の養分等の少なくともいずれかを異ならせた2つの計測条件下における生細胞の画像を時系列に取得するように構成されている。
また、世代時間比較手段2j(2j’)は、2つの計測条件下のそれぞれにおいて、細胞周期の期の時間計測手段2c(2c’,2c”)が計測した当該生細胞の世代時間を比較する。
その他の構成は、実施例1〜8のいずれかの細胞画像解析システムと略同じである。
Example 9
In the cell image analysis system of Example 9, the
The generation time comparison means 2j (2j ′) compares the generation time of the living cell measured by the time measurement means 2c (2c ′, 2c ″) in the cell cycle period under each of the two measurement conditions. .
Other configurations are substantially the same as those of any of the cell image analysis systems of Examples 1-8.
なお、上記各実施例の細胞画像解析システムにおいては、解析対象の生細胞は、ES細胞、iPS細胞、がん幹細胞の少なくともいずれかであるのが好ましい。または、生細胞が、ES細胞、iPS細胞、がん幹細胞から分化した細胞の少なくともいずれかであってもよい。
さらに、上記各実施例の細胞画像解析システムにおいては、蛍光色素が、FUCCIであるのが好ましい。
In the cell image analysis system of each of the above embodiments, it is preferable that the living cell to be analyzed is at least one of an ES cell, an iPS cell, and a cancer stem cell. Alternatively, the living cells may be at least one of ES cells, iPS cells, and cells differentiated from cancer stem cells.
Furthermore, in the cell image analysis system of each of the above embodiments, the fluorescent dye is preferably FUCCI.
上記各実施例の細胞画像解析システムによれば、がん化等による細胞分裂を続けそうな細胞を事前に認識し、細胞周期における細胞の変化を正確に捉えることができる。
なお、本発明の細胞画像解析システムは、上記実施例に記載の構成に限定されるものではなく、例えば、上記各実施例において特有の構成を任意に組み合せた構成としてもよい。
According to the cell image analysis system of each of the above embodiments, cells that are likely to continue cell division due to canceration or the like can be recognized in advance, and changes in cells in the cell cycle can be accurately captured.
Note that the cell image analysis system of the present invention is not limited to the configuration described in the above-described embodiments, and for example, may be configured by arbitrarily combining the configurations specific to each of the above-described embodiments.
また、本発明の細胞画像解析システムにおいては、細胞画像解析装置2を介して解析された解析結果に応じて、特定の細胞に対して詳細な画像の取得を行うように、画像取得装置1の画像取得動作を制御するようにしてもよい。
例えば、細胞画像解析装置2を介して特異な細胞が検出された場合、画像取得装置1における顕微鏡観察光学系1aの倍率を高倍率にする、あるいは、撮像時間制御手段1の撮像時間間隔を短くする等の制御をして、この特異な細胞の分裂時の詳細な画像を取得するようにしてもよい。
In the cell image analysis system of the present invention, the
For example, when a specific cell is detected through the cell
また、細胞画像取得のための時間は短いほうが、正確な細胞周期の期の時間を計測するためには好ましい。一方、画像取得装置1として用いる顕微鏡装置がレーザ顕微鏡の場合、撮像時におけるレーザによる細胞へのダメージを考慮すると、撮像のインターバルは長いほうが好ましい。そこで、細胞画像解析装置2を介して得られたデータから、細胞周期において注目を所望する期(細胞周期における所定の期やM期における所定の詳細期)の開始時刻と終了時刻を予測し、その所望する期を挟む前後の時間帯のみ撮像のインターバルを短くするとよい。
例えば、生細胞をG1期とG1期以外の期の長さの比で層別する場合、画像取得装置1は、当初は例えば1時間間隔のインターバルで生細胞を撮像し、細胞画像解析装置2が画像を解析する。ここで、細胞画像解析装置2がG1期からS期へ移行しそうな生細胞を検出した場合、画像取得装置1は、インターバルを例えば10分間隔に短縮して生細胞を撮像する。そして、細胞画像解析装置2がS期に移行した期の時間を測定し、その後、画像取得装置1は元のインターバル(例えば1時間間隔)で撮像する。
同様に、例えば、M期からPostM期に移行するまでの時間で層別する場合、細胞画像解析装置2がM期からPostM期へ移行しそうな生細胞を検出した場合、画像取得装置1は、インターバルを例えば5分間隔に短縮して生細胞を撮像する。そして、細胞画像解析装置2がPostM期に移行した(細胞が完全に分裂した)時間を測定し、その後、画像取得装置1は元のインターバル(例えば1時間間隔)で撮像する。
このようにすれば、細胞へ与えるダメージを極力抑えながら、細胞周期における所望の期の時間を正確に計測することができる。
In addition, it is preferable that the time for acquiring the cell image is short in order to accurately measure the time of the cell cycle period. On the other hand, when the microscope apparatus used as the
For example, when the living cells are stratified by the ratio of the lengths of the G1 phase and the non-G1 phase, the
Similarly, for example, when stratifying by the time from the M phase to the transition to the PostM phase, when the
In this way, it is possible to accurately measure the desired period of time in the cell cycle while minimizing damage to the cells.
