ハイスループットイメージング

ハイスループットかハイコンテントか

「ハイスループット」と「ハイコンテント」という言葉が同じ意味で使用されることは珍しくありません。両者の主な違いは、取得した画像データの次元、つまり情報量です。情報量が多いほど、複雑な表現型をより正確に理解するのに役立ちます。「ハイコンテント」は、多くの場合、複数のバイオマーカーの情報を取得するために複数の蛍光チャネルを使用することを意味します。対照的に、「ハイスループット」とは、取得したデータの情報量ではなく、処理が可能なサンプル数を指します。ハイスループット方式（大量のサンプル）で、ハイコンテントイメージングを行うことも可能です。これは、「ハイコンテントスクリーニング」と呼ばれることがあります。

ニコンのBioPipelineシステムは、ハイスループットとハイコンテントの両方に適しています。これらは、ニコンの主力の顕微鏡をベースにしたシステムのため、プレートリーダーなどの「箱型システム」とは異なり、アップグレードが容易です。カメラ、対物レンズ、共焦点スキャナーなどを、システムに追加・交換することが可能です。

ハイスループットイメージング解析におけるAI（人工知能）の活用

顕微鏡観察におけるAIに、多くの人が期待するのは、全く新しい画像解析の可能性を提供することです。新しい解析は重要かつ有用であり、その代表的な例は、無染色サンプルからの染色像の予測（位相差画像からDAPIの核染色を予測するなど）です。しかし、それ以上に大きなAIの利点は、従来の方法よりもはるかに高速で解析できることです。

ニコンは、ディープラーニングをベースとする信頼性の高い画像解析ツールを、NIS.aiシリーズとして提供しています。NIS.ai は、NIS-Elementsソフトウェアを拡張するさまざまなモジュールや機能を備えています。ハイスループットイメージングに効果的なNIS.aiモジュールには、以下のものがあります。

• Clarify.ai ：蛍光画像から、ぼやけた背景光だけを自動的に除去するAIモジュールです。あらかじめ学習済みのモジュールのためユーザーによるAIのトレーニングは必要ありません。

• Segment.ai ：従来の二値化処理では抽出が困難だったターゲットを認識し、セグメント処理するAIモジュールです。

• Convert.ai ：2つの異なる観察方法における特徴を認識し、一方の観察方法で取得された画像からもう一方の観察方法の画像を予測するAIモジュールです。