WO2007026705A1 - 遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像構築システム - Google Patents

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Yuko Oho
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    • G06T2207/30072—Microarray; Biochip, DNA array; Well plate

Definitions

  • the present invention relates to a gene expression image construction method and gene expression for constructing a gene expression image in which an expression state (expression pattern) of a gene present in a sample is associated with a sample stereoscopic image that is a three-dimensional image of the sample.
  • the present invention relates to an image construction system.
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 have been used as three-dimensional observation techniques for the localization of genes (expressed genes) expressed in biological samples such as animals and plants, that is, gene expression patterns. It is disclosed.
  • Patent Document 1 discloses that a genetically modified biological sample having a marker (such as a fluorescent substance or a luminescent substance) that can be detected when a specific gene is expressed is continuously cleaved, and the cleaved every time a biological sample is cleaved. It describes a technique that takes a cross-sectional image, which is an image of a surface, and observes a three-dimensional biological sample based on the image captured for each cut surface. As a result, it is possible to observe the three-dimensional localization of the expressed gene in the biological sample with the entire biological sample as the observation target.
  • a marker such as a fluorescent substance or a luminescent substance
  • Patent Document 2 discloses that a genetically modified biological sample having a marker (fluorescent substance, luminescent substance, etc.) that can be detected when a specific gene is expressed is sequentially extruded in a certain direction. Light is collected on the cross-section of the recombinant biological sample, and a two-dimensional image of the cross-section is captured by the reflected light from the cross-section where the light is collected. The technique for observing the sample is described. As a result, it is possible to observe the entire three-dimensional locality of the expressed gene in a minute region (region having a size of one cell) within the observation target region as an entire observation target region.
  • a marker fluorescent substance, luminescent substance, etc.
  • DNA microarray technology for analyzing gene expression patterns in living organisms has been developed, as represented by Affymetrix GeneChip (registered trademark) and Agilent Technologies oligo DNA microarray (OligoDNA Microarray). The It is. Currently, DNA chips that analyze the expression pattern of about 30,000 genes are being developed.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-254902
  • Patent Document 2 Japanese Patent Laid-Open No. 2003-254964
  • the present invention has been made in view of the above problems, and a gene expression image construction method and gene expression that can three-dimensionally show an expression pattern of a significantly larger number of genes than before.
  • An object is to provide an image construction system.
  • the gene expression image construction method includes a cutting step of cutting a sample, and imaging a cross section of the sample cut in the cutting step.
  • a sample stereoscopic image constructing step for constructing a sample stereoscopic image that is a three-dimensional image of the sample based on a plurality of captured cross-sectional images, and expressing the expression state of the gene present in the sample and the sample stereoscopic image A gene expression image construction method for constructing an associated gene expression image, wherein the expression level is determined by measuring the expression level of a gene present in a sample based on a plurality of pieces prepared when the sample is cut in the cutting step. From the sample measurement image constructed in the sample measurement image construction step and the expression level measured in the expression level measurement step, based on a predetermined image reconstruction method, the gene generation is performed. Characterized in that it further comprises a gene expression image constructing step for constructing an image.
  • the gene expression image construction method according to claim 2 is the gene expression image construction method according to claim 1, wherein a plurality of samples are targeted, and predetermined cutting is performed for each sample. In the direction, for each sample, the cutting step, the sample stereoscopic image construction step, and the expression level measurement step are executed, and the gene expression image construction step is performed.
  • the above-mentioned gene expression image is constructed based on a predetermined image reconstruction method from the sample stereo image of each sample constructed in the sample stereo image construction step and the expression level of each sample measured in the expression level measurement step. It is characterized by doing.
  • the gene expression image construction method according to claim 3 is the gene expression image construction method according to claim 1 or 2, wherein the sample stereoscopic image construction step includes A region cross-sectional image extracting step of recognizing a predetermined region for each captured cross-sectional image from each captured cross-sectional image and extracting a cross-sectional image that is a cross-sectional image of the recognized region; An area stereoscopic image construction step for constructing an area stereoscopic image that is a three-dimensional image composed of a plurality of areas recognized in the area sectional image extraction step based on the plurality of area sectional images extracted in the extraction step.
  • the sample stereoscopic image construction step is characterized in that the region stereoscopic image is constructed as a sample stereoscopic image.
  • the gene expression image construction method according to claim 4 is related to the gene expression image construction method according to claim 3, wherein the gene expression image construction step includes the region An expression level correction step of calculating the area of the predetermined region based on the region cross-sectional image extracted in the cross-sectional image extraction step, and correcting the expression level measured in the expression level measurement step based on the calculated area; A corrected expression image construction step for constructing the gene expression image from the region stereoscopic image constructed in the region stereoscopic image construction step and the expression level corrected in the expression level correction step based on a predetermined image reconstruction method. It is further characterized by including.
  • the gene expression image construction method according to claim 5 is the gene expression image construction method according to any one of claims 1 to 4, wherein the expression level measurement step includes In addition to measuring the expression level of the gene, the reliability information, which is information related to the reliability of the measured expression level, is calculated, and the gene expression image construction step includes the sample constructed in the sample stereoscopic image construction step.
  • the gene expression image is constructed from a stereoscopic image, the expression level measured in the expression level measurement step, and the calculated reliability information, based on a predetermined image reconstruction method.
  • the gene expression image construction method according to claim 6 according to the present invention is the method according to claim 1. 5.
  • the present invention relates to a gene expression image construction system
  • the gene expression image construction system according to claim 7 according to the present invention includes a cutting means for cutting a sample, and a cutting means for cutting the sample.
  • a gene expression image construction system for constructing a gene expression image in which a state and a sample stereoscopic image are associated with each other, and a gene present in the sample based on a plurality of sections prepared when the sample is cut by the cutting means.
  • the sample stereoscopic image constructed by the sample stereoscopic image construction means Based on a predetermined image reconstruction method from the expression level measuring means for measuring the expression level of the sample, the sample stereoscopic image constructed by the sample stereoscopic image construction means, and the expression level measured by the expression level measurement means Characterized in that it further comprises a gene expression image constructing means for constructing the gene expression image.
  • the gene expression image construction system according to claim 8 is the gene expression image construction system according to claim 7, in which a plurality of samples are targeted, and predetermined cutting is performed for each sample.
  • the cutting means, the sample stereoscopic image construction means and the expression level measurement means are executed for each sample in the direction, and the gene expression image construction means is a sample of each sample constructed by the sample stereoscopic image construction means.
  • the gene expression image is constructed from a stereoscopic image and the expression level of each sample measured by the expression level measuring means based on a predetermined image reconstruction method.
  • the gene expression image construction system according to claim 9 is the gene expression image construction system according to claim 7 or 8, wherein the sample stereoscopic image construction means includes An area cross-sectional image extracting unit that recognizes a predetermined region for each captured cross-sectional image from the captured cross-sectional image and extracts a cross-sectional image that is a cross-sectional image of the recognized region, and the region cross-sectional image extracting unit extracts the region cross-sectional image An area stereoscopic image constructing means for constructing an area stereoscopic image that is a three-dimensional image composed of a plurality of areas recognized by the area sectional image extraction means based on the plurality of area sectional images; The sample solid image constructing means constructs the region stereoscopic image as a sample stereoscopic image.
  • the gene expression image construction system according to claim 10 is the gene expression image construction system according to claim 9, wherein the gene expression image construction means includes the region cross section.
  • An expression level correction unit that calculates the area of the predetermined region based on the region cross-sectional image extracted by the image extraction unit, and corrects the expression level measured by the expression level measurement unit based on the calculated area;
  • the gene expression image construction system is the gene expression image construction system according to any one of claims 7 to 10, wherein the expression level measuring means includes: The expression level of the gene is measured, and reliability information that is information on the reliability of the measured expression level is calculated.
  • the gene expression image construction means includes the sample stereoscopic image constructed by the sample stereoscopic image construction means, and the The gene expression image is constructed from the expression level measured by the expression level measuring means and the calculated reliability information based on a predetermined image reconstruction technique.
  • the gene expression image construction system according to claim 12 according to the present invention is the gene expression image construction system according to any one of claims 7 to 11, wherein the predetermined image reconstruction method is used. It is characterized by using an analytical method or an approximate solution estimation method.
  • a sample is cut, (2) a cross section of the cut sample is imaged, and a plurality of captured cross-sectional images are captured. Based! / Create a 3D sample image that is a 3D image of the sample, and (3) measure the expression level of the gene present in the sample based on the multiple sections created when the sample is cut ( 4) From the constructed sample stereo image and the measured expression level, a gene expression image that correlates the expression state of the gene present in the sample with the sample stereo image based on a predetermined image reconstruction method! To construct.
  • the number is much higher than before (specifically, about The effect is that the expression pattern of about 30,000 types of genes can be shown in three dimensions. In other words, there is an effect that the localization and expression level of a significantly larger number of genes in the sample can be clarified three-dimensionally than before. This also makes it possible to obtain information on the interaction between genes expressed in the sample (expressed genes).
  • a plurality of samples are targeted, and a predetermined cutting direction for each sample (for example, cutting directions orthogonal to each other). ), (1) and (2) and (3) above are executed for each sample.
  • the sample stereo image of each sample constructed and the measured expression level of each sample are used.
  • a gene expression image is constructed based on a predetermined image reconstruction technique.
  • the gene expression pattern can be shown in detail on the gene expression image.
  • the spatial resolution of the gene expression pattern in the gene expression image can be improved.
  • each captured cross-sectional image is taken from each captured sectional image.
  • a predetermined area is recognized, an area cross-sectional image that is a cross-sectional image of the recognized area is extracted, and (2-2) is composed of a plurality of recognized areas based on the extracted area cross-sectional images.
  • a three-dimensional region image is constructed as a sample three-dimensional image.
  • a region cross-sectional image of a region of interest (for example, a region where a target gene exists, a tissue region, etc.) is extracted, and a region stereoscopic image is constructed based on the extracted plurality of region cross-sectional images.
  • the gene expression pattern can be shown three-dimensionally on the gene expression image in which the desired region stereoscopic image and the gene expression state are associated with each other.
  • the gene expression site can be limited, so in the finally constructed gene expression image, The effect is that the spatial resolution of the gene expression pattern can be improved.
  • the gene expression image construction method and gene expression image construction system of the present invention in the above (4), (4 1) the region cross-sectional image extracted in (2-1) above. Based on the above, the area of the predetermined region is calculated, the measured expression level is corrected based on the calculated area, (4 2) the region stereoscopic image constructed in (2-2) above and the above A gene expression image is constructed from the expression level corrected in (41) based on a predetermined image reconstruction method. Thereby, there is an effect that the accuracy of the value of the expression level shown on the gene expression image can be increased. In addition, the expression level per unit area can be shown on the gene expression image.
  • the gene expression level is measured, and the reliability of the measured expression level is measured.
  • the measured expression level for example, corrected expression level
  • the calculated reliability information is calculated.
  • an analytical method or an approximate solution estimation method is used as a predetermined image reconstruction method. This has the effect that gene expression images can be constructed using existing methods.
  • FIG. 1 is a diagram showing the basic principle of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the shape of a knife in the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing another example of the shape of the knife in the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a method for constructing a gene expression image when three samples (sample A, sample B, and sample C) are targeted.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a technique for constructing a gene expression image when five samples (sample A, sample B, sample C, sample D, and sample E) are targeted.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a gene expression image construction system 100.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of processing performed in the gene expression image construction system 100.
  • FIG. 1 is a diagram showing the basic principle of the present invention.
  • a sample used to construct a gene expression image is prepared (step 1).
  • the sample is one in which a gene exists, and specifically, a living body (individual) such as an animal or a plant, and an organ or organ included in the living body.
  • the number of samples to be prepared may be one or more.
  • Steps 2 to 12 described below are performed on one sample.
  • the sample prepared in step 1 is embedded with an embedding agent (eg, frozen embedding, paraffin embedding, sallow embedding, etc.) without inactivating mRNA (Ste 2).
  • the sample embedded in step 2 is solidified (eg, frozen, cooled, heated, polymerized, etc.) (step 3).
  • the sample solidified in step 3 is set at a predetermined angle (orientation) at the sample setting location provided in the three-dimensional internal structure microscope (step 4).
  • the predetermined angle (orientation) is an angle (orientation) for cutting a sample in a cutting direction predetermined for each sample.
  • the sample placed in step 4 is cut to a predetermined thickness with a knife for cutting the sample provided in the three-dimensional internal structure microscope (step 5).
  • the knife may have a shape (projection shape) as shown in FIG. 2 or a shape (shape with notches) as shown in FIG. Good.
  • a plurality of strip-shaped sections can be produced by a single cutting as shown. That is, a strip-shaped section defining a two-dimensional direction can be produced from one sample. In other words, two samples Can be cut simultaneously from the cutting direction.
  • the gene expression pattern can be shown in detail on the gene expression image to be finally constructed. That is, the spatial resolution of the gene expression pattern shown on the gene expression image can be increased. This also reduces the number of samples prepared in step 1.
  • the cross section of the sample cut in step 5 is imaged with a CCD camera or scanner installed at a predetermined position (step 6).