本発明の細胞画像解析システムは、医療応用を目的としたiPS細胞、ES細胞、がん細胞を用いた診断や細胞遺伝子学研究を行う分野に有用である。 The cell image analysis system of the present invention is useful in the field of diagnosis and cytogenetics research using iPS cells, ES cells, and cancer cells for medical applications.
1 細胞画像取得装置
1a 顕微鏡観察光学系
1b 撮像手段
1b1 撮像時間制御手段
1b2 撮像素子
2 細胞画像解析装置
2a 細胞領域特定手段
2b 細胞周期の期検出手段
2c,2c’,2c” 細胞周期の期の時間計測手段
2d M期内の詳細期検出手段
2e M期内の詳細期の時間計測手段
2f 細胞周期の期の時間比較手段
2g M期内の詳細期の時間比較手段
2h 同定手段
2i 世代数計測手段
2j,2j’ 世代時間比較手段
2t−1,2t−2,2t−3,2t−4,2t−5,2t−6,2t−7,2t−8,2t−9 データテーブル
3a 染色体
3b セントロゾーム(中心体)
3c 微小管
3d 核膜
DESCRIPTION OF
3c
Claims (18)
前記細胞画像解析装置は、前記コンピュータを、
前記画像取得装置が取得した画像において、蛍光輝度が所定の輝度の閾値を上回る画素群、あるいは隣接輝度との輝度差が所定の輝度差の閾値を上回る画素群を細胞領域として特定する細胞領域特定手段、
前記蛍光タンパクから発せられる蛍光に対応する細胞周期の期が格納されたデータテーブルと照合して、当該生細胞の細胞周期の期を検出する細胞周期の期検出手段、
前記細胞周期の期検出手段が検出した当該生細胞の細胞周期の期が別の期に変化するまでの細胞周期の期の時間を計測する細胞周期の期の時間計測手段、
前記細胞周期の期の時間を用いて、少なくとも細胞の種類を同定する同定手段、
として機能させる画像解析ソフトウェアを備えたことを特徴とする細胞画像解析システム。 An image acquisition device equipped with a microscope for acquiring, in time series, images of live cells into which fluorescent proteins that specifically emit fluorescence in a specific phase of the cell cycle are introduced, and images acquired by the image acquisition device in time series A cell image analysis system having a computer for performing a predetermined analysis on living cells using a cell image analysis system,
The cell image analysis apparatus includes the computer,
In the image acquired by the image acquisition device, a cell region specification that identifies, as a cell region, a pixel group whose fluorescence luminance exceeds a predetermined luminance threshold value or a pixel group whose luminance difference from adjacent luminance exceeds a predetermined luminance difference threshold value means,
A cell cycle period detecting means for detecting a cell cycle period of the living cell by comparing with a data table storing a cell cycle period corresponding to fluorescence emitted from the fluorescent protein,
A time measuring means for measuring the period of the cell cycle until the period of the cell cycle of the living cell detected by the detecting means of the cell cycle changes to another period,
An identification means for identifying at least the cell type using the time of the phase of the cell cycle;
A cell image analysis system comprising image analysis software that functions as a computer.
