画像化法：体積電子顕微鏡での全細胞中の細胞小器官の区分け

細胞には、数百に及ぶ細胞小器官や高分子集合体が含まれている。それらの複雑な構成を完全に理解するには、細胞全体をナノメートルレベルで三次元的に再構築する必要があり、それはロバストでスケーラブルな自動化手法がなければ実現できない。今回我々は、こうした手法の開発を助けるために、集束イオンビーム走査型電子顕微鏡（FIB-SEM）を用いて、ボクセル当たり4 nmの近等方分解能で画像化された、複数の細胞タイプに由来する体積が多様なサンプルについて、35種類に及ぶさまざまな細胞小器官（小胞体から微小管、リボソームまで）の注釈付けを行った。そして、ボクセル当たり4 nmと8 nmのFIB-SEM体積中でこれらの構造を区分けするよう深層学習アーキテクチャーを訓練し、その性能を確認して、この自動化再構築法を使えば細胞成分間の空間相互作用などのこれまで得ることのできなかった値を直接定量できることを明らかにした。さらに、こうした再構築法は、光学顕微鏡画像や電子顕微鏡画像を相関研究用に自動的に登録するのに使えることも示す。我々は、データやコンピューターコード、トレーニングしたモデルを共有できるように、オープンデータ、オープンソースのウェブリポジトリ「OpenOrganelle」を作成した。これによって、世界のどこにいる科学者でも、これらのデータセットの自動再構築版を検索し、さらに改良することが可能になるだろう。

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