  • step 6 even if the cross section of the sample is irradiated with white light and the cross section is imaged with a CCD camera, the cross section is irradiated with specific light (fluorescence) and the cross section is imaged with the CCD camera. Good.
  • the cross section of the sample need not be imaged every time the sample is cut.
  • the cross section of the sample may be imaged every time the sample is cut a plurality of times (for example, two or three times).
  • step 7 in parallel with step 6, the section produced when the sample is cut in step 5 is collected using a predetermined container, and the number of times the section is collected is counted (step 7).
  • a predetermined number for example, 100
  • the container containing the predetermined number of sections is replaced with a new container.
  • the sections collected in step 7 are sorted into a plurality of section groups (section groups whose locations on the sample (sample stereoscopic image) are known) composed of, for example, a predetermined number of consecutive sections (for example, about 100).
  • the captured cross-sectional image captured in step 6 and the slice prepared in step 7 are associated with each other and managed.
  • the number of slices included in one slice group is appropriately changed in consideration of the volume of the collected slices (the product of the minimum number and the cutting amount), the detection limit of mRNA, and the like.
  • Step 5 to Step 7 are repeated until the sample is completely cut while moving the sample by a predetermined distance.
  • a sample stereoscopic image is constructed based on the plurality of captured cross-sectional images captured in step 6 (step 8).
  • a predetermined region for each captured cross-sectional image for example, a region or tissue region where the target gene exists
  • An area cross-sectional image that is a cross-sectional image of the recognized area is extracted (step 8-1), and is composed of a plurality of areas recognized in step 81 based on the multiple area cross-sectional images extracted in step 8-1.
  • An area stereoscopic image that is a three-dimensional image may be constructed (step 8-1).
  • each section group sorted in step 7 is dissolved in a preservation solution for each section group (step 9).
  • mRNA is extracted from each stock solution dissolved in step 9 (step 10).
  • the mRNA extracted in step 10 is applied to a DNA microarray (for example, a microarray for analyzing gene expression such as GeneChip (registered trademark) manufactured by Affymetrix, Oligo DNA microarray manufactured by Agilent Technologies). Hybridize (step 11).
  • the DNA microarray that has been nominated in step 11 is scanned with a scanner (for example, a confocal laser scanner), and the genes included in each section group sorted in step 7 based on the scanned image.
  • Measure the expression level of (Step 12).
  • the expression level of the gene may be measured, and reliability information that is information regarding the reliability of the measured expression level may be calculated.
  • Steps 9 to 12 are performed by a known gene expression analysis method.
  • Step 2 to Step 12 are repeated for the number of samples prepared in Step 1.
  • the gene expression image is obtained from the sample stereoscopic image of each sample constructed in step 8 and the expression level of each sample measured in step 12 based on a predetermined image reconstruction technique.
  • a gene expression image is constructed by mapping the expression level on the sample stereoscopic image. Specifically, the value of the expression level measured based on the section of each sample cut in each cutting direction was plotted as a potential (concentration) on a three-dimensional space (specifically, a sample stereoscopic image) and plotted.
  • Gene expression images are constructed by estimating the appropriate distribution of expression levels from the expression levels. Note that the spatial resolution of the sample stereo image is far less than the spatial resolution of the expression level of the gene corresponding to the section group (specifically, about 100 sections) in the three-dimensional space.
  • step 13 a gene expression image is constructed for each sample based on a predetermined image reconstruction method from the sample stereoscopic image constructed in step 8 and the expression level measured in step 12. Then, based on the gene expression image corresponding to each constructed sample, a gene expression image finally obtained may be constructed.
  • step 13 the area of the predetermined region described in step 8-1 is calculated based on the region cross-sectional image extracted in step 8-1, and in step 12, based on the calculated area.
  • Measurement The gene expression image may be constructed based on a predetermined image reconstruction method from the region stereoscopic image constructed in step 8-1 and the corrected expression amount after correcting the determined expression amount.
  • the sample stereoscopic image (for example, region stereoscopic image) of each sample constructed in step 8 and the expression level (for example, corrected expression level) of each sample measured in step 12 and A gene expression image may be constructed from the calculated reliability information based on a predetermined image reconstruction technique. Specifically, the expression level of the gene contained in each section group of each sample measured using each section group corresponding to each sample cut from a predetermined cutting direction is expressed in a three-dimensional space (specifically, A gene expression image may be constructed by constructing a probability model of the expression level by plotting it on the (sample stereo image).
  • the contribution rate of the expression level is, for example, 33% in each direction, and each gene is included in this contribution rate.
  • a gene expression image may be constructed by constructing a probability model of the expression level by integrating the reliability information. As a result, it is possible to reduce the influence of the low-reliable expression level on the gene expression pattern shown on the gene expression image. That is, the reliability of the gene expression pattern shown on the gene expression image can be improved.
  • Affymetrix GeneChip registered trademark
  • Agilent Technologies oligo DNA microarray, etc. in step 11
  • reliability information regarding the reliability of the expression level is calculated in addition to the expression level in step 12. In step 13, it is desirable to further use the reliability information.
  • the DNA microarrays used in step 11 have recently become cheaper, but they are still expensive. It is very effective to use the approximate solution estimation method in order to realize the present invention at a low cost.
  • sample A is cut in the first cutting direction
  • sample B is cut in the second cutting direction
  • sample C is cut in the third cutting direction.
  • the first cutting direction (direction perpendicular to the z-axis as shown in FIG. 4)
  • the second cutting direction (direction perpendicular to the X-axis as shown in FIG. 4)
  • the third cutting direction (in FIG. 4).
  • the directions perpendicular to the y-axis are perpendicular to each other.
  • Sample A, Sample B, and Sample C have almost the same gene.
  • each imaged cross-sectional image including the cross section of the sample A cut in the first cutting direction is associated with the expression pattern of the gene contained in the sample B cut in the second cutting direction, so that the second cutting direction A gene expression image I is constructed in association with the expression pattern of.
  • Corresponding expression patterns in the third cutting direction are associated with each captured cross-sectional image including the cross section of sample A cut in the cutting direction by associating the expression pattern of the gene contained in sample C cut in the third cutting direction.
  • Gene expression image I is associated with each captured cross-sectional image including the cross section of sample A cut in the cutting direction by associating the expression pattern of the gene contained in sample C cut in the third cutting direction.
  • a gene expression image I is constructed in association with the expression pattern of.
  • sample D and sample E which have almost the same genes as sample A, sample B, and sample C, are further added, and sample D and sample E are added as shown in Fig. 5.
  • cut in the 4th and 5th cutting directions and correspond to the expression pattern I in the 4th cutting direction and the expression pattern in the 5th cutting direction.
  • gene expression image I are overlaid with gene expression image I, so that the second cutting direction to the fifth cutting direction You can also construct a gene expression image I that correlates the expression pattern.
  • the present invention targets a sample (sample stained with a fluorescent substance) incorporating a marker (fluorescent substance) that can be detected when a specific gene is expressed.
  • a sample sample stained with a fluorescent substance
  • a marker fluorescent substance
  • observation (cutting and imaging) with a three-dimensional internal structure microscope may be combined with fluorescence observation. This makes it possible to show the amount of expressed genes (regardless of individual genes) in the sample on the gene expression image, and to express the expression status (activity) of the genes! / It is possible to confirm the relationship with the type of gene to speak on the gene expression image.
  • the fluorescent dye used for staining so that the fluorescent wavelength of the fluorescent dye used for staining the expressed gene and the fluorescent wavelength of the fluorescent substance used in the DNA microarray used in Step 11 do not overlap.
  • the gene recombinant body designed so that fluorescence may express in all the cells in it This makes it possible, for example, to reveal parts outside the body where there is no gene expression, such as in the extinct organ, and as a result, the gene expression pattern can be shown more clearly on the gene expression image. It becomes.
  • FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of the gene expression image construction system 100, and conceptually shows only the portion related to the present invention.
  • the gene expression image construction system 100 is roughly divided into a three-dimensional internal structure microscope 102, a DNA microarray system 104, a workstation 106, and a gene expression image database 108. Configured and these are communicably connected
  • the three-dimensional internal structure microscope 102 mainly has a function of cutting a sample and imaging a cross section of the cut sample.
  • the three-dimensional internal structure microscope 102 outputs output information (specifically, based on input information (specifically, sample number, number of images, temperature information, and sample exchange trigger) received from the integrated control unit 106a of the workstation 106 described later.
  • output information specifically, based on input information (specifically, sample number, number of images, temperature information, and sample exchange trigger) received from the integrated control unit 106a of the workstation 106 described later.
  • an imaged cross-sectional image image information
  • a spatial resolution of the imaged cross-sectional image a cutting interval
  • light source information are output and a section is prepared.
  • the three-dimensional internal structure microscope 102 is connected to the control unit 102a.
  • the sample supply unit 102b, the cutting unit 102c, the imaging unit 102d, the sample confirmation unit 102e, the sample transfer unit 102f, and the image storage unit 102g
  • the control unit 102a is a CPU or the like that comprehensively controls the three-dimensional internal structure microscope 102, and stores control programs such as an OS (Operating System), programs that define various processing procedures, and required data. It has an internal memory to perform information processing for executing various processes based on these programs.
  • the control unit 102a is a sample supply unit 102b, a cutting unit 102c, an imaging unit 102d, a sample confirmation unit 102e, a sample moving unit 102f, and an image storage unit. Control 102g and transfer information to workstation 106 and DNA microarray system 104. Note that the control unit 102a includes a sequencer.
  • the sample supply unit 102b performs sample preparation, sample embedding, sample solidification, and sample setting.
  • the cutting unit 102c is a microtome or the like, and cuts a sample set at a predetermined angle (orientation) at a sample setting place provided in the three-dimensional internal structure microscope 102 with a knife for cutting the sample.
  • the imaging unit 102d includes a camera (for example, a CCD camera, a digital CCD camera, etc.), an imaging tube, a photomultiplier (Photomultiplier), a scanner, and the like, and is cut by the cutting unit 102c.
  • the cross section of the sample is imaged.
  • the image storage unit 102e is a storage device, and uses, for example, a memory device such as a RAM or ROM, a fixed disk device such as a hard disk, a flexible disk, an optical disk, a video tape, a photographic film, or the like. Can do.
  • the sample confirmation unit 102e confirms the remaining amount of the sample installed at the sample installation location provided in the three-dimensional internal structure microscope 102.
  • the sample moving unit 102f moves the sample installed at the sample installation location provided in the three-dimensional internal structure microscope 102 by a predetermined distance.
  • the image storage unit 102g stores the captured cross-sectional image captured by the imaging unit 102d.
  • the DNA microarray system 104 is mainly based on a plurality of sections prepared when the sample is cut with the cutting section 102c of the three-dimensional internal structure microscope 102. It has a function to measure.
  • the DNA microarray system 104 includes the sample number, the number of sections, the section collection number, position information, and the number of samples received from the integrated control unit 106a. Collect the sections based on the collection trigger and classify the sections (section groups) and the sample numbers received from the integrated control unit 106a, the number of sections, the section collection number, location information, and the gene number based on the DNA microarray number. Output the expression level and reliability.
  • the DNA microarray system 104 includes a control unit 104a, a section collection / sorting unit 104b, an mRNA extraction unit 104c, a hybridization unit 104d, and an expression level measurement unit 104e. Composed.
  • the control unit 104a is a CPU or the like that comprehensively controls the DNA microarray system 104, and stores a control program such as an OS (Operating System), a program that defines various processing procedures, and necessary data. It has an internal memory and performs information processing for executing various processes based on these programs. Based on the information transferred from the workstation 106 or the three-dimensional internal structure microscope 102, the control unit 104a performs the section collection / sorting unit 104b, the mRNA extraction unit 104c, the hybridization unit 104d, and the expression level measurement unit 104e. Control information and transfer information to the workstation 106 and the three-dimensional internal structure microscope 102.
  • a control program such as an OS (Operating System)
  • OS Operating System
  • the control unit 104a Based on the information transferred from the workstation 106 or the three-dimensional internal structure microscope 102, the control unit 104a performs the section collection / sorting unit 104b, the mRNA extraction unit 104c, the hybridization unit
  • the section collection / sorting section 104b collects sections prepared when the sample is cut by the cutting section 102c of the three-dimensional internal structure microscope 102, or collects a plurality of collected sections, for example, in a predetermined sequence. For example, it is divided into a plurality of sections consisting of a number of sections (for example, about 100 sections).
  • the mRNA extraction unit 104c dissolves each group of sections sorted by the section collection and sorting unit 104b together with the section group in a preservative solution, and each dissolved solution force extracts mRNA.
  • the hybridization section 104d hybridizes the mRNA extracted by the mRNA extraction section 104c to the DNA microarray.
  • the expression level measurement unit 104e scans the DNA microarray hybridized by the hybridization unit 104d with a scanner, and is included in each section group sorted by the section collection and sorting unit 104b based on the scanned image.
  • the gene expression level is measured, and reliability information, which is information on the reliability of the measured expression level, is calculated.