予め前記蛍光タンパクを導入するとともに前記蛍光タンパクとは別の所定の蛍光試薬で染色した、前記生細胞と同種の細胞において、前記所定の蛍光試薬から発せられる蛍光を用いて細胞周期の期を分類するとともに、前記所定の蛍光試薬から発せられる蛍光と、前記蛍光タンパクから発せられる蛍光との対応付けを行うことによって得られたものであることを特徴とする請求項1に記載の細胞画像解析システム。 The data table is
The cell cycle period is classified using fluorescence emitted from the predetermined fluorescent reagent in cells of the same type as the living cells previously introduced with the fluorescent protein and stained with a predetermined fluorescent reagent different from the fluorescent protein. The cell image analysis system according to claim 1, wherein the cell image analysis system is obtained by associating fluorescence emitted from the predetermined fluorescent reagent with fluorescence emitted from the fluorescent protein. .
前記細胞周期の期検出手段が、
前記細胞領域特定手段が細胞領域として特定した画素群における前記蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量を、予め前記蛍光タンパクを導入するとともに前記蛍光タンパクとは別の所定の蛍光試薬で染色した、前記生細胞と同種の細胞の画像を前記画像取得装置を介して取得し、前記細胞領域特定手段を介して細胞領域として特定したデータテーブル作成用画素群における前記所定の蛍光試薬から発せられる蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値を用いて細胞周期の期を分類するとともに、前記データテーブル作成用画素群における前記所定の蛍光試薬から発せられる蛍光輝度の総量及び蛍光輝度の最大値と前記データテーブル作成用画素群における前記蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量との対応付けを行うことによって得られた、前記蛍光タンパクから発せられる異なる色同士の蛍光輝度の総量の比及び異なる色ごとの蛍光輝度の総量の増加量に対応する細胞周期の期が格納されたデータテーブルと照合して、当該生細胞の細胞周期の期を検出することを特徴とする請求項1又は2に記載の細胞画像解析装置。 The fluorescent protein is two fluorescent proteins having different colors, or one fluorescent protein that emits different colors depending on the phase of the cell cycle,
The cell cycle phase detection means comprises:
Introducing the fluorescent protein in advance, the ratio of the total amount of fluorescent luminance of different colors emitted from the fluorescent protein in the pixel group specified as the cell region by the cell region specifying means and the amount of increase in the total amount of fluorescent luminance for each different color In addition, an image of the same type of cells as the living cells stained with a predetermined fluorescent reagent different from the fluorescent protein is acquired through the image acquisition device, and is specified as a cell region through the cell region specifying means. The period of the cell cycle is classified using the total amount of fluorescence luminance emitted from the predetermined fluorescent reagent in the data table creation pixel group and the maximum value of the fluorescence luminance, and the predetermined fluorescent reagent in the data table creation pixel group The total amount of fluorescence brightness emitted from the light and the maximum value of the fluorescence brightness and whether the fluorescent protein in the data table creation pixel group The total amount of fluorescent luminances of different colors emitted from the fluorescent protein, obtained by associating with the ratio of the total amount of fluorescent luminances of different colors emitted and the increase amount of the total amount of fluorescent luminances of different colors The cell cycle period of the living cell is detected by comparing with the data table storing the period of the cell cycle corresponding to the increase ratio and the increase in the total amount of fluorescence luminance for each different color. The cell image analysis apparatus according to 1 or 2.
