定量的画像解析による核膜動態の解明理化学研究所（理研） 研究グループ
近年の生命科学分野では，客観的で信頼性の高い画像の自動定量解析法が，多くの場面で求められている。
真核生物のゲノムを取り囲む核膜は，二層の脂質膜，核ラミナ，核内膜タンパク質群，核膜孔複合体（NPC）によって構築されている。細胞周期間期に，核膜は次の細胞分裂に備えて成長を続け，その過程でNPC数が倍加する。しかし，間期での核膜の成長過程，特にNPC形成にはまだ不明点が多く，その機構を調べるには，形成に関わる動態の定量的な評価が必要とされていた。
また，NPCの不均一分布に起因した“NPCの存在しない領域”を「Pore-free island」と呼んでおり，Porefree islandは間期初期に高頻度で観察され，細胞周期 が進行するにつれて徐々に消失する。その形状は極めて多様性に富み，NPCの輝点の濃密さで定義するため，Pore-free islandには明確な境界が存在しない。そのため，従来の画像解析技術では検出することができなかった。
同グループは，Pore-free islandが細胞周期の進行に伴って消失することに注目し，核膜動態の解明を目指した。Pore-free islandのタイムラプス観察は困難だったため，離れた時間点での変化を膨大な画像データから自動解析する定量的画像解析フレームワークを確立した。
フレームワークは，観察から画像処理，数値定量化，シミュレーションまでの一連の処理から構成されている。
その結果，間期におけるNPC形成とPore-free islandの消失に関わりがあることを見いだした。今回はNPCの構成因子のうち，一部のものを対象としたが，解析対象をNPC全構成因子に広げることで，NPC形成の全容解明に迫れる可能性がある。また，これまで核膜上のNPCの密度は，生物種や細胞種によってさまざまであることが知られていたが，それが何によって規定されているのか不明だった。今回発見したNPC形成の“場”の存在は，核膜上のNPCの密度によってその形成を制御する 機構が存在する可能性を有しており，今後の核膜孔研究に新たな方向性を示すものである。
本研究で提案した画像解析フレームワークは，Porefree islandの解析のためにオーダーメイドで考案したものである。しかし，フレームワークを支える個々の技術は，輝点分布の濃密による領域分割や，輝点の検出など，細胞内画像処理の多くの場面において汎用的に使用できるため，より多くの細胞画像の解析に役立つことが期待される。