  • the workstation 106 mainly constructs or constructs a sample 3D image, which is a 3D image of the sample, based on a plurality of captured cross-sectional images captured by the imaging unit 102d of the 3D internal structure microscope 102. 3D image and DNA microarray system 104 expression level measurement Based on the expression level measured by the fixed unit 104e, a gene expression image in which the expression state (expression pattern) of the gene present in the sample is associated with the sample stereoscopic image is constructed based on a predetermined image reconstruction method.
  • the workstation 106 includes an integrated control unit 106a, a sample stereoscopic image construction unit 106b, a gene expression image construction unit 106c, and an image display unit 106d.
  • the integrated control unit 106a is a CPU or the like that comprehensively controls the entire system, and stores a control program such as an OS (Operating System), a program that defines various processing procedures, and necessary data. It has an internal memory and performs information processing to execute various processes based on these programs.
  • the integrated control unit 106a controls the sample stereoscopic image construction unit 106b, the gene expression image construction unit 106c, and the image display unit 106d based on the information transferred from the 3D internal structural microscope 102 and the DNA microarray system 104. And transfer information to the 3D internal structure microscope 102 and DNA microarray system 104.
  • the sample stereoscopic image constructing unit 106b constructs a sample stereoscopic image that is a three-dimensional image of the sample based on a plurality of captured cross-sectional images captured by the imaging unit 102d of the three-dimensional internal structure microscope 102.
  • the sample stereoscopic image constructing unit 106b receives and receives input information (specifically, a captured cross-sectional image (image information), a spatial resolution of the captured cross-sectional image, a cutting interval, and light source information) received from the three-dimensional internal structure microscope 102.
  • the sample stereoscopic image constructing unit 106b further includes a region cross-sectional image extracting unit 106bl and a region stereoscopic image constructing unit 106b2.
  • the area sectional image extraction unit 106bl recognizes a predetermined area for each imaging sectional image from each imaging sectional image captured by the imaging unit 102d of the three-dimensional internal structure microscope 102, and is a sectional image of the recognized area. Extract the area cross-sectional image.
  • the region stereoscopic image constructing unit 106b2 is a region that is a three-dimensional image composed of a plurality of regions recognized by the region sectional image extracting unit 106bl based on the plurality of region sectional images extracted by the region sectional image extracting unit 106bl.
  • a 3D image is constructed as a sample 3D image.
  • the gene expression image construction unit 106c uses a sample stereo image constructed by the sample stereo image construction unit 106b, the expression level measured by the expression level measurement unit 104e of the DNA microarray system 104, and the calculated reliability information.
  • the gene expression image is constructed based on the image reconstruction method.
  • the gene expression image construction unit 106c is configured to integrate the input information received from the sample stereo image construction unit 106b (specifically, sample stereo image (3D image information), position information and attribute information (tissue information, etc.)) Input information received from the control unit 106a (specifically, sample number, number of sections, section collection number, position information, DNA microarray number, processing conditions) and input information received from the DNA microarray system 104 (specifically, Based on the gene number, expression level, and reliability, output information (specifically, sample name, site name, gene expression image (three-dimensional image), expressed gene information, measurement conditions) is output.
  • the gene expression image construction unit 106c further includes an expression level correction unit 106cl and a corrected expression image construction unit 106c2.
  • the expression level correction unit 106cl calculates the area of a predetermined region based on the region cross-sectional image extracted by the region cross-sectional image extraction unit 106 bl, and based on the calculated area, the expression level measurement unit of the DNA microarray system 104 Correct the expression level measured in 104e.
  • the corrected expression image construction unit 106c2 is based on a predetermined image reconstruction method based on the region stereoscopic image constructed by the region stereoscopic image construction unit 106b2, the expression level corrected by the expression level correction unit 106cl, and the calculated reliability information! Then, construct a gene expression image.
  • the image display unit 106d displays the sample stereoscopic image constructed by the sample stereoscopic image construction unit 106b and the gene expression image constructed by the gene expression image construction unit 106c on a monitor. Specifically, the gene expression image is displayed on a monitor so that the value of the expression level of each gene shown on the gene expression image can be visually identified.
  • the gene expression image database 108 includes the gene expression image constructed by the gene expression image construction unit 106c of the workstation 106 and information related to the gene expression image (specifically, sample name, site name, gene expression). Information, measurement conditions, etc.).
  • FIG. Figure 7 shows the processing performed by the gene expression image construction system 100. It is a flowchart which shows an example. It should be noted that, here, description of the sample preparation process, the sample embedding process, and the sample solidification process is omitted.
  • the workstation 106 instructs the three-dimensional internal structure microscope 102 to start imaging by processing of the integrated control unit 106a (step SA-1).
  • the three-dimensional internal structure microscope 102 receives an instruction from the workstation 106 by the processing of the control unit 102a, transmits it to the sample supply unit 102b, and in advance by the processing of the sample supply unit 102b,
  • the solidified sample is set at a predetermined angle (orientation) at the sample setting location provided in the three-dimensional internal structure microscope 102 (step SA-2).
  • the predetermined angle (orientation) is an angle (orientation) for cutting a sample in a cutting direction predetermined for each sample.
  • the three-dimensional internal structure microscope 102 cuts the sample set in step SA-2 to a predetermined thickness with the knife provided in the three-dimensional internal structure microscope 102 by the processing of the cutting unit 102c. (Step SA—3).
  • the three-dimensional internal structure microscope 102 forwards a notification that the cutting of the sample has been completed to the DNA microarray system 104 by the processing of the control unit 102a (step SA-4).
  • the DNA microarray system 104 receives the notification transferred from the three-dimensional internal structure microscope 102 in step SA-4 by the processing of the control unit 104a, transmits it to the section collection-sorting unit 104b, and performs the sectioning.
  • the section produced when the sample is cut in step SA-3 is collected using a predetermined container by the processing of the collection and sorting unit 104b, and the number of times the section is collected is counted (step SA-5).
  • step SA-5 when the number of times of collection of the section reaches a predetermined number (for example, 100), the container in which the predetermined number of sections are stored is processed by the section collection / sorting unit 104b. Replace with a new container.
  • the sections collected in step SA-5 are sorted into a plurality of section groups (section sections whose locations on the sample are known) composed of, for example, a predetermined number of consecutive sections (for example, about 100 sheets).
  • the DNA microarray system 104 transfers a notification that the section collection / sorting has been completed to the three-dimensional internal structure microscope 102 by the processing of the control unit 104a (step SA6).
  • the three-dimensional internal structure microscope 102 is a CCD in which the section of the sample cut in step SA-3 is set at a predetermined position by the processing of the imaging unit 102d following the processing in step SA-4. Take an image with the camera and convert the taken cross-sectional image to digital data (step SA-7).
  • Step SA-7 the sample cross section is irradiated with white light, the cross section is imaged with a CCD camera, and then the cross section is irradiated with specific light (fluorescence), and the cross section is imaged with a CCD camera. Even so.
  • the three-dimensional internal structure microscope 102 receives the notification that the DNA microarray system 104 force is also transferred in step SA-6 by the processing of the control unit 102a, and transmits it to the sample confirmation unit 102e. By the process of 102e, the remaining amount of the sample installed at the sample installation location of the 3D internal structure microscope 102 is confirmed (Step SA-8).
  • step SA-9: No when the cutting of the sample is not completed (step SA-9: No), the 3D internal structure microscope 102 moves the sample by a predetermined distance by the processing of the sample moving unit 102f. (Step SA-10), go back to Step SA-3.
  • Step SA-9: Yes when the cutting of the sample is completed (Step SA-9: Yes), the 3D internal structure microscope 102 notifies the DNA microarray system 104 that the cutting of the sample is completed by the processing of the control unit 102a. Transfer (Step SA-11).
  • the DNA microarray system 104 receives the notification transferred from the three-dimensional internal structure microscope 102 in step SA-11 by the processing of the control unit 104a, and transmits it to the mRNA extraction unit 104c to extract the mRNA.
  • Each section group separated in step SA-5 is dissolved in a storage solution for each section group by the processing of part 104c, and mRNA is extracted from each of the stored storage solutions (step SA-12).
  • the DNA microarray system 104 uses the hybridization section 104d to process the mRNA extracted in step SA-12 to a DNA microarray (for example, GeneChip (registered trademark) manufactured by Affy metrix, Agilent Hybridize to a microarray that analyzes gene expression such as Oligo DNA microarray manufactured by Technologies (step SA-13).
  • a DNA microarray for example, GeneChip (registered trademark) manufactured by Affy metrix, Agilent Hybridize to a microarray that analyzes gene expression such as Oligo DNA microarray manufactured by Technologies (step SA-13).
  • the DNA microarray system 104 is scanned by the expression level measurement unit 104e.
  • the gene expression level contained in the section group sorted in step SA-5 is measured for each section group based on the scanned image, and the measured expression level is trusted. Gender information is calculated (step SA—14).
  • the gene expression image construction system 100 repeatedly executes the above-described processing from step SA-2 to step SA-14 for the number of samples prepared in advance.
  • the three-dimensional internal structure microscope 102 performs a plurality of imaging cross-sectional images (digitalized) for each sample imaged in step SA-7 by processing of the control unit 102a following processing in step SA-11.
  • the captured cross-sectional image) to the workstation 106 (Step SA—15)
  • step SA-14 the expression level of the gene contained in each section group of each sample measured in step SA-14 is processed by the control unit 104a in parallel with the processing in step SA-15. And transfer reliability information to workstation 106 (step SA—16).
  • the workstation 106 performs processing by the integrated control unit 106a to obtain a plurality of captured cross-sectional images for each sample transferred from the three-dimensional internal structure microscope 102 in step SA-15 and DNA in step SA-16.
  • the expression level and reliability information of the genes included in each section group of each sample transferred from the microarray system 104 are received, and the sample stereoscopic image construction unit 106b processes the sample stereoscopic image based on a plurality of captured cross-sectional images. Build for each sample (Step SA-17).
  • the sample stereoscopic image constructing unit 106b performs processing by the region cross-sectional image extracting unit 106bl, and from each captured cross-sectional image captured by the image capturing unit 102d, a predetermined region (for example, a target gene) Region, tissue region, etc.) are extracted, a cross-sectional image that is a cross-sectional image of the recognized region is extracted, and a plurality of regions extracted by the region cross-sectional image extraction unit 106bl are extracted by the processing of the region stereoscopic image construction unit 106b2. Based on the region cross-sectional image, a region stereoscopic image that is a three-dimensional image composed of a plurality of regions recognized by the region cross-sectional image extracting unit 106bl may be constructed as a sample stereoscopic image.
  • the workstation 106 performs processing by the gene expression image construction unit 106c to obtain a sample stereoscopic image of each sample constructed in step SA-17 and each section group of each sample received in step SA-17. Based on the expression level and reliability information of genes contained in Based on this image reconstruction method, a gene expression image is constructed, and the constructed gene expression image is stored in the gene expression image database 108 by the processing of the integrated control unit 106a (step SA-18).
  • the gene expression image is constructed by mapping the expression level on the sample stereoscopic image in consideration of the reliability information. Specifically, the expression level is plotted as potential (concentration) on the sample stereoscopic image in consideration of reliability information, and the distribution of expression level that seems to be appropriate is estimated from the plotted expression level. , Construct a gene expression image.
  • the gene expression image construction unit 106c performs the processing of the expression level correction unit 106cl, based on the region cross-sectional image extracted by the region cross-sectional image extraction unit 106bl, and the predetermined region ( For example, the area of the target gene or tissue area is calculated, the expression level received in step SA-17 is corrected based on the calculated area, and the area constructed by the area stereoscopic image construction unit 106b2
  • a gene expression image may be constructed based on a predetermined image reconstruction method from the stereoscopic image and the expression level corrected by the expression level correction unit 106c 1 and the reliability information received in step SA-17.
  • a gene expression image may be constructed by constructing a probability model of the expression amount by plotting the expression amount of a gene contained in each section group of each sample on a sample stereoscopic image. More specifically, for example, when the sample is cut in three directions (X direction, y direction, z direction) in which the cutting directions are orthogonal to each other, the contribution rate of the expression level is set to 33% for each direction, for example.
  • a gene expression image may be constructed by constructing a probability model of the expression level by adding the reliability information of each gene to the rate.
  • TECHNOLOGY, Vol. 23, No. 1, January, 2005 may be used.
  • the expression pattern of a significantly larger number of genes can be shown three-dimensionally.
  • the localization and expression level of a significantly larger number of genes in the sample than before can be clarified in three dimensions.
  • this makes it possible to obtain information on the interaction between genes (expressed genes) expressed in the sample.
  • the expression pattern of genes (specifically, about 30,000 types) can be shown three-dimensionally. In other words, the localization and expression level of a significantly larger number of genes in the sample than in the past can be clarified in three dimensions. In addition, this makes it possible to obtain information on the interaction between genes (expressed genes) expressed in the sample. [0088] Further, according to the gene expression image construction system 100, a plurality of samples are targeted, and each sample is subjected to the above-described cutting directions (for example, cutting directions orthogonal to each other). (1) and (2) and (3) are executed, and in the above (4), based on a predetermined image reconstruction technique from the sample stereoscopic image of each sample constructed and the measured expression level of each sample. Build gene expression images. Thereby, the gene expression pattern can be shown in detail on the gene expression image. In other words, the spatial resolution of the gene expression pattern in the gene expression image can be improved. In other words, it is possible to improve the accuracy of mapping the gene expression pattern shown on the gene expression image.