前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該生細胞の細胞周期の期の時間、前記M期内の詳細期の時間計測手段が計測した当該生細胞のM期内の詳細期の時間、前記細胞周期の期の時間比較手段が比較した当該生細胞の細胞周期の期の時間の比較値、前記M期内の詳細期の時間比較手段が比較した当該生細胞のM期内の詳細期の時間の比較値の少なくともいずれかを用いて、少なくとも細胞の種類を同定することを特徴とする請求項7に従属する請求項8に従属する請求項9に記載の細胞画像解析システム。 The identification means is
The time of the period of the cell cycle of the living cell measured by the time measuring means of the period of the cell cycle, the time of the detailed period within the M phase of the living cell measured by the time measuring means of the detailed period within the M phase, The comparison value of the time of the cell cycle period of the living cell compared with the time comparison means of the cell cycle period, the detailed period of the living cell within the M phase compared with the detailed time comparison means of the M phase 10. The cell image analysis system according to claim 9, which is dependent on claim 8, wherein at least one cell type is identified using at least one of the time comparison values.
前記画像解析ソフトウェアは、前記コンピュータを、さらに、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該一つの生細胞の異なる世代同士の世代時間を比較する世代時間比較手段として機能させ、
前記同定手段は、さらに、前記世代時間比較手段が比較した当該一つの生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値を、生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値に対応する生細胞の変化情報が格納されたデータテーブルと照合することにより、当該一つの生細胞の変化を検出することを特徴とする請求項1〜11のいずれかに記載の細胞画像解析システム。 The time measuring means of the cell cycle period measures generation times of a plurality of generations in one living cell,
The image analysis software further causes the computer to function as a generation time comparison unit that compares generation times of different generations of the single living cell measured by the time measurement unit of the cell cycle period,
The identification means further includes a comparison value of generation times of different generations of the one living cell compared by the generation time comparison means of a living cell corresponding to a comparison value of generation times of different generations of living cells. The cell image analysis system according to claim 1, wherein a change in the one living cell is detected by collating with a data table in which change information is stored.
前記画像解析ソフトウェアは、前記コンピュータを、さらに、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間を比較する世代時間比較手段として機能させ、
前記同定手段は、さらに、前記世代時間比較手段が比較した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間の比較値を、生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値に対応する生細胞の層別化情報が格納されたデータテーブルと照合することにより、当該二つ以上の生細胞を層別化することを特徴とする請求項1〜11のいずれかに記載の細胞画像解析システム。 The time measurement means of the cell cycle period measures generation times of multiple generations in each of two or more living cells,
The image analysis software further causes the computer to function as generation time comparison means for comparing generation times of different generations in each of the two or more living cells measured by the time measurement means of the cell cycle period. ,
The identification means further corresponds to a comparison value of generation times of different generations in each of the two or more living cells compared by the generation time comparison means to a comparison value of generation times of different generations of living cells. The cell image according to any one of claims 1 to 11, wherein the two or more living cells are stratified by collating with a data table in which stratification information of live cells to be stored is stored. Analysis system.
前記画像解析ソフトウェアは、前記コンピュータを、さらに、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間を比較する世代時間比較手段として機能させ、
前記同定手段は、さらに、前記世代時間比較手段が比較した当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける異なる世代同士の世代時間の比較値を、生細胞の異なる世代同士の世代時間の比較値に対応する生細胞の変化情報及び層別化情報が格納されたデータテーブルと照合することにより、当該二つ以上の生細胞のそれぞれにおける変化を検出するとともに当該二つ以上の生細胞を層別化することを特徴とする請求項1〜11のいずれかに記載の細胞画像解析システム。 The time measurement means of the cell cycle period measures generation times of multiple generations in each of two or more living cells,
The image analysis software further causes the computer to function as generation time comparison means for comparing generation times of different generations in each of the two or more living cells measured by the time measurement means of the cell cycle period. ,
The identification means further corresponds to a comparison value of generation times of different generations in each of the two or more living cells compared by the generation time comparison means to a comparison value of generation times of different generations of living cells. The change in each of the two or more live cells is detected and the two or more live cells are stratified by collating with the data table storing the change information and stratification information of the live cells The cell image analysis system according to claim 1, wherein:
前記世代時間比較手段は、前記2つの計測条件下のそれぞれにおいて、前記細胞周期の期の時間計測手段が計測した当該生細胞の世代時間を比較することを特徴とする請求項12〜14のいずれかに記載の細胞画像解析システム。 The image acquisition device is an image of living cells under two measurement conditions in which at least one of chemicals to be administered, light stimulation, genetic manipulation, temperature / humidity / pressure / PH environment, and nutrients of the medium are different. In chronological order,
The generation time comparison means compares the generation time of the living cells measured by the time measurement means in the cell cycle period under each of the two measurement conditions. A cell image analysis system according to claim 1.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011026283A JP5762764B2 (en) | 2011-02-09 | 2011-02-09 | Cell image analysis system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011026283A JP5762764B2 (en) | 2011-02-09 | 2011-02-09 | Cell image analysis system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012163538A true JP2012163538A (en) | 2012-08-30 |
JP5762764B2 JP5762764B2 (en) | 2015-08-12 |
Family
ID=46843054
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011026283A Expired - Fee Related JP5762764B2 (en) | 2011-02-09 | 2011-02-09 | Cell image analysis system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5762764B2 (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016103501A1 (en) * | 2014-12-26 | 2016-06-30 | 国立大学法人東京大学 | Analysis device, analysis method, analysis program, cell manufacturing method and cells |
CN107219196A (en) * | 2017-06-01 | 2017-09-29 | 重庆大学 | A kind of cell cycle detection method based on light scattering measurement |
JP2020139792A (en) * | 2019-02-27 | 2020-09-03 | 京セラ株式会社 | Inspection equipment and inspection method |
JPWO2020218393A1 (en) * | 2019-04-26 | 2020-10-29 | ||
WO2022163438A1 (en) * | 2021-01-26 | 2022-08-04 | 株式会社ニコン | Method of analyzing neurons, device for analyzing neurons, and computer program |
US11473051B2 (en) | 2019-02-27 | 2022-10-18 | Nichia Corporation | Method of cultivating algae and photobioreactor |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004187530A (en) * | 2002-12-09 | 2004-07-08 | Kenji Sugimoto | Cell visualizing cell division, method for preparing the same, method for detecting fluorescence, method for evaluating effect on cell division and method for screening |
JP2005312437A (en) * | 2004-03-30 | 2005-11-10 | Genecare Research Institute Co Ltd | Method for screening g2/m inhibitor and dna modifying agent and non-dna modifying agent using cell |
JP2008099625A (en) * | 2006-10-20 | 2008-05-01 | Olympus Corp | Analysis method for cell cycle |
JPWO2006085689A1 (en) * | 2005-02-10 | 2008-06-26 | オンコリスバイオファーマ株式会社 | Telomerecin combined anticancer agent |
JP2009515533A (en) * | 2005-11-12 | 2009-04-16 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | Time-lapse cell cycle analysis of unstained nuclei |
WO2010098211A1 (en) * | 2009-02-24 | 2010-09-02 | 独立行政法人理化学研究所 | Contour definition device and contour definition method, and program |
JP2010263872A (en) * | 2009-05-18 | 2010-11-25 | Olympus Corp | Cell image analyzer |
-
2011
- 2011-02-09 JP JP2011026283A patent/JP5762764B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004187530A (en) * | 2002-12-09 | 2004-07-08 | Kenji Sugimoto | Cell visualizing cell division, method for preparing the same, method for detecting fluorescence, method for evaluating effect on cell division and method for screening |
JP2005312437A (en) * | 2004-03-30 | 2005-11-10 | Genecare Research Institute Co Ltd | Method for screening g2/m inhibitor and dna modifying agent and non-dna modifying agent using cell |
JPWO2006085689A1 (en) * | 2005-02-10 | 2008-06-26 | オンコリスバイオファーマ株式会社 | Telomerecin combined anticancer agent |
JP2009515533A (en) * | 2005-11-12 | 2009-04-16 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | Time-lapse cell cycle analysis of unstained nuclei |
JP2008099625A (en) * | 2006-10-20 | 2008-05-01 | Olympus Corp | Analysis method for cell cycle |