  • a region cross-sectional image (for example, a region having a target gene or a tissue region) is extracted, and a region stereoscopic image is constructed based on the extracted plurality of region cross-sectional images.
  • the gene expression pattern can be shown three-dimensionally on the gene expression image in which the desired region stereoscopic image and the gene expression state are associated with each other.
  • the gene expression image construction system 100 when extracting a desired region cross-sectional image, for example, the gene expression site can be limited, so that the gene expression in the finally constructed gene expression image can be limited. The spatial resolution of the pattern can be improved.
  • the gene expression image construction system 100 in (4) above, (4-1) the area of a predetermined region based on the region cross-sectional image extracted in (2-1) above Based on the calculated area, the measured expression level is corrected, and (4-2) the region stereoscopic image constructed in (2-2) above and the expression level corrected in (41) above.
  • a gene expression image is constructed based on a predetermined image reconstruction method. Thereby, the accuracy of the value of the expression level shown on the gene expression image can be increased.
  • the unit area on the gene expression image The amount of expression can be shown.
  • the expression level of the gene is measured, and reliability information that is information on the reliability of the measured expression level is calculated.
  • the measured expression level for example, corrected expression level
  • the calculated reliability information is calculated.
  • gene expression images can be constructed using existing methods.
  • the gene expression image construction method and gene expression image construction system include the expression state (expression pattern) of a gene present in a sample and a sample stereoscopic image that is a three-dimensional image of the sample.
  • Corresponding gene expression images can be constructed, which is extremely useful in medicine, pharmaceuticals, drug discovery, biological research, clinical examinations, and so on.

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Abstract

　これまでと比べて格段な数（具体的には約３万種類程度）の遺伝子の発現パターンを３次元的に示すことができる遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像構築システムを提供することを課題とする。本発明は、試料を切断し、切断した試料の断面を撮像し、撮像した複数の撮像断面画像に基づいて試料の３次元画像である試料立体画像を構築し、試料を切断した際に作製した複数の切片に基づいて、試料に存在する遺伝子の発現量を測定し、構築した試料立体画像および測定した発現量から、所定の画像再構築手法に基づいて、試料に存在する遺伝子の発現状態と試料立体画像とを対応付けた遺伝子発現画像を構築する。

Description

遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像構築システム 技術分野
[0001] 本発明は、試料に存在する遺伝子の発現状態 (発現パターン)と試料の 3次元画像 である試料立体画像とを対応付けた遺伝子発現画像を構築する遺伝子発現画像構 築方法および遺伝子発現画像構築システムに関するものである。
背景技術
[0002] これまで、動物や植物などの生体試料内で発現した遺伝子 (発現遺伝子）の局在、 つまり遺伝子の発現パターンを 3次元的に観察する技術として、特許文献 1や特許文 献 2が開示されている。
[0003] 特許文献 1には、特定の遺伝子の発現時に検出が可能となるマーカー（蛍光物質 や発光物質など)を有する遺伝子組み換え生体試料を連続して切断し、生体試料の 切断毎に該切断面の画像たる断面画像を撮像し、切断面毎に撮像した画像に基づ いて 3次元的な生体試料の観察を行う技術について記載されている。これにより、生 体試料一個全体を観察対象として、生体試料内における発現遺伝子の 3次元局在 を観察することができる。
[0004] また、特許文献 2には、特定の遺伝子の発現時に検出が可能となるマーカー（蛍光 物質や発光物質など)を有する遺伝子組み換え生体試料を一定の方向に順次押し 出し、押し出された遺伝子組み換え生体試料の断面に光を集光させ、光を集光させ た断面からの反射光によって断面の 2次元画像を撮像し、撮像した 2次元画像に基 づ 、て 3次元的な遺伝子組み換え生体試料の観察を行う技術にっ 、て記載されて いる。これにより、生体試料一個全体を観察対象領域とし、且つその観察対象領域 内の微細な領域（1つの細胞の大きさ程度の領域）における発現遺伝子の 3次元局 在を観察することができる。
[0005] ところで、 Affymetrix社製の GeneChip (登録商標）や Agilent Technologies 社製のオリゴ DNAマイクロアレイ（OligoDNA Microarray)に代表されるように、 生物に存在する遺伝子の発現パターンを解析する DNAマイクロアレイ技術が開発さ れている。現在では、約 3万個の遺伝子の発現パターンを解析する DNAチップの開 発も行われている。
[0006] 特許文献 1：特開 2003— 254902号公報
特許文献 2：特開 2003 - 254964号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0007] しかしながら、特許文献 1や特許文献 2に記載の技術では、生体試料に組み込ん だ、特定の遺伝子の発現時に検出が可能となるマーカー (蛍光物質や発光物質など )を介して遺伝子の発現パターンを 3次元的に示していたので、対象とする遺伝子の 数が 1から 5個程度の少数に制限されていた、という問題点があった。
[0008] 本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、これまでと比べて格段な数の遺伝 子の発現パターンを 3次元的に示すことができる遺伝子発現画像構築方法および遺 伝子発現画像構築システムを提供することを目的とする。
課題を解決するための手段
[0009] 上記目的を達成するために、本発明にかかる請求項 1に記載の遺伝子発現画像構 築方法は、試料を切断する切断ステップと、前記切断ステップで切断した試料の断 面を撮像し、撮像した複数の撮像断面画像に基づ 、て試料の 3次元画像である試料 立体画像を構築する試料立体画像構築ステップと、を含み、試料に存在する遺伝子 の発現状態と試料立体画像とを対応付けた遺伝子発現画像を構築する遺伝子発現 画像構築方法であって、前記切断ステップで試料を切断した際に作製した複数の切 片に基づいて、試料に存在する遺伝子の発現量を測定する発現量測定ステップと、 前記試料立体画像構築ステップで構築した試料立体画像および前記発現量測定ス テツプで測定した発現量から、所定の画像再構築手法に基づ!、て前記遺伝子発現 画像を構築する遺伝子発現画像構築ステップとをさらに含むことを特徴とする。
[0010] また、本発明に力かる請求項 2に記載の遺伝子発現画像構築方法は、請求項 1に 記載の遺伝子発現画像構築方法において、複数の試料を対象とし、試料ごとに予め 定めた切断方向で、各試料に対し、前記切断ステップならびに前記試料立体画像構 築ステップおよび前記発現量測定ステップを実行し、前記遺伝子発現画像構築ステ ップは、前記試料立体画像構築ステップで構築した各試料の試料立体画像および 前記発現量測定ステップで測定した各試料の発現量から、所定の画像再構築手法 に基づいて前記遺伝子発現画像を構築することを特徴とする。
[0011] また、本発明にかかる請求項 3に記載の遺伝子発現画像構築方法は、請求項 1ま たは 2に記載の遺伝子発現画像構築方法にお ヽて、前記試料立体画像構築ステツ プは、前記撮像した各撮像断面画像から、撮像断面画像ごとに予め定めた領域を認 識し、当該認識した領域の断面画像である領域断面画像を抽出する領域断面画像 抽出ステップと、前記領域断面画像抽出ステップで抽出した複数の領域断面画像に 基づ!ヽて、前記領域断面画像抽出ステップで認識した複数の領域で構成される 3次 元画像である領域立体画像を構築する領域立体画像構築ステップとをさらに含み、 当該試料立体画像構築ステップは、領域立体画像を試料立体画像として構築するこ とを特徴とする。
[0012] また、本発明に力かる請求項 4に記載の遺伝子発現画像構築方法は、請求項 3に 記載の遺伝子発現画像構築方法にお!ヽて、前記遺伝子発現画像構築ステップは、 前記領域断面画像抽出ステップで抽出した領域断面画像に基づいて前記予め定め た領域の面積を算出し、算出した面積に基づいて前記発現量測定ステップで測定し た発現量を補正する発現量補正ステップと、前記領域立体画像構築ステップで構築 した領域立体画像および前記発現量補正ステップで補正した発現量から、所定の画 像再構築手法に基づいて前記遺伝子発現画像を構築する補正発現画像構築ステツ プとをさらに含むことを特徴とする。
[0013] また、本発明に力かる請求項 5に記載の遺伝子発現画像構築方法は、請求項 1か ら 4のいずれか 1つに記載の遺伝子発現画像構築方法において、前記発現量測定 ステップは、遺伝子の発現量を測定すると共に、当該測定した発現量の信頼性に関 する情報である信頼性情報を算出し、前記遺伝子発現画像構築ステップは、前記試 料立体画像構築ステップで構築した試料立体画像ならびに前記発現量測定ステツ プで測定した発現量および算出した信頼性情報から、所定の画像再構築手法に基 づ 、て前記遺伝子発現画像を構築することを特徴とする。
[0014] また、本発明に力かる請求項 6に記載の遺伝子発現画像構築方法は、請求項 1か ら 5のいずれか 1つに記載の遺伝子発現画像構築方法において、前記所定の画像 再構築手法として、解析的手法または近似解推定手法を用いることを特徴とする。
[0015] また、本発明は遺伝子発現画像構築システムに関するものであり、本発明にかかる 請求項 7に記載の遺伝子発現画像構築システムは、試料を切断する切断手段と、前 記切断手段で切断した試料の断面を撮像し、撮像した複数の撮像断面画像に基づ V、て試料の 3次元画像である試料立体画像を構築する試料立体画像構築手段と、を 備え、試料に存在する遺伝子の発現状態と試料立体画像とを対応付けた遺伝子発 現画像を構築する遺伝子発現画像構築システムであって、前記切断手段で試料を 切断した際に作製した複数の切片に基づいて、試料に存在する遺伝子の発現量を 測定する発現量測定手段と、前記試料立体画像構築手段で構築した試料立体画像 および前記発現量測定手段で測定した発現量から、所定の画像再構築手法に基づ いて前記遺伝子発現画像を構築する遺伝子発現画像構築手段とをさらに備えたこと を特徴とする。
[0016] また、本発明に力かる請求項 8に記載の遺伝子発現画像構築システムは、請求項 7 に記載の遺伝子発現画像構築システムにおいて、複数の試料を対象とし、試料ごと に予め定めた切断方向で、各試料に対し、前記切断手段ならびに前記試料立体画 像構築手段および前記発現量測定手段を実行し、前記遺伝子発現画像構築手段 は、前記試料立体画像構築手段で構築した各試料の試料立体画像および前記発 現量測定手段で測定した各試料の発現量から、所定の画像再構築手法に基づ 、て 前記遺伝子発現画像を構築することを特徴とする。
[0017] また、本発明に力かる請求項 9に記載の遺伝子発現画像構築システムは、請求項 7 または 8に記載の遺伝子発現画像構築システムにおいて、前記試料立体画像構築 手段は、前記撮像した各撮像断面画像から、撮像断面画像ごとに予め定めた領域を 認識し、当該認識した領域の断面画像である領域断面画像を抽出する領域断面画 像抽出手段と、前記領域断面画像抽出手段で抽出した複数の領域断面画像に基づ Vヽて、前記領域断面画像抽出手段で認識した複数の領域で構成される 3次元画像 である領域立体画像を構築する領域立体画像構築手段とをさらに備え、当該試料立 体画像構築手段は、領域立体画像を試料立体画像として構築することを特徴とする [0018] また、本発明に力かる請求項 10に記載の遺伝子発現画像構築システムは、請求項 9に記載の遺伝子発現画像構築システムにお 、て、前記遺伝子発現画像構築手段 は、前記領域断面画像抽出手段で抽出した領域断面画像に基づいて前記予め定 めた領域の面積を算出し、算出した面積に基づいて前記発現量測定手段で測定し た発現量を補正する発現量補正手段と、前記領域立体画像構築手段で構築した領 域立体画像および前記発現量補正手段で補正した発現量から、所定の画像再構築 手法に基づいて前記遺伝子発現画像を構築する補正発現画像構築手段とをさらに 備えたことを特徴とする。
[0019] また、本発明に力かる請求項 11に記載の遺伝子発現画像構築システムは、請求項 7から 10のいずれか 1つに記載の遺伝子発現画像構築システムにおいて、前記発現 量測定手段は、遺伝子の発現量を測定すると共に、当該測定した発現量の信頼性 に関する情報である信頼性情報を算出し、前記遺伝子発現画像構築手段は、前記 試料立体画像構築手段で構築した試料立体画像ならびに前記発現量測定手段で 測定した発現量および算出した信頼性情報から、所定の画像再構築手法に基づい て前記遺伝子発現画像を構築することを特徴とする。
[0020] また、本発明に力かる請求項 12に記載の遺伝子発現画像構築システムは、請求項 7から 11のいずれか 1つに記載の遺伝子発現画像構築システムにおいて、前記所定 の画像再構築手法として、解析的手法または近似解推定手法を用いることを特徴と する。
発明の効果
[0021] 本発明にかかる遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像構築システムに よれば、（1)試料を切断し、（2)切断した試料の断面を撮像し、撮像した複数の撮像 断面画像に基づ！/ヽて試料の 3次元画像である試料立体画像を構築し、 (3)試料を切 断した際に作製した複数の切片に基づいて、試料に存在する遺伝子の発現量を測 定し、（4)構築した試料立体画像および測定した発現量から、所定の画像再構築手 法に基づ!/ヽて、試料に存在する遺伝子の発現状態と試料立体画像とを対応付けた 遺伝子発現画像を構築する。これにより、これまでと比べて格段な数 (具体的には約 3万種類程度）の遺伝子の発現パターンを 3次元的に示すことができるという効果を 奏する。換言すると、これまでと比べて格段な数の遺伝子の試料内での局在および 発現量を 3次元的に明らかにすることができるという効果を奏する。また、このことから 、試料内で発現している遺伝子 (発現遺伝子）間の相互作用などに関する情報を得 ることがでさる。
[0022] また、本発明にかかる遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像構築シス テムによれば、複数の試料を対象とし、試料ごとに予め定めた切断方向（例えば、互 いに直交する切断方向）で、各試料に対し、上記の（1)ならびに（2)および（3)を実 行し、上記の (4)において、構築した各試料の試料立体画像および測定した各試料 の発現量から、所定の画像再構築手法に基づいて遺伝子発現画像を構築する。こ れにより、遺伝子発現画像上で遺伝子の発現パターンを細力べ示すことができるとい う効果を奏する。換言すると、遺伝子発現画像における、遺伝子の発現パターンの空 間分解能を向上することができるという効果を奏する。つまり、遺伝子発現画像上で 示す遺伝子の発現パターンのマッピングの精度を向上することができるという効果を 奏する。
[0023] また、本発明にかかる遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像構築シス テムによれば、上記の（2)において、（2—1)撮像した各撮像断面画像から、撮像断 面画像ごとに予め定めた領域を認識し、当該認識した領域の断面画像である領域断 面画像を抽出し、（2— 2)抽出した複数の領域断面画像に基づいて、認識した複数 の領域で構成される 3次元画像である領域立体画像を試料立体画像として構築する 。具体的には、例えば、各撮像断面画像カゝら遺伝子がない領域 (例えば、試料周辺 の領域、対象とする遺伝子の発現がな 、ことが予め判って 、る領域など）を除くことで 、関心のある領域 (例えば、対象とする遺伝子が在る領域、組織領域など)の領域断 面画像を抽出し、抽出した複数の領域断面画像に基づ ヽて領域立体画像を構築す る。これにより、所望の領域立体画像と遺伝子の発現状態とを対応付けた遺伝子発 現画像上で遺伝子の発現パターンを 3次元的に示すことができるという効果を奏する 。また、本発明によれば、所望の領域断面画像を抽出する際、例えば遺伝子の発現 部位を限定することができるので、最終的に構築された遺伝子発現画像における、 遺伝子の発現パターンの空間分解能を向上することができるという効果を奏する。
[0024] また、本発明にかかる遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像構築シス テムによれば、上記の (4)において、（4 1)上記の（2— 1)で抽出した領域断面画 像に基づいて、予め定めた領域の面積を算出し、算出した面積に基づいて、測定し た発現量を補正し、（4 2)上記の（2— 2)で構築した領域立体画像および上記の（ 4 1)で補正した発現量から、所定の画像再構築手法に基づいて遺伝子発現画像 を構築する。これにより、遺伝子発現画像上で示す発現量の値の精度を高めることが できるという効果を奏する。また、遺伝子発現画像上で単位面積あたりの発現量を示 すことができるという効果を奏する。
[0025] また、本発明にかかる遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像構築シス テムによれば、上記の（3)において、遺伝子の発現量を測定すると共に、当該測定し た発現量の信頼性に関する情報である信頼性情報を算出し、上記の (4)において、 構築した試料立体画像 (例えば、領域立体画像)ならびに測定した発現量 (例えば、 補正した発現量)および算出した信頼性情報から、所定の画像再構築手法に基づい て遺伝子発現画像を構築する。これにより、遺伝子発現画像上で示す遺伝子の発現 ノターンの信頼性を高めることができるという効果を奏する。
[0026] さらに、本発明にかかる遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像構築シス テムによれば、所定の画像再構築手法として、解析的手法または近似解推定手法を 用いる。これにより、既存の手法を利用して遺伝子発現画像の構築ができるという効 果を奏する。
図面の簡単な説明
[0027] [図 1]図 1は、本発明の基本原理を示す図である。
[図 2]図 2は、本発明におけるナイフの形状の一例を示す図である。
[図 3]図 3は、本発明におけるナイフの形状の別の一例を示す図である。
[図 4]図 4は、 3つの試料 (試料 A、試料 Bおよび試料 C)を対象とした場合に遺伝子発 現画像を構築する手法の一例を示す図である。
[図 5]図 5は、 5つの試料 (試料 A、試料 B、試料 C、試料 Dおよび試料 E)を対象とした 場合に遺伝子発現画像を構築する手法の一例を示す図である。 [図 6]図 6は、遺伝子発現画像構築システム 100の構成を示すブロック図である。
[図 7]図 7は、遺伝子発現画像構築システム 100で行われる処理の一例を示すフロー チャートである。
符号の説明
100 遺伝子発現画像構築システム
102 3次元内部構造顕微鏡
102a 制御部
102b 試料供給部
102c 切断部
102d 撮像部
102e 試料確認部
102f 試料移動部
102g 画像記憶部
104 DNAマイクロアレイシステム
104a 制御部
104b 切片回収 ·分別部
104c mRNA抽出部
104d ハイブリダィゼーシヨン部
104e 発現量測定部
106 ワークステーション
106a 統合制御部
106b 試料立体画像構築部
106bl 領域断面画像抽出部
106b2 領域立体画像構築部
106c 遺伝子発現画像構築部
106c 1 発現量補正部
106c2 補正発現画像構築部
106d 画像表示部 108 遺伝子発現画像データベース
発明を実施するための最良の形態
[0029] 以下に、本発明にかかる遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像構築シ ステムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によ りこの発明が限定されるものではない。
[0030] 〔本発明の基本原理〕
本発明の基本原理について図 1を参照して説明する。図 1は、本発明の基本原理 を示す図である。まず、本発明では、遺伝子発現画像を構築するために用いる試料 を準備する（工程 1)。ここで、試料は、遺伝子が存在するものであり、具体的には、動 物や植物などの生体 (個体)、当該生体に含まれる臓器'器官などである。準備する 試料の数は、 1つでもよぐまた複数でもよい。なお、遺伝子発現画像 (試料に存在す る遺伝子の発現状態と、試料の 3次元画像である試料立体画像とを対応付けたもの） 上で示す遺伝子の発現パターンの空間分解能を向上させる場合には、ほぼ同一の 遺伝子が存在する複数の試料を準備することが望ま ヽ。以下で説明する工程 2か ら工程 12は 1つの試料に対して行う。
[0031] つぎに、本発明では、工程 1で準備した試料を、 mRNAが失活しな 、包埋剤で包 埋 (例えば、凍結包埋、パラフィン包埋、榭脂包埋など)する（工程 2)。つぎに、本発 明では、工程 2で包埋した試料を固化 (例えば、凍結、冷却、加熱、重合など)する（ 工程 3)。つぎに、本発明では、工程 3で固化した試料を、 3次元内部構造顕微鏡に 設けられた試料設置場所に、所定の角度（向き)で設置する (工程 4)。なお、当該所 定の角度（向き）とは、試料ごとに予め定めた切断方向で試料を切断するための角度 (向き)である。
[0032] つぎに、本発明では、工程 4で設置した試料を、 3次元内部構造顕微鏡に設けられ た、試料を切削するナイフで所定の厚さに切断する（工程 5)。ここで、当該ナイフは、 図 2に示すような形状（出っ張りのある形状)のものを用いてもよぐまた、図 3に示すよ うな形状 (切り欠けのある形状)のものを用いてもよい。これにより、図示の如ぐ 1回の 切断で短冊状の切片を複数枚作製することができる。すなわち、 1つの試料から、 2 次元方向を規定した短冊状の切片を作製することができる。つまり、 1つの試料を 2つ の切断方向から同時に切断することができる。この結果、最終的に構築する遺伝子 発現画像上で遺伝子の発現パターンを細かく示すことができる。つまり、遺伝子発現 画像上で示す遺伝子の発現パターンの空間分解能を高めることができる。また、これ により、工程 1で準備する試料の数を減らすことができる。
[0033] つぎに、本発明では、工程 5で切断した試料の断面を、所定の位置に設置した CC Dカメラやスキャナで撮像する（工程 6)。ここで、工程 6において、試料の断面へ白色 光を照射して当該断面を CCDカメラで撮像し、さらに当該断面へ特定光 (蛍光)を照 射して当該断面を CCDカメラで撮像してもよい。なお、工程 6において、試料の断面 を、試料を切断する度に撮像しなくてもよい。例えば試料の断面を、試料を複数回（ 例えば 2、 3回)切断する度に撮像してもよい。
[0034] また、本発明では、工程 6と並行して、工程 5で試料を切断した際に作製した切片を 所定の容器を用いて回収すると共に、切片の回収回数をカウントする（工程 7)。ここ で、工程 7において、当該切片の回収回数が所定の数 (例えば 100)になった場合、 当該所定の数の切片が収められた容器を新たな容器に交換する。これにより、工程 7 で回収した切片を、例えば連続する所定の枚数 (例えば 100枚程度）の切片からなる 複数の切片群 (試料 (試料立体画像)上における場所が既知の切片群）に分別する。 なお、本発明では、工程 6で撮像した撮像断面画像と工程 7で作製した切片とを対応 付けて管理する。また、 1つの切片群に含まれる切片の枚数は、集める切片の体積（ 最小枚数と切削量との積)や mRNAの検出限界などを考慮して適宜変更する。
[0035] そして、本発明では、試料を所定の距離だけ移動しながら、試料の切断が完了する まで、工程 5から工程 7を繰り返し実行する。
[0036] つぎに、本発明では、工程 6で撮像した複数の撮像断面画像に基づ ヽて試料立体 画像を構築する（工程 8)。ここで、工程8において、工程 6で撮像した各撮像断面画 像から、撮像断面画像ごとに予め定めた領域 (例えば、対象とする遺伝子が在る領 域や組織領域など)を認識し、当該認識した領域の断面画像である領域断面画像を 抽出し (工程 8— 1)、工程 8—1で抽出した複数の領域断面画像に基づいて、工程 8 1で認識した複数の領域で構成される 3次元画像である領域立体画像を構築し（ 工程 8— 2)てもよい。 [0037] また、本発明では、工程 8と並行して、工程 7で分別した各切片群を、切片群ごとに 保存液に溶解する（工程 9)。つぎに、本発明では、工程 9で溶解した各保存液から m RNAを抽出する（工程 10)。つぎに、本発明では、工程 10で抽出した mRNAを DN Aマイクロアレイ（例えば、 Affymetrix社製の GeneChip (登録商標）、 Agilent Te chnologies社製のオリゴ DNAマイクロアレイなどの遺伝子発現を解析するマイクロ アレイ）にハイブリダィズする（工程 11)。つぎに、本発明では、工程 11でノヽイブリダィ ズした DNAマイクロアレイをスキャナ（例えば共焦点レーザースキャナなど）でスキヤ ンし、スキャンした画像に基づいて、工程 7で分別した各切片群に含まれる遺伝子の 発現量を測定する（工程 12)。ここで、工程 12において、遺伝子の発現量を測定す ると共に、当該測定した発現量の信頼性に関する情報である信頼性情報を算出して もよい。なお、工程 9から工程 12までは公知の遺伝子発現解析手法で行う。
[0038] そして、本発明では、工程 1で準備した試料の個数分、工程 2から工程 12を繰り返 し実行する。
[0039] つぎに、本発明では、工程 8で構築した各試料の試料立体画像および工程 12で測 定した各試料の発現量から、所定の画像再構築手法に基づ!ヽて遺伝子発現画像を 構築する（工程 13)。換言すると、試料立体画像上へ発現量をマッピングすることで、 遺伝子発現画像を構築する。具体的には、各切断方向で切断した各試料の切片に 基づいて測定した発現量の値を 3次元空間（具体的には試料立体画像)上にポテン シャル (濃度）としてプロットし、プロットした発現量から、妥当と思われる発現量の分 布を推定することで、遺伝子発現画像を構築する。なお、試料立体画像の空間分解 能は、切片群 (具体的には約 100枚の切片）に対応する遺伝子の発現量の 3次元空 間上での空間分解能に比べて遥かに細力 、。
[0040] ここで、工程 13において、工程 8で構築した試料立体画像および工程 12で測定し た発現量から、所定の画像再構築手法に基づ!、て遺伝子発現画像を試料ごとに構 築し、構築した各試料に対応する遺伝子発現画像に基づいて、最終的に得る遺伝 子発現画像を構築してもよ ヽ。
[0041] また、工程 13において、工程 8—1で抽出した領域断面画像に基づいて、工程 8— 1で記した予め定めた領域の面積を算出し、算出した面積に基づいて、工程 12で測 定した発現量を補正し、工程 8— 2で構築した領域立体画像および補正した発現量 から、所定の画像再構築手法に基づ!、て遺伝子発現画像を構築してもよ ヽ。
[0042] また、工程 13にお 、て、工程 8で構築した各試料の試料立体画像 (例えば、領域 立体画像)ならびに工程 12で測定した各試料の発現量 (例えば、補正した発現量） および算出した信頼性情報から、所定の画像再構築手法に基づいて遺伝子発現画 像を構築してもよい。具体的には、所定の切断方向から切断した各試料に対応する 各切片群を用いて測定した、各試料の各切片群に含まれる遺伝子の発現量を、 3次 元空間（具体的には試料立体画像）にプロットすることで、発現量の確率モデルを構 築し、遺伝子発現画像を構築してもよい。より具体的には、例えば切断方向が互いに 直交する 3方向（X方向、 y方向、 z方向）の場合、発現量の寄与率をそれぞれの方向 に対し例えば 33%とし、この寄与率に各遺伝子の信頼性情報を積算することで発現 量の確率モデルを構築し、遺伝子発現画像を構築してもよい。これにより、信頼性の 低 ヽ発現量が、遺伝子発現画像上で示す遺伝子の発現パターンに与える影響を低 減することができる。つまり、遺伝子発現画像上で示す遺伝子の発現パターンの信 頼性を向上させることができる。なお、工程 11で Affymetrix社製の GeneChip (登 録商標）や Agilent Technologies社製のオリゴ DNAマイクロアレイなどを用いた 場合、工程 12では発現量の他に当該発現量の信頼性に関する信頼性情報を算出 し、工程 13では当該信頼性情報をさらに用いることが望ましい。
[0043] なお、所定の画像再構築手法として、解析的手法 (文献「S. Iwasaki, S. Odana ka, Y. ¾hmtoku, M. Kitamura, M. Haruyama, M. Takase, K. Ara , 'New CT image reconstruction algorithm based on the Bayes est imation", Nuclear Instruments and Methods in Physics Research,
A422, pp. 683-687, 1999」参照）、近似解推定手法 (文献「工藤博幸， "逐 次近似法を用いた CT画像再構成法の考え方と驚異"， MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY, Vol. 23, No. 1, January, 2005」参照）、などを用い てもよい。解析的手法を用いれば、撮像方向および切断間隔 (切片回収のピッチ)を 細かくすることで、 3次元空間（具体的には遺伝子発現画像)上で示す遺伝子の発現 ノターンの格子 (ボタセル)を細力べすることができる。また、近似解推定手法を用い れば、比較的少ない撮像方向、比較的粗い切断間隔 (切片回収のピッチ)でも、遺 伝子発現画像上で示す遺伝子の発現パターンを統計的に推定することができる。ェ 程 11で用いる DNAマイクロアレイ（特に GeneChip (登録商標： Affymetrix社製） やオリゴ DNAマイクロアレイ（Agilent Technologies社製） )は、最近では安価に なってきているが、依然、高価であるので、工程 13で近似解推定手法を用いることは 本発明を安価に実現するために非常に有効である。
[0044] ここで、 3つの試料 (試料 A、試料 Bおよび試料 C)を対象として、試料 Aを第 1切断 方向で、試料 Bを第 2切断方向で、試料 Cを第 3切断方向で切断した場合に遺伝子 発現画像を構築する手法の一例について、図 4を参照して概念的に説明する。なお 、第 1切断方向（図 4で示すように、 z軸に垂直な方向）、第 2切断方向（図 4で示すよ うに、 X軸に垂直な方向）および第 3切断方向（図 4で示すように、 y軸に垂直な方向） は互いに直交する方向である。また、試料 A、試料 Bおよび試料 Cは、ほぼ同一の遺 伝子が存在するものである。
[0045] まず、第 1切断方向で切断した試料 Aの断面を含む各撮像断面画像に対し、第 2 切断方向で切断した試料 Bに含まれる遺伝子の発現パターンを対応付けることで、 第 2切断方向の発現パターンを対応付けた遺伝子発現画像 Iを構築する。また、第 1
2
切断方向で切断した試料 Aの断面を含む各撮像断面画像に対し、第 3切断方向で 切断した試料 Cに含まれる遺伝子の発現パターンを対応付けることで、第 3切断方向 の発現パターンを対応付けた遺伝子発現画像 I
3を構築する。ついで、遺伝子発現画 像 Iと遺伝子発現画像 Iとを重ね合わせることで、第 2切断方向および第 3切断方向
2 3
の発現パターンを対応付けた遺伝子発現画像 I を構築する。
23
[0046] なお、構築した遺伝子発現画像 I 上で示す遺伝子の発現パターンの空間分解能
23
をさらに向上させるために、図 5に示すように、試料 A,試料 Bおよび試料 Cとほぼ同 一の遺伝子が存在する試料 Dおよび試料 Eをさらに追加し、試料 Dおよび試料 Eをそ れぞれ図示の如く第 4切断方向および第 5切断方向で切断し、第 4切断方向の発現 ノターンを対応付けた遺伝子発現画像 Iおよび第 5切断方向の発現パターンを対応
4
付けた遺伝子発現画像 I
5を上記と同様に構築し、遺伝子発現画像 I
4および遺伝子発 現画像 Iを遺伝子発現画像 I と重ね合わせることで、第 2切断方向から第 5切断方向 の発現パターンを対応付けた遺伝子発現画像 I を構築してもよ 、。
25
[0047] 以上、本発明の基本原理について説明したが、本発明では、特定の遺伝子の発現 時に検出が可能となるマーカー (蛍光物質)を組み込んだ試料 (蛍光物質で染色し た試料)を対象として、 3次元内部構造顕微鏡での観察 (切断および撮像)と蛍光観 察とを組み合わせてもよい。これにより、試料中の発現遺伝子 (遺伝子個別に問わな い）の量を遺伝子発現画像上で示すことが可能であり、さらに、遺伝子の発現の様子 (活性度）と発現して！/ヽる遺伝子の種類との関係を遺伝子発現画像上で確認すること が可能である。ただし、発現遺伝子の染色で用いる蛍光色素の蛍光波長と工程 11 で用いる DNAマイクロアレイで使用する蛍光物質の蛍光波長とが重ならないように、 染色で用いる蛍光色素を選択することが重要である。また、その中の全ての細胞で 蛍光を発現するように設計した遺伝子組み替え体を対象としてもよい。これにより、例 えば、消ィ匕器官内など遺伝子発現がない体外の部分を明らかにすることが可能とな り、その結果、遺伝子発現画像上で遺伝子の発現パターンをより鮮明に示すことが 可能となる。
[0048] 〔システム構成〕
本実施の形態の遺伝子発現画像構築システム 100の構成について、図 6を参照し て説明する。図 6は、遺伝子発現画像構築システム 100の構成を示すブロック図であ り、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
[0049] 図 6に示すように、遺伝子発現画像構築システム 100は、大別して、 3次元内部構 造顕微鏡 102と、 DNAマイクロアレイシステム 104と、ワークステーション 106と、遺 伝子発現画像データベース 108とで構成され、これらは通信可能に接続されている
[0050] 3次元内部構造顕微鏡 102は、主に、試料を切断し、切断した試料の断面を撮像 する機能を有する。 3次元内部構造顕微鏡 102は、後述するワークステーション 106 の統合制御部 106aから受け取った入力情報 (具体的には、試料番号、画像枚数、 温度情報および試料交換トリガ）に基づいて出力情報 (具体的には、撮像断面画像（ 画像情報)、撮像断面画像の空間分解能、切削間隔および光源情報)を出力すると 共に、切片を作製する。具体的には、 3次元内部構造顕微鏡 102は、制御部 102aと 、試料供給部 102bと、切断部 102cと、撮像部 102dと、試料確認部 102eと、試料移 動部 102fと、画像記憶部 102gと、で構成される。
[0051] 制御部 102aは、 3次元内部構造顕微鏡 102を統括的に制御する CPU等であり、 OS (Operating System)等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプロ グラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基 づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部 102aは、ワークステー シヨン 106や DNAマイクロアレイシステム 104から転送された情報に基づいて試料供 給部 102b、切断部 102c、撮像部 102d、試料確認部 102e、試料移動部 102f、画 像記憶部 102gを制御したり、ワークステーション 106や DNAマイクロアレイシステム 104へ情報を転送したりする。なお、制御部 102aはシーケンサーを含む。
[0052] 試料供給部 102bは、試料の準備、試料の包埋、試料の固化、試料の設置を行う。
切断部 102cは、ミクロトームなどであり、 3次元内部構造顕微鏡 102に設けられた試 料設置場所に所定の角度（向き)で設置された試料を、試料を切削するナイフで切 断する。
[0053] 撮像部 102dは、具体的にはカメラ (例えば CCDカメラ、デジタル CCDカメラなど）、 撮像管、フォトマル (Photo Multiplier：光電子増倍管）、スキャナなどで構成され、 切断部 102cで切断した試料の断面を撮像する。画像記憶部 102eは、ストレージ手 段であり、例えば、 RAM、 ROM等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディス ク装置や、フレキシブルディスクや、光ディスク、ビデオテープ、写真用のフィルム等 を用いることができる。
[0054] 試料確認部 102eは、 3次元内部構造顕微鏡 102に設けられた試料設置場所に設 置された試料の残量を確認する。試料移動部 102fは、 3次元内部構造顕微鏡 102 に設けられた試料設置場所に設置された試料を所定の距離だけ移動する。画像記 憶部 102gは、撮像部 102dで撮像した撮像断面画像を記憶する。
[0055] DNAマイクロアレイシステム 104は、主に、 3次元内部構造顕微鏡 102の切断部 1 02cで試料を切断した際に作製した複数の切片に基づ ヽて、試料に存在する遺伝 子の発現量を測定する機能を有する。 DNAマイクロアレイシステム 104は、統合制 御部 106aから受け取った試料番号、切片枚数、切片回収番号、位置情報および回 収トリガに基づいて切片を回収'分別し、分別した切片 (切片群)ならびに統合制御 部 106aから受け取った試料番号、切片枚数、切片回収番号、位置情報および DN Aマイクロアレイ番号に基づいて遺伝子番号、発現量および信頼性を出力する。具 体的には、 DNAマイクロアレイシステム 104は、制御部 104aと、切片回収'分別部 1 04bと、 mRNA抽出部 104cと、ハイブリダィゼーシヨン部 104dと、発現量測定部 10 4eと、で構成される。
[0056] 制御部 104aは、 DNAマイクロアレイシステム 104を統括的に制御する CPU等であ り、 OS (Operating System)等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定した プログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム に基づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部 104aは、ワークス テーシヨン 106や 3次元内部構造顕微鏡 102から転送された情報に基づいて切片回 収 '分別部 104b、 mRNA抽出部 104c、ハイブリダィゼーシヨン部 104d、発現量測 定部 104eを制御したり、ワークステーション 106や 3次元内部構造顕微鏡 102へ情 報を転送したりする。
[0057] 切片回収 ·分別部 104bは、 3次元内部構造顕微鏡 102の切断部 102cで試料を切 断した際に作製した切片を回収したり、回収した複数の切片を、例えば連続する所 定の枚数 (例えば 100枚程度）の切片からなる複数の切片群に分別したりする。 mR NA抽出部 104cは、切片回収'分別部 104bで分別した各切片群を、切片群ごと〖こ 保存液に溶解し、溶解した各保存液力も mRNAを抽出する。ノ、イブリダィゼーシヨン 部 104dは、 mRNA抽出部 104cで抽出した mRNAを DNAマイクロアレイにハイブリ ダイズする。
[0058] 発現量測定部 104eは、ハイブリダィゼーシヨン部 104dでハイブリダィズした DNA マイクロアレイをスキャナでスキャンし、スキャンした画像に基づいて、切片回収'分別 部 104bで分別した各切片群に含まれる遺伝子の発現量を測定すると共に、当該測 定した発現量の信頼性に関する情報である信頼性情報を算出する。
[0059] ワークステーション 106は、主に、 3次元内部構造顕微鏡 102の撮像部 102dで撮 像した複数の撮像断面画像に基づいて試料の 3次元画像である試料立体画像を構 築したり、構築した試料立体画像および DNAマイクロアレイシステム 104の発現量測 定部 104eで測定した発現量から、所定の画像再構築手法に基づいて、試料に存在 する遺伝子の発現状態 (発現パターン)と試料立体画像とを対応付けた遺伝子発現 画像を構築したりする。具体的には、ワークステーション 106は、統合制御部 106aと 、試料立体画像構築部 106bと、遺伝子発現画像構築部 106cと、画像表示部 106d と、で構成される。
[0060] 統合制御部 106aは、本システム全体を統括的に制御する CPU等であり、 OS (Op erating System)等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラムお よび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて 種々の処理を実行するための情報処理を行う。統合制御部 106aは、 3次元内部構 造顕微鏡 102や DN Aマイクロアレイシステム 104から転送された情報に基づいて試 料立体画像構築部 106b、遺伝子発現画像構築部 106c、画像表示部 106dを制御 したり、 3次元内部構造顕微鏡 102や DNAマイクロアレイシステム 104へ情報を転送 したりする。
[0061] 試料立体画像構築部 106bは、 3次元内部構造顕微鏡 102の撮像部 102dで撮像 した複数の撮像断面画像に基づいて試料の 3次元画像である試料立体画像を構築 する。試料立体画像構築部 106bは、 3次元内部構造顕微鏡 102から受け取った入 力情報 (具体的には、撮像断面画像 (画像情報)、撮像断面画像の空間分解能、切 削間隔および光源情報)および統合制御部 106aから受け取った入力情報 (具体的 には、試料番号、位置情報、画像枚数および撮像時刻）に基づいて、出力情報 (具 体的には、試料立体画像 (3次元画像情報)、位置情報および属性情報 (組織情報 など)）を出力する。ここで、試料立体画像構築部 106bは、領域断面画像抽出部 10 6blと、領域立体画像構築部 106b2とをさらに備える。領域断面画像抽出部 106bl は、 3次元内部構造顕微鏡 102の撮像部 102dで撮像した各撮像断面画像から、撮 像断面画像ごとに予め定めた領域を認識し、当該認識した領域の断面画像である領 域断面画像を抽出する。領域立体画像構築部 106b2は、領域断面画像抽出部 106 blで抽出した複数の領域断面画像に基づいて、領域断面画像抽出部 106blで認 識した複数の領域で構成される 3次元画像である領域立体画像を試料立体画像とし て構築する。 [0062] 遺伝子発現画像構築部 106cは、試料立体画像構築部 106bで構築した試料立体 画像ならびに DN Aマイクロアレイシステム 104の発現量測定部 104eで測定した発 現量および算出した信頼性情報から、所定の画像再構築手法に基づいて遺伝子発 現画像を構築する。遺伝子発現画像構築部 106cは、試料立体画像構築部 106bか ら受け取った入力情報 (具体的には、試料立体画像 (3次元画像情報)、位置情報お よび属性情報 (組織情報など) )、統合制御部 106aから受け取った入力情報 (具体 的には、試料番号、切片枚数、切片回収番号、位置情報、 DNAマイクロアレイ番号 、処理条件）および DNAマイクロアレイシステム 104から受け取った入力情報（具体 的には、遺伝子番号、発現量、信頼性)に基づいて、出力情報 (具体的には、試料名 、部位名、遺伝子発現画像 (3次元画像)、発現遺伝子情報、測定条件)を出力する 。ここで、遺伝子発現画像構築部 106cは、発現量補正部 106clと、補正発現画像 構築部 106c2とをさらに備える。発現量補正部 106clは、領域断面画像抽出部 106 blで抽出した領域断面画像に基づいて、予め定めた領域の面積を算出し、算出し た面積に基づいて DNAマイクロアレイシステム 104の発現量測定部 104eで測定し た発現量を補正する。補正発現画像構築部 106c2は、領域立体画像構築部 106b2 で構築した領域立体画像ならびに発現量補正部 106clで補正した発現量および算 出した信頼性情報から、所定の画像再構築手法に基づ！、て遺伝子発現画像を構築 する。
[0063] 画像表示部 106dは、試料立体画像構築部 106bで構築した試料立体画像や遺伝 子発現画像構築部 106cで構築した遺伝子発現画像をモニタに表示する。具体的に は、遺伝子発現画像上で示す各遺伝子の発現量の値が視覚的に識別可能となるよ うに、遺伝子発現画像をモニタに表示する。
[0064] 遺伝子発現画像データベース 108は、ワークステーション 106の遺伝子発現画像 構築部 106cで構築した遺伝子発現画像を、当該遺伝子発現画像に関連する情報（ 具体的には、試料名、部位名、遺伝子発現情報、測定条件など)と共に記憶する。
[0065] 〔システムの処理〕
以上の構成において、遺伝子発現画像構築システム 100で行われる処理を、図 7 を参照して説明する。図 7は、遺伝子発現画像構築システム 100で行われる処理の 一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、試料の準備の処理、試料の包埋 の処理および試料の固化の処理に関する説明を省略する。
[0066] まず、ワークステーション 106は、統合制御部 106aの処理により、 3次元内部構造 顕微鏡 102へ撮像開始を指示する (ステップ SA— 1)。
[0067] つぎに、 3次元内部構造顕微鏡 102は、制御部 102aの処理により、ワークステーシ ヨン 106からの指示を受けてそれを試料供給部 102bへ伝え、試料供給部 102bの処 理により、予め固化した試料を、 3次元内部構造顕微鏡 102に設けられた試料設置 場所に、所定の角度（向き)で設置する (ステップ SA— 2)。なお、当該所定の角度（ 向き）とは、試料ごとに予め定めた切断方向で試料を切断するための角度（向き)で ある。
[0068] つぎに、 3次元内部構造顕微鏡 102は、切断部 102cの処理により、ステップ SA— 2で設置した試料を、 3次元内部構造顕微鏡 102に設けられたナイフで所定の厚さに 切断する (ステップ SA—3)。
[0069] つぎに、 3次元内部構造顕微鏡 102は、制御部 102aの処理により、試料の切断が 終了したという通知を DNAマイクロアレイシステム 104へ転送する（ステップ SA—4)
[0070] つぎに、 DNAマイクロアレイシステム 104は、制御部 104aの処理により、ステップ S A— 4で 3次元内部構造顕微鏡 102から転送された通知を受けてそれを切片回収- 分別部 104bへ伝え、切片回収'分別部 104bの処理により、ステップ SA— 3で試料 を切断した際に作製した切片を所定の容器を用いて回収すると共に、切片の回収回 数をカウントする（ステップ SA— 5)。ここで、ステップ SA— 5において、当該切片の 回収回数が所定の数 (例えば 100)になった場合、切片回収 ·分別部 104bの処理に より、当該所定の数の切片が収められた容器を新たな容器に交換する。これにより、 ステップ SA— 5で回収した切片を、例えば連続する所定の枚数 (例えば 100枚程度 )の切片からなる複数の切片群 (試料上における場所が既知の切片群）に分別する。
[0071] つぎに、 DNAマイクロアレイシステム 104は、制御部 104aの処理により、切片の回 収'分別が終了したという通知を 3次元内部構造顕微鏡 102へ転送する (ステップ SA 6)。 [0072] 一方、 3次元内部構造顕微鏡 102は、ステップ SA— 4の処理に続いて、撮像部 10 2dの処理により、ステップ SA— 3で切断した試料の断面を、所定の位置に設置した CCDカメラで撮像し、撮像した撮像断面画像をデジタルデータへ変換する (ステップ SA— 7)。ここで、ステップ SA— 7において、試料の断面へ白色光を照射して当該断 面を CCDカメラで撮像し、さらに当該断面へ特定光 (蛍光)を照射して当該断面を C CDカメラで撮像してもよ 、。
[0073] つぎに、 3次元内部構造顕微鏡 102は、制御部 102aの処理により、ステップ SA— 6で DNAマイクロアレイシステム 104力も転送された通知を受けてそれを試料確認部 102eへ伝え、試料確認部 102eの処理により、 3次元内部構造顕微鏡 102の試料設 置場所に設置された試料の残量を確認する (ステップ SA— 8)。
[0074] つぎに、 3次元内部構造顕微鏡 102は、試料の切断が完了してない場合 (ステップ SA—9 :No)、試料移動部 102fの処理により、試料を所定の距離だけ移動してから (ステップ SA— 10)、ステップ SA— 3へ戻る。また、 3次元内部構造顕微鏡 102は、 試料の切断が完了した場合 (ステップ SA— 9 : Yes)、制御部 102aの処理により、試 料の切断が完了したと 、う通知を DNAマイクロアレイシステム 104へ転送する（ステ ップ SA—11)。
[0075] つぎに、 DNAマイクロアレイシステム 104は、制御部 104aの処理により、ステップ S A— 11で 3次元内部構造顕微鏡 102から転送された通知を受けてそれを mRNA抽 出部 104cへ伝え、 mRNA抽出部 104cの処理により、ステップ SA— 5で分別した各 切片群を、切片群ごとに保存液に溶解し、溶解した各保存液カゝら mRNAを抽出する (ステップ SA— 12)。
[0076] つぎに、 DNAマイクロアレイシステム 104は、ハイブリダィゼーシヨン部 104dの処 理により、ステップ SA— 12で抽出した mRNAを DNAマイクロアレイ（例えば、 Affy metrix社製の GeneChip (登録商標）、 Agilent Technologies社製のオリゴ DNA マイクロアレイなどの遺伝子発現を解析するマイクロアレイ）にハイブリダィズする (ス テツプ SA—13)。
[0077] つぎに、 DNAマイクロアレイシステム 104は、発現量測定部 104eの処理により、ス 一ザ一スキャナなど）でスキャンし、スキャンした画像に基づいて、ステップ SA— 5で 分別した切片群に含まれる遺伝子の発現量を切片群ごとに測定すると共に、当該測 定した発現量の信頼性情報を算出する (ステップ SA— 14)。
[0078] そして、遺伝子発現画像構築システム 100は、予め準備した試料の個数分、上述し たステップ SA— 2からステップ SA— 14までの処理を繰り返し実行する。
[0079] つぎに、 3次元内部構造顕微鏡 102は、ステップ SA— 11の処理に続いて、制御部 102aの処理により、ステップ SA— 7で撮像した試料ごとの複数の撮像断面画像 (デ ジタル化した撮像断面画像）をワークステーション 106へ転送する (ステップ SA— 15
) o
[0080] 一方、 DNAマイクロアレイシステム 104は、ステップ SA— 15の処理と並行して、制 御部 104aの処理により、ステップ SA— 14で測定した各試料の各切片群に含まれる 遺伝子の発現量および信頼性情報をワークステーション 106へ転送する (ステップ S A— 16)。
[0081] つぎに、ワークステーション 106は、統合制御部 106aの処理により、ステップ SA— 15で 3次元内部構造顕微鏡 102から転送された試料ごとの複数の撮像断面画像お よびステップ SA— 16で DNAマイクロアレイシステム 104から転送された各試料の各 切片群に含まれる遺伝子の発現量および信頼性情報を受け取り、試料立体画像構 築部 106bの処理により、複数の撮像断面画像に基づいて試料立体画像を試料ごと に構築する (ステップ SA— 17)。ここで、試料立体画像構築部 106bは、領域断面画 像抽出部 106blの処理により、撮像部 102dで撮像した各撮像断面画像から、撮像 断面画像ごとに予め定めた領域 (例えば、対象とする遺伝子が在る領域や組織領域 など)を認識し、当該認識した領域の断面画像である領域断面画像を抽出し、領域 立体画像構築部 106b2の処理により、領域断面画像抽出部 106blで抽出した複数 の領域断面画像に基づ ヽて、領域断面画像抽出部 106blで認識した複数の領域 で構成される 3次元画像である領域立体画像を試料立体画像として構築してもよい。
[0082] つぎに、ワークステーション 106は、遺伝子発現画像構築部 106cの処理により、ス テツプ SA— 17で構築した各試料の試料立体画像ならびにステップ SA— 17で受け 取った各試料の各切片群に含まれる遺伝子の発現量および信頼性情報から、所定 の画像再構築手法に基づ!、て遺伝子発現画像を構築し、統合制御部 106aの処理 により、構築した遺伝子発現画像を遺伝子発現画像データベース 108に格納する（ ステップ SA— 18)。換言すると、試料立体画像上へ発現量を信頼性情報を考慮して マッピングすることで、遺伝子発現画像を構築する。具体的には、発現量の値を試料 立体画像上に信頼性情報を考慮してポテンシャル (濃度）としてプロットし、プロットし た発現量から、妥当と思われる発現量の分布を推定することで、遺伝子発現画像を 構築する。
[0083] ここで、遺伝子発現画像構築部 106cは、発現量補正部 106clの処理により、領域 断面画像抽出部 106blで抽出した領域断面画像に基づいて、撮像断面画像ごと〖こ 予め定めた領域 (例えば、対象とする遺伝子が在る領域や組織領域など)の面積を 算出し、算出した面積に基づいてステップ SA— 17で受け取った発現量を補正し、 領域立体画像構築部 106b2で構築した領域立体画像ならびに発現量補正部 106c 1で補正した発現量およびステップ SA— 17で受け取った信頼性情報から、所定の 画像再構築手法に基づいて遺伝子発現画像を構築してもよい。具体的には、各試 料の各切片群に含まれる遺伝子の発現量を試料立体画像上にプロットすることで発 現量の確率モデルを構築して、遺伝子発現画像を構築してもよい。より具体的には、 例えば切断方向が互いに直交する 3方向（X方向、 y方向、 z方向）で試料を切断した 場合、発現量の寄与率をそれぞれの方向に対し例えば 33%とし、この寄与率に各遺 伝子の信頼性情報を積算することで発現量の確率モデルを構築して、遺伝子発現 画像を構築してもよい。
[0084] なお、所定の画像再構築手法として、解析的手法 (文献「S. Iwasaki, S. Odana ka, Y. ¾hmtoku, M. Kitamura, M. Haruyama, M. Takase, K. Ara , 'New CT image reconstruction algorithm based on the Bayes est imation", Nuclear Instruments and Methods in Physics Research,
A422, pp. 683 - 687, 1999」参照）、近似解推定手法 (文献「工藤博幸， "逐 次近似法を用いた CT画像再構成法の考え方と驚異"， MEDICAL IMAGING
TECHNOLOGY, Vol. 23, No. 1, January, 2005」参照）、などを用い てもよい。 [0085] 以上説明したように、遺伝子発現画像構築システム 100によれば、（1)試料を切断 し、（2)切断した試料の断面を撮像し、撮像した複数の撮像断面画像に基づいて試 料の 3次元画像である試料立体画像を構築し、 (3)試料を切断した際に作製した複 数の切片に基づいて、試料に存在する遺伝子の発現量を測定し、（4)構築した試料 立体画像および測定した発現量から、所定の画像再構築手法に基づいて、試料に 存在する遺伝子の発現状態と試料立体画像とを対応付けた遺伝子発現画像を構築 する。これにより、これまでと比べて格段な数 (具体的には約 3万種類程度)の遺伝子 の発現パターンを 3次元的に示すことができる。換言すると、これまでと比べて格段な 数の遺伝子の試料内での局在および発現量を 3次元的に明らかにすることができる 。また、このことから、試料内で発現している遺伝子 (発現遺伝子）間の相互作用など に関する情報を得ることができる。
[0086] これまで、注目する 1から 5個程度の遺伝子を外からマーキングして 3次元局在を見 たり、遺伝子組み換え生物を対象に遺伝子の発現プロファイルを観察したりする手法 【こつ ヽて、特開 2003— 254902号公報、特開 2003— 254964号公報で開示され ていた。し力しながら、この手法では、対象とする遺伝子の数が 1から 5個程度と少数 であるので、対象とする遺伝子の数に制限があった。一方、 Affymetrix社製の Gen eChip (登録商標）や Agilent Technologies社製のオリゴ DNAマイクロアレイ（Oli goDNA Microarray)に代表されるように、生物の発現遺伝子を解析する手法が 開発されている。現在では、約 3万個にも及ぶ全発現遺伝子の DNAチップの開発も 行われている。しかしながら、この手法では、 1枚のチップで 1つのサンプルの遺伝子 発現パターンを解析するのみであり、生物体内での遺伝子局在を知ることはできない 。また、これからの研究では、発現遺伝子間の相互作用を明らかにすることも求めら れている。
[0087] そこで、遺伝子発現画像構築システム 100を用いれば、これまでと比べて格段な数
(具体的には約 3万種類程度）の遺伝子の発現パターンを 3次元的に示すことができ る。換言すると、これまでと比べて格段な数の遺伝子の試料内での局在および発現 量を 3次元的に明らかにすることができる。また、このことから、試料内で発現している 遺伝子 (発現遺伝子）間の相互作用などに関する情報を得ることができる。 [0088] また、遺伝子発現画像構築システム 100によれば、複数の試料を対象とし、試料ご とに予め定めた切断方向（例えば、互いに直交する切断方向）で、各試料に対し、上 記の（1)ならびに（2)および（3)を実行し、上記の (4)において、構築した各試料の 試料立体画像および測定した各試料の発現量から、所定の画像再構築手法に基づ いて遺伝子発現画像を構築する。これにより、遺伝子発現画像上で遺伝子の発現パ ターンを細かく示すことができる。換言すると、遺伝子発現画像における、遺伝子の 発現パターンの空間分解能を向上することができる。つまり、遺伝子発現画像上で示 す遺伝子の発現パターンのマッピングの精度を向上することができる。
[0089] また、遺伝子発現画像構築システム 100によれば、上記の（2)において、（2—1) 撮像した各撮像断面画像から、撮像断面画像ごとに予め定めた領域を認識し、当該 認識した領域の断面画像である領域断面画像を抽出し、（2— 2)抽出した複数の領 域断面画像に基づ ヽて、認識した複数の領域で構成される 3次元画像である領域立 体画像を試料立体画像として構築する。具体的には、例えば、各撮像断面画像から 遺伝子がない領域 (例えば、試料周辺の領域、対象とする遺伝子の発現がないこと が予め判っている領域など)を除くことで、関心のある領域 (例えば、対象とする遺伝 子が在る領域、組織領域など)の領域断面画像を抽出し、抽出した複数の領域断面 画像に基づいて領域立体画像を構築する。これにより、所望の領域立体画像と遺伝 子の発現状態とを対応付けた遺伝子発現画像上で遺伝子の発現パターンを 3次元 的に示すことができる。また、遺伝子発現画像構築システム 100によれば、所望の領 域断面画像を抽出する際、例えば遺伝子の発現部位を限定することができるので、 最終的に構築された遺伝子発現画像における、遺伝子の発現パターンの空間分解 能を向上することができる。
[0090] また、遺伝子発現画像構築システム 100によれば、上記の（4)において、（4—1) 上記の（2— 1)で抽出した領域断面画像に基づいて、予め定めた領域の面積を算出 し、算出した面積に基づいて、測定した発現量を補正し、（4— 2)上記の（2— 2)で構 築した領域立体画像および上記の (4 1)で補正した発現量から、所定の画像再構 築手法に基づいて遺伝子発現画像を構築する。これにより、遺伝子発現画像上で示 す発現量の値の精度を高めることができる。また、遺伝子発現画像上で単位面積あ たりの発現量を示すことができる。
[0091] また、遺伝子発現画像構築システム 100によれば、上記の（3)において、遺伝子の 発現量を測定すると共に、当該測定した発現量の信頼性に関する情報である信頼性 情報を算出し、上記の (4)において、構築した試料立体画像 (例えば、領域立体画 像)ならびに測定した発現量 (例えば、補正した発現量)および算出した信頼性情報 から、所定の画像再構築手法に基づいて遺伝子発現画像を構築する。これにより、 遺伝子発現画像上で示す遺伝子の発現パターンの信頼性を高めることができる。
[0092] また、遺伝子発現画像構築システム 100によれば、所定の画像再構築手法として、 解析的手法または近似解推定手法を用いる。これにより、既存の手法を利用して遺 伝子発現画像の構築ができる。
産業上の利用可能性
[0093] 以上のように、本発明にかかる遺伝子発現画像構築方法および遺伝子発現画像 構築システムは、試料に存在する遺伝子の発現状態 (発現パターン）と試料の 3次元 画像である試料立体画像とを対応付けた遺伝子発現画像を構築することができ、医 療、製薬、創薬、生物学研究、臨床検査などにおいて極めて有用である。

Claims

請求の範囲
[1] 試料を切断する切断ステップと、前記切断ステップで切断した試料の断面を撮像し 、撮像した複数の撮像断面画像に基づ ヽて試料の 3次元画像である試料立体画像 を構築する試料立体画像構築ステップと、を含み、試料に存在する遺伝子の発現状 態と試料立体画像とを対応付けた遺伝子発現画像を構築する遺伝子発現画像構築 方法であって、
前記切断ステップで試料を切断した際に作製した複数の切片に基づ ヽて、試料に 存在する遺伝子の発現量を測定する発現量測定ステップと、
前記試料立体画像構築ステップで構築した試料立体画像および前記発現量測定 ステップで測定した発現量から、所定の画像再構築手法に基づ!、て前記遺伝子発 現画像を構築する遺伝子発現画像構築ステップと
をさらに含むことを特徴とする遺伝子発現画像構築方法。
[2] 複数の試料を対象とし、
試料ごとに予め定めた切断方向で、各試料に対し、前記切断ステップならびに前 記試料立体画像構築ステップおよび前記発現量測定ステップを実行し、
前記遺伝子発現画像構築ステップは、前記試料立体画像構築ステップで構築した 各試料の試料立体画像および前記発現量測定ステップで測定した各試料の発現量 から、所定の画像再構築手法に基づ 、て前記遺伝子発現画像を構築すること を特徴とする請求項 1に記載の遺伝子発現画像構築方法。
[3] 前記試料立体画像構築ステップは、
前記撮像した各撮像断面画像から、撮像断面画像ごとに予め定めた領域を認識し 、当該認識した領域の断面画像である領域断面画像を抽出する領域断面画像抽出 ステップと、
前記領域断面画像抽出ステップで抽出した複数の領域断面画像に基づ ヽて、前 記領域断面画像抽出ステップで認識した複数の領域で構成される 3次元画像である 領域立体画像を構築する領域立体画像構築ステップと
をさらに含み、
当該試料立体画像構築ステップは、領域立体画像を試料立体画像として構築する こと
を特徴とする請求項 1または 2に記載の遺伝子発現画像構築方法。
[4] 前記遺伝子発現画像構築ステップは、
前記領域断面画像抽出ステップで抽出した領域断面画像に基づいて前記予め定 めた領域の面積を算出し、算出した面積に基づいて前記発現量測定ステップで測定 した発現量を補正する発現量補正ステップと、
前記領域立体画像構築ステップで構築した領域立体画像および前記発現量補正 ステップで補正した発現量から、所定の画像再構築手法に基づ！ヽて前記遺伝子発 現画像を構築する補正発現画像構築ステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項 3に記載の遺伝子発現画像構築方法。
[5] 前記発現量測定ステップは、遺伝子の発現量を測定すると共に、当該測定した発 現量の信頼性に関する情報である信頼性情報を算出し、
前記遺伝子発現画像構築ステップは、前記試料立体画像構築ステップで構築した 試料立体画像ならびに前記発現量測定ステップで測定した発現量および算出した 信頼性情報から、所定の画像再構築手法に基づ!、て前記遺伝子発現画像を構築 すること
を特徴とする請求項 1から 4のいずれか 1つに記載の遺伝子発現画像構築方法。
[6] 前記所定の画像再構築手法として、解析的手法または近似解推定手法を用いるこ と
を特徴とする請求項 1から 5のいずれか 1つに記載の遺伝子発現画像構築方法。
[7] 試料を切断する切断手段と、前記切断手段で切断した試料の断面を撮像し、撮像 した複数の撮像断面画像に基づいて試料の 3次元画像である試料立体画像を構築 する試料立体画像構築手段と、を備え、試料に存在する遺伝子の発現状態と試料 立体画像とを対応付けた遺伝子発現画像を構築する遺伝子発現画像構築システム であって、
前記切断手段で試料を切断した際に作製した複数の切片に基づいて、試料に存 在する遺伝子の発現量を測定する発現量測定手段と、
前記試料立体画像構築手段で構築した試料立体画像および前記発現量測定手 段で測定した発現量から、所定の画像再構築手法に基づ!ヽて前記遺伝子発現画像 を構築する遺伝子発現画像構築手段と
をさらに備えたことを特徴とする遺伝子発現画像構築システム。
[8] 複数の試料を対象とし、
試料ごとに予め定めた切断方向で、各試料に対し、前記切断手段ならびに前記試 料立体画像構築手段および前記発現量測定手段を実行し、
前記遺伝子発現画像構築手段は、前記試料立体画像構築手段で構築した各試料 の試料立体画像および前記発現量測定手段で測定した各試料の発現量から、所定 の画像再構築手法に基づいて前記遺伝子発現画像を構築すること
を特徴とする請求項 7に記載の遺伝子発現画像構築システム。
[9] 前記試料立体画像構築手段は、
前記撮像した各撮像断面画像から、撮像断面画像ごとに予め定めた領域を認識し 、当該認識した領域の断面画像である領域断面画像を抽出する領域断面画像抽出 手段と、
前記領域断面画像抽出手段で抽出した複数の領域断面画像に基づ ヽて、前記領 域断面画像抽出手段で認識した複数の領域で構成される 3次元画像である領域立 体画像を構築する領域立体画像構築手段と
をさらに備え、
当該試料立体画像構築手段は、領域立体画像を試料立体画像として構築すること を特徴とする請求項 7または 8に記載の遺伝子発現画像構築システム。
[10] 前記遺伝子発現画像構築手段は、
前記領域断面画像抽出手段で抽出した領域断面画像に基づいて前記予め定めた 領域の面積を算出し、算出した面積に基づいて前記発現量測定手段で測定した発 現量を補正する発現量補正手段と、
前記領域立体画像構築手段で構築した領域立体画像および前記発現量補正手 段で補正した発現量から、所定の画像再構築手法に基づ!、て前記遺伝子発現画像 を構築する補正発現画像構築手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項 9に記載の遺伝子発現画像構築システム。
[11] 前記発現量測定手段は、遺伝子の発現量を測定すると共に、当該測定した発現量 の信頼性に関する情報である信頼性情報を算出し、
前記遺伝子発現画像構築手段は、前記試料立体画像構築手段で構築した試料立 体画像ならびに前記発現量測定手段で測定した発現量および算出した信頼性情報 から、所定の画像再構築手法に基づ 、て前記遺伝子発現画像を構築すること を特徴とする請求項 7から 10のいずれか 1つに記載の遺伝子発現画像構築システ ム。
[12] 前記所定の画像再構築手法として、解析的手法または近似解推定手法を用いるこ と
を特徴とする請求項 7から 11のいずれか 1つに記載の遺伝子発現画像構築システ ム。
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