WO2010098211A1 (en) * | 2009-02-24 | 2010-09-02 | 独立行政法人理化学研究所 | Contour definition device and contour definition method, and program |
JP2010263872A (en) * | 2009-05-18 | 2010-11-25 | Olympus Corp | Cell image analyzer |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
JPN6014043266; 畠山昌則: 'pRBファミリーが支配する転写制御' 別冊・医学の歩み 転写因子と疾患 , 20010715, 第71頁-第77頁, 医歯薬出版株式会社 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016103501A1 (en) * | 2014-12-26 | 2016-06-30 | 国立大学法人東京大学 | Analysis device, analysis method, analysis program, cell manufacturing method and cells |
JPWO2016103501A1 (en) * | 2014-12-26 | 2017-10-05 | 国立大学法人 東京大学 | Analysis device, analysis method, analysis program, cell manufacturing method, and cell |
CN107219196A (en) * | 2017-06-01 | 2017-09-29 | 重庆大学 | A kind of cell cycle detection method based on light scattering measurement |
JP2020139792A (en) * | 2019-02-27 | 2020-09-03 | 京セラ株式会社 | Inspection equipment and inspection method |
US11473051B2 (en) | 2019-02-27 | 2022-10-18 | Nichia Corporation | Method of cultivating algae and photobioreactor |
JP7257182B2 (en) | 2019-02-27 | 2023-04-13 | 京セラ株式会社 | Inspection device and inspection method |
JPWO2020218393A1 (en) * | 2019-04-26 | 2020-10-29 | ||
JP7375815B2 (en) | 2019-04-26 | 2023-11-08 | 株式会社ニコン | Cell tracking method, image processing device, and program |
WO2022163438A1 (en) * | 2021-01-26 | 2022-08-04 | 株式会社ニコン | Method of analyzing neurons, device for analyzing neurons, and computer program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5762764B2 (en) | 2015-08-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5762764B2 (en) | Cell image analysis system | |
Charwat et al. | Potential and limitations of microscopy and Raman spectroscopy for live-cell analysis of 3D cell cultures | |
EP1203214B1 (en) | Optical system analysis of cells | |
US20210325308A1 (en) | Artificial flourescent image systems and methods | |
US8062856B2 (en) | System for cell-based screening | |
US11598712B2 (en) | System and method for cell evaluation, and cell evaluation program | |
WO2021113821A1 (en) | Systems and methods for high throughput drug screening | |
JP6967232B2 (en) | Image processing device, image processing method and image processing program | |
JP2009528043A (en) | Apparatus and method for imaging and modification of biological samples | |
JP2013109119A (en) | Microscope controller and program | |
Coffey et al. | Automated analysis of clonal cancer cells by intravital imaging | |
JP5800312B2 (en) | Method for identifying induced pluripotent stem cells | |
Paran et al. | Development and application of automatic high‐resolution light microscopy for cell‐based screens | |
JPWO2019021472A1 (en) | Cell identification method, cell population production method and cell identification system | |
JP5408839B2 (en) | Cell cycle analysis method | |
McCormick et al. | Measuring affinities of fission yeast spindle pole body proteins in live cells across the cell cycle | |
EP3428262B1 (en) | Image processing device | |
JP2023541824A (en) | Automated analysis of cell cultures | |
Olziersky et al. | Mitotic live-cell imaging at different timescales | |
Pouli et al. | Label free monitoring of megakaryocytic development and proplatelet formation in vitro | |
Ragan et al. | Two-photon tissue cytometry | |
Sakashita et al. | The CQ1 confocal quantitative image cytometer and its application to biological measurement | |
JP2008164551A (en) | Cell evaluation method, cell measuring system, and cell measuring program | |
Hunn et al. | An Algorithm to Quantify Inducible Protein Condensates In Eukaryotic Cells | |
Svendsen | Development of a method to study cell division |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20140204 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140929 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20141014 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20141205 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20141205 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150512 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150610 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5762764 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R371 | Transfer withdrawn |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R371 | Transfer withdrawn |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |