(57)【要約】本技術に係る細胞分析システムは、画像取得部と、振動情報抽出部と、振動特性算出部とを具備する。画像取得部は、細胞を経時的に撮像した細胞画像を取得する。振動情報抽出部は、細胞画像から、細胞の自発膜電位振動に起因する振動情報を抽出する。振動特性算出部は、振動情報から、振動情報の振動特性を算出する。
2014103137.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞を経時的に撮像した細胞画像を取得する画像取得部と、
前記細胞画像から、細胞の自発膜電位振動に起因する振動情報を抽出する振動情報抽出部と、
前記振動情報から、前記振動情報の振動特性を算出する振動特性算出部と
を具備する細胞分析システム
【請求項２】
請求項１に記載の細胞分析システムであって、
前記細胞画像において抽出範囲を指定する範囲指定部をさらに具備し、
前記振動情報抽出部は、前記抽出範囲から前記振動情報を抽出する
細胞分析システム。
【請求項３】
請求項２に記載の細胞分析システムであって、
前記振動特性に基づいて、前記抽出範囲に含まれる一つ又は複数の細胞を評価する評価部
をさらに具備する細胞分析システム。
【請求項４】
請求項３に記載の細胞分析システムであって、
前記範囲指定部は、前記細胞画像において一つの細胞を含む範囲を前記抽出範囲として指定し、
前記評価部は、前記細胞に入力されている刺激の種類や強度を評価する
細胞分析システム。
【請求項５】
請求項３に記載の細胞分析システムであって、
前記範囲指定部は、前記細胞画像において複数の細胞からなる細胞群を含む範囲を前記抽出範囲として指定し、
前記評価部は、前記細胞群における細胞ネットワークの形成状態を評価する
細胞分析システム。
【請求項６】
請求項１に記載の細胞分析システムであって、
前記振動情報抽出部は、電磁波の強度振動を前記振動情報として抽出する
細胞分析システム。
【請求項７】
請求項１に記載の細胞分析システムであって、
前記振動情報抽出部は、運動振動を前記振動情報として抽出する
細胞分析システム。
【請求項８】
請求項１に記載の細胞分析システムであって、
前記振動特性算出部は、前記振動情報に対して周波数変換を施し、前記振動特性を算出する
細胞分析システム。
【請求項９】
請求項２に記載の細胞分析システムであって、
前記振動情報抽出部は、前記抽出範囲から複数種の振動情報を抽出する
細胞分析システム。
【請求項１０】
請求項２に記載の細胞分析システムであって、
前記範囲指定部は、前記細胞画像において細胞群を含む範囲と、前記細胞群を構成する細胞を含む範囲を抽出範囲として指定する
細胞分析システム。
【請求項１１】
細胞を経時的に撮像した細胞画像を取得する画像取得部と、
前記細胞画像から、細胞の自発膜電位振動に起因する振動情報を抽出する振動情報抽出部と、
前記振動情報から、前記振動情報の振動特性を算出する振動特性算出部と
として情報処理装置を動作させる細胞分析プログラム。
【請求項１２】
細胞を経時的に撮像して細胞画像を生成し、
前記細胞画像から、細胞の自発膜電位振動に起因する振動情報を抽出し、
前記振動情報から、前記振動情報の振動特性を算出する
細胞分析方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の細胞分析方法であって、
前記振動情報を抽出するステップでは、前記細胞画像において一つの細胞を含む範囲から前記振動情報を抽出し、
前記細胞分析方法は、前記振動特性に基づいて前記細胞に入力されている刺激の種類や強度を評価するステップをさらに具備する
細胞分析方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の細胞分析方法であって、
前記振動情報を抽出するステップでは、記細胞画像において複数の細胞からなる細胞群を含む範囲から前記振動情報を抽出し、
前記細胞分析方法は、前記振動特性に基づいて前記細胞群における細胞ネットワークの形成状態を評価するステップをさらに具備する
細胞分析方法。
【請求項１５】
請求項１２に記載の細胞分析方法であって、
前記細胞画像を生成するステップでは、神経突起のみを通過させ、細胞体を通過させない流路によって隔てられ、培養された複数の細胞群をそれぞれ経時的に撮像し、前記細胞画像を生成する
細胞分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、細胞や細胞ネットワークの状態を評価するための細胞分析システム及び細胞分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ｉＰＳ細胞の作成（特許文献１参照）により、再生医療、組織工学、細胞工学等の分野の進歩は著しく、細胞の状態の評価や、細胞に対する薬物等の効果や影響の評価に対する要望が非常に大きくなっている。特に神経細胞においても、ｉＰＳ細胞等の胚性幹細胞から神経細胞を作製する方法が確立されてきており（特許文献２参照）、神経細胞の有効な評価方法が求められている。【０００３】
神経細胞の評価方法としては、電極アレイを用いた方法が多く用いられる（特許文献３乃至５参照）。また神経細胞は、細胞単体ではなく回路、神経ネットワークとして機能するが、神経ネットワークの評価方法としては、局所的に電気刺激を加える方法（特許文献３参照）や神経突起の一部を破壊し回復過程を評価する方法（特許文献４参照）等が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１８８８６０号公報
【特許文献２】特開２００６−５２５２１０号公報
【特許文献３】特開２０１１−１２２９５３号公報
【特許文献４】特開２００９−１１８８１７号公報
【特許文献５】特開２００６−３２９６７２号公報
【特許文献６】特開２００４−００８１７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献３乃至５に記載されたような電極アレイを用いた神経細胞の評価方法では、評価する空間的な範囲や解像度が電極アレイに依存し、広範囲で高解像度の評価を行うためには、大判で高密度な電極アレイを作製する必要がある。又、特許文献３及び４及に記載されたような神経ネットワークの評価方法では、局所的なネットワークの評価は可能であるが、広範囲にわたる神経ネットワークの評価は困難である。【０００６】
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、細胞及び細胞ネットワークを有効に評価することが可能な細胞分析システム、細胞分析プログラム及び細胞分析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る細胞分析システムは、画像取得部と、振動情報抽出部と、振動特性算出部とを具備する。
上記画像取得部は、細胞を経時的に撮像した細胞画像を取得する。
上記振動情報抽出部は、上記細胞画像から、細胞の自発膜電位振動に起因する振動情報を抽出する。
上記振動特性算出部は、上記振動情報から、上記振動情報の振動特性を算出する。【０００８】
細胞の自発膜電位振動や自発膜電位振動に起因する細胞群の電位振動は、細胞の状態（生きの良さやチャネルなどの発現、機能、細胞に入力されている刺激の状態や、細胞ネットワークの形成状態）によって影響を受ける。このため、自発膜電位振動に起因する振動情報（後述する光強度振動等）の振動特性は、細胞の状態を反映したものとなる。細胞分析システムは、振動特性をユーザに提示することができ、ユーザは振動特性に基づいて細胞の状態を評価することができる。【０００９】
上記細胞分析システムであって、上記細胞画像において抽出範囲を指定する範囲指定部をさらに具備し、上記振動情報抽出部は、上記抽出範囲から上記振動情報を抽出してもよい。【００１０】
この構成によれば、細胞画像において振動情報を抽出する抽出範囲を指定することができ、細胞や細胞群を含む画像範囲を抽出範囲とすることが可能となる。範囲指定部は、ユーザによる操作入力によって抽出範囲を指定してもよく、画像処理等によって細胞や細胞群を検出し、抽出範囲を指定してもよい。【００１１】
上記細胞分析システムは、上記振動特性に基づいて、上記抽出範囲に含まれる一つ又は複数の細胞を評価する評価部をさらに具備してもよい。【００１２】
上述のように、振動特性は、範囲指定部によって指定された抽出範囲に含まれる細胞の状態を反映する。このため、評価部は、振動情報の振動特性（周波数や振幅、振動パワー等）に基づいて、細胞の状態を評価することが可能である。【００１３】
上記範囲指定部は、上記細胞画像において一つの細胞を含む範囲を上記抽出範囲として指定し、上記評価部は、上記細胞に入力されている刺激の種類や強度を評価してもよい。【００１４】
細胞に入力されている刺激（興奮性や抑制性の刺激等）によってその細胞の自発膜電位振動は影響を受ける。このため、評価部は、一つの細胞を抽出範囲として抽出された振動情報の振動特性に基づいて、その細胞に入力されている刺激の種類や強度を評価することが可能である。【００１５】
上記範囲指定部は、上記細胞画像において複数の細胞からなる細胞群を含む範囲を上記抽出範囲として指定し、上記評価部は、上記細胞群における細胞ネットワークの形成状態を評価してもよい。【００１６】
細胞群における細胞のネットワーク形成状態によってその細胞群から抽出される振動情報は影響を受ける。このため、評価部は、細胞群を抽出範囲として抽出された振動情報の振動特性に基づいて、その細胞群のネットワーク形成状態を評価することが可能である。【００１７】
上記振動情報抽出部は、電磁波の強度振動を上記振動情報として抽出してもよい。【００１８】
細胞に導入された物質（蛍光物質等）や細胞自体から放出される電磁波（光や放射線等）の強度振動は、自発膜電位振動の影響を受ける。このため、細胞画像から抽出される光の強度振動の振動特性から、細胞の状態を評価することが可能となる。【００１９】
上記振動情報抽出部は、運動振動を上記振動情報として抽出してもよい。【００２０】
画像に対する動き解析処理によって抽出することが可能な細胞や細胞内の運動振動は、自発膜電位振動の影響を受ける。このため、細胞画像から抽出される運動振動の振動特性から、細胞の状態を評価することが可能となる。【００２１】
上記振動特性算出部は、上記振動情報に対して周波数変換を施し、上記振動特性を算出してもよい。【００２２】
振動情報に高速フーリエ変換やウェーブレット変換等の周波数変換を施すことにより、周波数や振幅、振動パワー等の振動情報の振動特性を算出することができ、細胞の状態の評価に利用することが可能となる。【００２３】
上記振動情報抽出部は、上記抽出範囲から複数種の振動情報を抽出してもよい。【００２４】
同一の抽出範囲から複数種の振動情報（例えば光強度振動と運動振動）を抽出し、それらの類似性を比較することにより、自発膜電位振動が各種の振動情報に与える影響を判断することができ、細胞の状態の評価に利用することが可能である。【００２５】
上記範囲指定部は、上記細胞画像において細胞群を含む範囲と、上記細胞群を構成する細胞を含む範囲を抽出範囲として指定してもよい。【００２６】
この構成によれば、細胞群と細胞をそれぞれ含む抽出範囲から抽出される振動情報を比較することが可能となる。【００２７】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る細胞分析プログラムは、画像取得部と、振動情報抽出部と、振動特性算出部として情報処理装置を動作させる。
上記画像取得部は、細胞を経時的に撮像した細胞画像を取得する。
上記振動情報抽出部は、上記細胞画像から、細胞の自発膜電位振動に起因する振動情報を抽出する。
上記振動特性算出部は、上記振動情報から、上記振動情報の振動特性を算出する。【００２８】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る細胞分析方法は、細胞を経時的に撮像して細胞画像を生成し、上記細胞画像から、細胞の自発膜電位振動に起因する振動情報を抽出し、上記振動情報から、上記振動情報の振動特性を算出する。【００２９】
上記振動情報を抽出するステップでは、上記細胞画像において一つの細胞を含む範囲から上記振動情報を抽出し、上記細胞分析方法は、上記振動特性に基づいて上記細胞に入力されている刺激の種類や強度を評価するステップをさらに具備してもよい。【００３０】
上記振動情報を抽出するステップでは、記細胞画像において複数の細胞からなる細胞群を含む範囲から上記振動情報を抽出し、上記細胞分析方法は、上記振動特性に基づいて上記細胞群における細胞ネットワークの形成状態を評価するステップをさらに具備してもよい。【００３１】
上記細胞画像を生成するステップでは、神経突起のみを通過させ、細胞体を通過させない流路によって隔てられ、培養された複数の細胞群をそれぞれ経時的に撮像し、上記細胞画像を生成してもよい。【００３２】
この分析方法によれば、異種の細胞から構成された細胞群の間での細胞ネットワークの構築を評価することが可能となる。
【発明の効果】
【００３３】
以上のように、本技術によれば、細胞及び細胞ネットワークを有効に評価することが可能な細胞分析システム、細胞分析プログラム及び細胞分析方法を提供することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本技術の実施形態に係る細胞分析システムの構成を示す模式図である。
【図２】同細胞分析システムの画像取得部が取得する細胞画像の例である。
【図３】同細胞分析システムの範囲指定部が指定する抽出範囲の例である。
【図４】神経細胞の自発膜電位振動を示す模式図である。
【図５】神経細胞のネットワーク形成に伴なう自発膜電位振動の同期を示す模式図である。
【図６】本技術の実施形態に係る同細胞分析システムの振動情報抽出部が抽出する振動情報の例である。
【図７】同細胞分析システムの振動特性算出部が算出する振動特性の例である。
【図８】本発明の応用例に係る細胞ネットワーク評価用プレートの模式図である。
【図９】本発明の実施例に係る、生理活性物質が投与された神経細胞を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動である。
【図１０】本発明の実施例に係る、生理活性物質が投与された神経細胞を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動の振動特性である。
【図１１】本発明の実施例に係る細胞画像である。
【図１２】本発明の実施例に係る、細胞ネットワークを形成していない個々の細胞を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動である。
【図１３】本発明の実施例に係る、細胞ネットワークを形成していない細胞群を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動及びその振動特性である
【図１４】本発明の実施例に係る、細胞ネットワークを形成している個々の細胞を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動である。
【図１５】本発明の実施例に係る、細胞ネットワークを形成している細胞群を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動及びその振動特性である。
【図１６】本発明の実施例に係る、培養日数毎に細胞群を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動である。
【図１７】本発明の実施例に係る、培養日数毎に細胞群を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動の振動特性である。
【図１８】本発明の実施例に係る、培養日数毎に個々の細胞を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動である。
【図１９】本発明の実施例に係る、培養日数毎に個々の細胞を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動の振動特性である。
【図２０】本発明の実施例に係る細胞画像である。
【図２１】本発明の実施例に係る、個々の細胞を含む抽出範囲から抽出された運動振動である。
【図２２】本発明の実施例に係る、個々の細胞を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動である。
【図２３】本発明の実施例に係る、生理活性物質が投与された神経細胞を含む抽出範囲から抽出された運動振動である。
【図２４】本発明の実施例に係る、生理活性物質が投与された神経細胞を含む抽出範囲から抽出された運動振動の振動特性である。
【図２５】本発明の実施例に係る、培養日数毎に細胞群を含む抽出範囲から抽出された運動振動である。
【図２６】本発明の実施例に係る、培養日数毎に細胞群を含む抽出範囲から抽出された運動振動の振動特性及びその振動の大きさの平均値である。
【図２７】本発明の実施例に係る、細胞毒性物質が投与された細胞群を含む抽出範囲から抽出された運動振動の振動特性である。
【図２８】本発明の実施例に係る、細胞毒性物質が投与された細胞群を含む抽出範囲から抽出された運動振動の振動特性及びその振動の大きさの平均値である。
【図２９】本発明の実施例に係る、細胞毒性物質が投与された個々の細胞を含む抽出範囲から抽出された運動振動の振動特性である。
【図３０】本発明の実施例に係る、細胞毒性物質が投与された個々の細胞を含む抽出範囲から抽出された運動振動の振動特性及びその振動の大きさの平均値である
【発明を実施するための形態】
【００３５】
本技術の実施形態に係る細胞分析システムについて説明する。
【００３６】
［分析システムの構成］
図１は、本実施形態に係る細胞分析システム１００を示す模式図である。図１に示すように細胞分析システム１００は、画像取得部１０１、範囲指定部１０２、振動情報抽出部１０３、振動特性算出部１０４、評価部１０５及び画像生成部１０６を有する。これらの各構成は、情報処理装置によって実現されている機能的構成である。
【００３７】
画像取得部１０１は、「細胞画像」を取得する。細胞画像は、分析対象の細胞や細胞群を経時的に撮像した画像であり、動画や連続的に撮像された複数の静止画であるものとすることができる。具体的には、細胞画像は、明視野撮像、暗視野撮像、位相差撮像、蛍光撮像、共焦点撮像、多光子励起蛍光撮像、吸収光撮像、乱光撮像等の各種の光学的な画像撮像方法を利用して撮像された画像であるものとすることができる。
【００３８】
図２は、細胞画像の例であり、複数の神経細胞を含む画像である。画像取得部１０１は、図示しない撮像装置（顕微鏡撮像装置）から細胞画像を取得してもよく、ストレージに格納されている画像やネットワークから供給された画像を細胞画像として取得するものとすることも可能である。画像取得部１０１は、取得した細胞画像を範囲指定部１０２に供給する。
【００３９】
範囲指定部１０２は、細胞画像において「抽出範囲」を指定する。抽出範囲は、後述する振動情報抽出部１０３が振動情報を抽出する範囲である。図３は、細胞画像において、範囲指定部１０２によって指定された抽出範囲（図中、四角枠内）の例である。範囲指定部１０２は、ユーザによって指示された分析対象（細胞単体や細胞群等）にしたがって、抽出範囲を指定するものとすることができる。
【００４０】
具体的には、範囲指定部１０２は、細胞画像に分析対象の細胞や細胞群のみが含まれている場合等には、細胞画像全体を抽出範囲として指定するものとすることができる。また、範囲指定部１０２は、細胞画像に分析対象以外の細胞や細胞群が含まれている場合には、細胞画像の一部範囲のみを抽出範囲として指定するものとすることができる。
【００４１】
例えば範囲指定部１０２は、分析対象が一つの細胞である場合には、その細胞を含む画像範囲を抽出範囲として指定するものとすることができる。また範囲指定部１０２は、それぞれが一つの細胞を含む複数の画像範囲を抽出範囲として指定してもよい。図３では、それぞれが一つの細胞を含む複数の画像範囲が抽出範囲として指定されている。
【００４２】
また、範囲指定部１０２は、分析対象が複数の細胞からなる細胞群である場合には、その細胞群を含む画像範囲を抽出範囲として指定するものとすることができる。また範囲指定部１０２は、それぞれが一つの細胞郡を含む複数の画像範囲を抽出範囲として指定してもよい。さらに、範囲指定部１０２は、細胞群を含む画像範囲と、その細胞群を構成する細胞を含む画像範囲を共に抽出範囲として指定してもよい。
【００４３】
範囲指定部１０２は、ユーザによる指示入力を受けて抽出範囲を指定してもよく、画像処理によって細胞や細胞群を検出し、抽出範囲を指定してもよい。範囲指定部１０２は、細胞画像と共に指定した抽出範囲を振動情報抽出部１０３に供給する。
【００４４】
振動情報抽出部１０３は、範囲指定部１０２によって指定された抽出範囲から「振動情報」を抽出する。振動情報とは、細胞の自発膜電位振動に起因する振動の情報である。自発膜電位振動は、神経細胞等の一部の細胞において見られる膜電位の振動であり、以下、神経細胞を例にとって自発膜電位振動について説明する。図４及び図５は、神経細胞の自発膜電位振動を示すグラフであり、時間に対する膜電位の変化を示す。
【００４５】
神経細胞は、他の神経細胞と形成したシナプスから刺激の入力がない場合も、膜電位が低下し閾値に達することで特定のチャネルが作用して膜電位の上昇を引き起こし、いくつかのチャネルの作用により膜電位の上昇が続いた後に、活動電位を発する閾値に達すると特定のチャネルが開いて活動電位を起こし、再び膜電位が低下するという自発膜電位振動を起こす。
【００４６】
活動電位を生じる閾値は一定であるが、膜電位が低下から上昇に転ずるチャネルの組合せは、電位に依存して複数存在し、神経細胞に入力する興奮性、抑制性の入力によりどの電位で電位の上昇が起こるかが異なってくる。
【００４７】
図４（ａ）は、神経細胞に抑制性の入力が多く入っている、または興奮性の入力が入っていない場合の自発膜電位振動を示す。この場合、過分極方向に向かうため、深い膜電位での上昇が起こり、自発膜電位振動は振幅が大きく、周波数の低い振動となる。また、図４（ｂ）に示すように興奮性の入力が多く入っている、または抑制性の入力が入っていない場合は、浅い膜電位で再上昇が起こり、自発膜電位振動は振幅が小さく、周波数の高い振動となる。即ち、図４に示すような自発膜電位振動は、細胞の生きの良さやチャネルなどの発現、機能、細胞に入力されている刺激の状態等といった細胞の状態に関する情報を含んでいる。
【００４８】
また、複数の神経細胞によって構成される神経ネットワークとして見た場合、個々の神経細胞の自発膜電位振動に伴った活動電位、シナプスを通じた接続細胞への興奮性、または抑制性の入力により、ネットワーク全体の電位振動の同期が起こる。図５は、細胞ネットワーク形成による自発膜電位振動の同期を示す模式図であり、図５（ａ）は、個々の神経細胞の自発膜電位振動を示し、図５（ｂ）は複数の神経細胞から構成される神経細胞ネットワークの電位振動を示す。
【００４９】
図５（ｂ）に示すように、ネットワーク形成が弱い場合（図中、「非同期」）には、各神経細胞の自発膜電位振動の位相が揃っていないため、細胞群の電位振動の振幅は低下する。一方、ネットワーク形成が強い場合（図中、「同期」）には、各神経細胞の自発膜電位振動の位相が揃っているため、細胞群の電位振動の振幅は増加する。即ち、図５（ｂ）に示すような細胞群の電位振動は、細胞群によるネットワーク形成状態に関する情報を含んでいる。
【００５０】
このように、細胞の自発膜電位振動や、自発膜電位振動に起因する細胞群の電位振動は、細胞の状態や細胞ネットワークの形成状態を反映するものである。振動情報は、この自発膜電位振動に起因する振動に関する情報である。具体的には、振動情報は、撮像素子で撮像することが可能な電磁波（光や放射線等）、例えば細胞に導入された蛍光物質から生じる蛍光強度の振動、細胞の光学的特性（吸収、散乱等）を示す物質が生じるスペクトルの周波数や強度の振動等を含む。また、細胞画像が明視野像、暗視野像、位相差像等である場合には、振動情報はこれらの画像の動き解析から得られる細胞運動、細胞内運動の振動情報を含む。
【００５１】
振動情報抽出部１０３は、このような振動情報を細胞画像の抽出範囲から抽出する。したがって、一つの細胞を含む抽出範囲から抽出される振動情報は、その細胞についての振動情報であり、細胞群を含む抽出範囲から抽出される振動情報はその細胞群についての振動情報である。図６は、振動情報抽出部１０３が抽出する振動情報の一例であり、一つの神経細胞を含む抽出範囲から抽出された蛍光強度振動を示す。
【００５２】
振動情報抽出部１０３は、抽出範囲から一種類の振動情報（例えば蛍光強度振動）のみを抽出してもよく、複数の振動情報（例えば蛍光強度振動と運動振動）を抽出してもよい。振動情報抽出部１０３は、抽出した振動情報を振動特性算出部１０４に供給する。
【００５３】
振動特性算出部１０４は、上記振動情報から「振動特性」を算出する。振動特性は、振動情報を解析して得られる振動の特性であり、振幅や周波数、振動パワーの情報を含む。具体的には、振動特性は、振動情報にＦＦＴ（高速フーリエ変換）やウェーブレット変換等の周波数解析を施して得られる解析結果、即ち周波数スペクトルやパワースペクトルによって表されるものとすることができる。
【００５４】
また、振動特性算出部１０４は、細胞画像の画素に対する平均値を振動特性として算出してもよい。具体的には評価部１０５は、抽出範囲に含まれる画素や、細胞が検出される画素、振動が検出される画素、細胞に導入された物質（蛍光標識等）からのエネルギーが検出される画素、特徴的なスペクトルが存在する画素、運動が検出される画素に対する平均値を振動特性として算出することができる。
【００５５】
図７は、振動特性算出部１０４が算出する振動特性の一例であり、図６に示した振動情報（蛍光強度振動）に対してＦＦＴを施して得られるパワースペクトルある。振動特性算出部１０４は、算出した振動特性を評価部１０５に供給してもよく、画像生成部１０６に供給して表示させ、ユーザに提示してもよい。
【００５６】
評価部１０５は、振動特性算出部１０４から供給された振動特性に基づいて、抽出範囲に含まれる一つ又は複数の細胞を評価する。詳細は後述するが、具体的には評価部１０５は、振動特性によって表されている振動情報の周波数や振幅、振動パワー等に基づいて細胞に入力されている刺激の種類や強度、細胞ネットワークの形成状態を評価するものとすることができる。また、評価部１０５は、複数種の振動情報（例えば蛍光強度振動と運動振動）の振動特性の類似性に基づいて評価を実施してもよい。評価部１０５は評価結果を画像生成部１０６に供給する。
【００５７】
画像生成部１０６は、表示画像を生成し、図示しないディスプレイ等に表示させる。画像生成部１０６は、振動特性算出部１０４から供給された振動特性（図７参照）を表示させてもよく、評価部１０５から供給された評価結果を表示させてもよい。また、画像生成部１０６は、細胞画像に評価結果を重複させて表示画像を生成し、表示させてもよい。
【００５８】
細胞分析システム１００は以上のような構成を有する。なお、細胞分析システム１００は、一つの情報処理装置によって構成されるものに限られず、複数の情報処理装置によって構成されてもよく、情報処理装置のネットワーク上に構成されてもよい。
【００５９】
［分析システムの動作］
分析システム１００の動作について説明する。
【００６０】
（細胞単体の評価）
細胞単体を評価する場合、分析システム１００は次のように動作する。
【００６１】
画像取得部１０１は評価対象の細胞を含む細胞画像を取得し、範囲指定部１０２に供給する。範囲指定部１０２は、評価対象の細胞を含む範囲を抽出範囲として指定する。範囲指定部１０２は、細胞画像に評価対象の細胞のみが含まれている場合には、細胞画像の全体を抽出範囲として指定することができる。また、範囲指定部１０２は、それぞれが細胞を含む複数の抽出範囲を指定してもよい
【００６２】
振動情報抽出部１０３は、抽出範囲から振動情報として振動情報を抽出する（実施例参照）。振動情報抽出部１０３は、抽出範囲から複数種の振動情報、例えば蛍光強度振動と運動振動を抽出してもよい。振動特性算出部１０４は、振動情報に周波数解析を施し、振動特性を算出する。
【００６３】
ここで、抽出範囲から抽出される振動情報は、細胞の自発膜電位振動の影響を受ける。具体的には、細胞の自発膜電位振動の振幅が大きく、周波数が小さい場合には、その細胞から生じる振動情報の振幅も大きく、周波数が小さくなる。細胞の自発膜電位振動の振幅が小さく、周波数が大きい場合には、その細胞から生じる振動情報の振幅も小さく、周波数が大きくなる。
【００６４】
このため、評価部１０７は、振動情報の振動特性に基づいて、評価対象の細胞の状態を評価することができる。具体的には評価部１０７は、振動情報の振幅が大きく、周波数が小さい場合には、細胞に抑制性の入力が多く入っている、または興奮性の入力が入っていないと評価することができる。また、評価部１０７は、振動情報の振幅が小さく、周波数が大きい場合には、細胞に興奮性の入力が多く入っている、または抑制性の入力が入っていないと評価することができる。この他にも評価部１０７は、振動特性に基づいて細胞の生きの良さやチャネルなどの発現、機能等を評価するものとすることができる。
【００６５】
（細胞ネットワークの評価）
細胞ネットワークを評価する場合、分析システム１００は次のように動作する。
【００６６】
画像取得部１０１は評価対象の細胞群を含む細胞画像を取得し、範囲指定部１０２に供給する。範囲指定部１０２は、評価対象の細胞群を含む範囲を抽出範囲として指定する。範囲指定部１０２は、細胞画像に評価対象の細胞群のみが含まれている場合には、細胞画像の全体を抽出範囲として指定することができる。また、範囲指定部１０２は、それぞれが細胞群を含む複数の抽出範囲を指定してもよい。さらに、範囲指定部１０２は、細胞群を含む範囲と、その細胞群を構成する細胞を含む範囲をそれぞれ抽出範囲として指定するものとすることも可能である。
【００６７】
振動情報抽出部１０３は、抽出範囲から振動情報を抽出する。振動情報抽出部１０３は、抽出範囲から複数種の振動情報、例えば蛍光強度振動と運動振動を抽出してもよい。振動特性算出部１０４は、振動情報に周波数解析を施し、振動特性を算出する。
【００６８】
ここで、細胞群から抽出される振動情報は細胞群における細胞のネットワーク形成状態に影響を受ける。具体的には細胞ネットワークの形成が進んでいる場合には、その細胞群の振動情報の振幅は大きく、細胞ネットワークの形成が進んでいない場合にはその細胞群の振動情報の振幅は小さくなる。これは、細胞ネットワークの形成が進んでいる場合には各細胞の自発膜電位振動が同期して位相が揃い、細胞ネットワークの形成が進んでいない場合には各細胞の自発膜電位振動の位相が揃わないためである。
【００６９】
このため、評価部１０７は、細胞群を含む抽出範囲から抽出された振動情報の振動特性から、その細胞群における細胞のネットワーク形成状態を評価することができる。具体的には、評価部１０７は振動情報の振幅が大きい場合には細胞ネットワークの形成が進み、振動情報の振幅が小さい場合には細胞ネットワークの形成が進んでいないと評価することができる。
【００７０】
また、評価部１０７は、細胞群を含む抽出範囲と、その細胞群を構成する細胞を含む範囲からそれぞれ抽出された振動情報の振動特性の比較に基づいて、細胞ネットワークの形成状態を評価するものとすることも可能である。細胞群の振動情報は、細胞ネットワークの形成に伴なって振幅が大きくなるのに対し、細胞の振動情報は、細胞ネットワークの形成が進んでも顕著な変化を示さないためである。
【００７１】
加えて、評価部１０７は、培養日数の経過に伴なう振幅の増加に基づいて、細胞ネットワークの形成状態を評価するものとすることも可能である。細胞群の振動情報は、培養日数の経過によって細胞ネットワークの形成が進み、振幅が次第に大きくなるのに対し、細胞の振動情報は、細胞ネットワークの形成が進んでも振幅は顕著な変化を示さないためである。
【００７２】
本実施形態に係る分析システム１００は以上のように動作する。なお、分析システム１００の動作の一部又は全部は、分析システム１００の構成に替わりユーザが実施してもよい。
【００７３】
[本技術の応用例]
本技術の応用例に係る神経回路の評価システムついて説明する。図８は本技術の応用例に係る神経回路の評価システムにおいて利用される評価用プレート２００を示す模式図である。評価用プレート２００は、細胞を収容するためのウェル２０１を複数有する。各ウェル２０１は、流路２０２によって互いに接続されている。流路２０２は、細胞の神経突起が通過可能であり、細胞体は通過不可能に構成されている。
【００７４】
各ウェル２０１に異なる細胞種の細胞群を培養し、流路２０２を介して神経突起を接続させる。各ウェル２０１を経時的に撮像した細胞画像について、上述のようにして細胞ネットワークの形成状態を評価することにより、異なる細胞種間での細胞ネットワークの形成状態を評価することが可能となる。
【００７５】
光学観察に対して垂直方向に分布した細胞群に対しても、垂直方向に焦点面を走査することで評価することができる。また、各細胞に作用する生理活性物質や薬剤の濃度勾配を形成させ、濃度勾配に沿った評価を行うことも可能である。加えて、神経細胞以外の細胞群を各ウェル２０１毎に同時培養し、細胞ネットワークの形成状態評価することも可能である。
【００７６】
本技術は、上記各実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において変更することが可能である。
【実施例】
【００７７】
［１．Ｃａ２＋ｉｎｆｌｕｘ振動］
（１−１．生理活性物質による神経細胞の蛍光強度振動への影響）
神経細胞に対して抑制性の刺激を与える生理活性物質であるＧＡＢＡと、興奮性の刺激を与えるＬ−Ｇｌｕが神経細胞及び神経細胞ネットワークに与える影響を、蛍光強度振動を利用して評価した。【００７８】
ｉＰＳ細胞から分化させた神経細胞（ｉＰＳアカデミアジャパン）にＣａ２＋イメージングに用いられるＦｌｕｏ８（蛍光標識）を取り込ませ、培養液にＧＡＢＡ又はＬ−Ｇｌｕを投与した。それぞれの神経細胞から生じるＦｌｕｏ８の蛍光を２ｆｌａｍｅ／ｓｅｃで1分間、蛍光撮像し、それぞれの細胞画像を得た。【００７９】
各細胞画像において、一つの神経細胞を含む画像範囲を抽出範囲として、蛍光強度振動（振動情報）を抽出した。図９（ａ）はＧＡＢＡが投与された神経細部の細胞画像から抽出された蛍光強度振動であり、図９（ｂ）はＬ−Ｇｌｕが投与された神経細胞の細胞画像から抽出された蛍光強度振動である。【００８０】
続いて、それぞれの蛍光強度振動にＦＦＴ解析を施し、パワースペクトル（振動特性）を算出した。図１０（ａ）はＧＡＢＡが投与された神経細胞の蛍光強度振動（図９（ａ））から算出されたパワースペクトルであり、図１０（ｂ）はＬ−Ｇｌｕが投与された神経細胞の蛍光強度振動（図９（ｂ））から算出されたパワースペクトルである。【００８１】
図１０（ａ）と図１０（ｂ）のパワースペクトルを比較すると、ＧＡＢＡが投与された神経細胞の蛍光強度振動は、Ｌ−Ｇｌｕが投与された神経細胞の蛍光強度振動に対して振幅が大きく、低周波であることが確認できる。即ち、ＧＡＢＡやＬ−Ｇｌｕの投与によって神経細胞の自発膜電位振動が変動し、それを蛍光強度振動の振動特性から確認することが可能であるといえる。【００８２】
（１−２．神経細胞ネットワークの形成による細胞群の蛍光強度振動の変化）
ｉＰＳ細胞から分化させた神経細胞（ｉＰＳアカデミアジャパン）の、神経細胞ネットワークが形成されていない細胞群と、神経細胞ネットワークが形成された細胞群を準備し、それぞれの細胞群にＦｌｕｏ８を取り込ませた。それぞれの細胞群から生じるＦｌｕｏ８の蛍光を２ｆｌａｍｅ／ｓｅｃで1分間、蛍光撮像し、それぞれの細胞画像を得た。【００８３】
図１１（ａ）は神経細胞ネットワークが形成されていない細胞群の細胞画像であり、図１１（ｂ）は神経細胞ネットワークが形成された細胞群の細胞画像である。各細胞画像において、画像全体及び一つの神経細胞を含む画像範囲をそれぞれ抽出範囲として、蛍光強度振動を抽出した。図１１（ａ）及び図１１（ｂ）において一つの神経細胞を含む抽出範囲を示す（図中、四角枠内）。【００８４】
神経細胞ネットワークが形成されていない細胞群の細胞画像（図１１（ａ））の抽出範囲（画像全体及び各細胞）から蛍光強度振動（振動情報）を抽出した。図１２（ａ）〜（ｄ）は同細胞群の各細胞の蛍光強度振動であり、図１３（ａ）は画像全体（細胞群）の蛍光強度振動である。また、画像全体の蛍光強度振動（図１３（ａ））のパワースペクトル（振動特性）を算出した。そのパワースペクトルを図１３（ｂ）に示す。【００８５】
図１２（ａ）〜（ｄ）に示す各細胞の蛍光強度振動では、振動が観察されるのに対し、図１３（ａ）に示す細胞群の蛍光強度振動では、図１３（ｂ）に示すパワースペクトルからわかるように振動がほとんど観察されなかった。【００８６】
また、神経細胞ネットワークが形成された細胞群の細胞画像（図１１（ｂ））の抽出範囲（画像全体及び各細胞）から蛍光強度振動（振動情報）を抽出した。図１４（ａ）〜（ｄ）は同細胞群の各細胞の蛍光強度振動であり、図１５（ａ）は画像全体（細胞群）の蛍光強度振動である。また、画像全体の蛍光強度振動（図１５（ａ））のパワースペクトル（振動特性）を算出した。そのパワースペクトルを図１５（ｂ）に示す。【００８７】
図１４（ａ）〜（ｄ）に示す各細胞の蛍光強度振動では、神経細胞ネットワークが形成されていない場合（図１３（ａ）〜（ｄ））と同様に振動が観察された。さらに、図１５（ａ）に示す細胞群の蛍光強度振動でも、図１５（ｂ）に示すパワースペクトルからわかるように振動が観察された。【００８８】
このことから、各細胞の蛍光強度振動は、神経細胞ネットワークの形成の有無に関わらずに振動が観察されるものの、細胞群の蛍光強度振動は、神経細胞ネットワークの形成の有無によって影響を受けることがわかる。換言すれば、細胞群を抽出範囲とする蛍光強度振動の振動特性から、その細胞群が神経細胞ネットワークを形成しているか否かを評価することができる。【００８９】
続いて、神経細胞ネットワークが形成されていない細胞群を７日間に渡って培養し、神経細胞ネットワークの形成に伴なう蛍光強度振動の変化を観察した。図１６（ａ）〜（ｅ）は、各培養日数における、細胞群を含む画像全体を抽出範囲として抽出した蛍光強度振動である。また、図１７（ａ）〜（ｅ）は、各培養日数における、細胞群の蛍光強度振動（図１６（ａ）〜（ｅ））から算出したパワースペクトルである。【００９０】
図１７（ａ）〜（ｅ）に示すように、培養日数の経過に伴なって、蛍光強度振動の振動パワーが増加しており、特に培養１日後から２日後の変化が大きい。これは、培養日数の経過と共に神経細胞ネットワークが形成され、各細胞の自発膜電位振動の同期が進行していることを示す。また、特に培養１日後から２日後に神経細胞ネットワークの形成が進行してることがわかる。【００９１】
一方、図１８（ａ）〜（ｅ）は、各培養日数における、細胞群の個々の細胞を抽出範囲として抽出した蛍光強度振動であり、図１９（ａ）〜（ｅ）は、各培養日数における、個々の細胞の蛍光強度振動（図１８（ａ）〜（ｅ））から算出したパワースペクトルである。【００９２】
図１９（ａ）〜（ｅ）に示すように、培養日数の経過によっても、蛍光強度振動の振動パワーには顕著な変化がみられない。上記のように細胞群の蛍光強度振動の振動パワーは増大していることから、細胞群の蛍光強度振動の振動パワーは、神経細胞ネットワークの形成を反映していることが確認できる。【００９３】
［２．運動振動］
（２−１．神経細胞の運動振動と蛍光励起振動の比較）
ｉＰＳ細胞由来の神経細胞を２ｆｌａｍｅ／ｓｅｃで１分間撮像した細胞画像において、神経細胞を含む抽出範囲からブロックマッチングを用いた動き解析を利用して運動振動（振動情報）を抽出した。さらに各抽出範囲から、上述したＣａ２＋イメージングによる蛍光強度振動（振動情報）を抽出した。【００９４】
図２０は細胞画像と、抽出範囲（図中、四角枠内）を示す。図２１（ａ）〜（ｄ）は各抽出範囲から抽出された運動振動を示し、図２２（ａ）〜（ｄ）は各抽出範囲から抽出された蛍光強度振動を示す。図２１（ａ）と図２２（ａ）、図２１（ｂ）と図２２（ｂ）、図２１（ｃ）と図２２（ｃ）、図２１（ｄ）と図２２（ｄ）はそれぞれ同一の抽出範囲から抽出されたものである。【００９５】
運動振動（図２１）と蛍光強度振動（図２２）とを比較すると、それぞれの振動特性は完全には一致しないが、一部で関係した波形を示した。これにより、神経細胞の運動振動の少なくとも一部は、Ｃａ２＋ｉｎｆｌｕｘにより制御されているといえる。【００９６】
（２−２．生理活性物質による神経細胞の運動振動への影響）
神経細胞へのＧＡＢＡ及びＬ−Ｇｌｕの投与による影響を評価した。ｉＰＳ細胞から分化させた神経細胞（ｉＰＳアカデミアジャパン）の培養液にＧＡＢＡ又はＬ−Ｇｌｕを投与した。それぞれの神経細胞を２ｆｌａｍｅ／ｓｅｃで1分間撮像し、それぞれの細胞画像を得た。【００９７】
各細胞画像において、一つの神経細胞を含む画像範囲を抽出範囲として、運動振動を抽出した。図２３（ａ）はＧＡＢＡが投与された神経細部の細胞画像から抽出された運動振動であり、図２３（ｂ）はＬ−Ｇｌｕが投与された神経細胞の細胞画像から抽出された運動振動である。【００９８】
続いて、それぞれの運動振動にＦＦＴ解析を施し、パワースペクトルを算出した。図２４（ａ）はＧＡＢＡが投与された神経細胞の運動振動（図２３（ａ））から算出されたパワースペクトルであり、図２４（ｂ）はＬ−Ｇｌｕが投与された神経細胞の運動振動（図２３（ｂ））から算出されたパワースペクトルである。【００９９】
図２４（ａ）と図２４（ｂ）のパワースペクトルを比較すると、ＧＡＢＡが投与された神経細胞の運動振動は、Ｌ−Ｇｌｕが投与された神経細胞の運動振動に対して振幅が大きく、低周波であることが確認できる。即ち、ＧＡＢＡやＬ−Ｇｌｕの投与によって神経細胞の自発膜電位振動が変動し、それを運動振動の振動特性から確認することが可能であるといえる。【０１００】
（２−３．神経細胞ネットワークの形成による細胞群の運動振動の変化）
ｉＰＳ細胞から分化させた神経細胞（ｉＰＳアカデミアジャパン）の、神経細胞ネットワークが形成されていない細胞群を７日間に渡って培養し、神経細胞ネットワークの形成に伴なう運動振動の変化を観察した。図２５（ａ）〜（ｅ）は、各培養日数における、細胞群を含む画像全体を抽出範囲として抽出した運動振動である。また、図２６（ａ）は、各培養日における、細胞群の運動振動（図２５（ａ）〜（ｅ））から算出したパワースペクトルであり、図２６（ｂ）は各培養日における振動パワーの、抽出範囲に含まれる各画素に対する平均値である。【０１０１】
図２６（ａ）及び図２６（ｂ）に示すように、培養日数の経過に伴なって、運動振動の振動パワーが増加している。これは、培養日数の経過と共に神経細胞ネットワークが形成され、各細胞の自発膜電位振動の同期が進行していることを示す。即ち、細胞群の運動振動を利用してネットワーク形成の程度が評価可能であるといえる。【０１０２】
（２−４．運動振動による細胞毒性評価）
神経細胞への細胞毒性物質の投与による影響を細胞の運動振動を利用して評価した。細胞毒性モデルとして、アルツハイマー病の原因と考えられているＡβペプチドの細胞毒性と、抗アルツハイマー病薬のメマンチンの神経保護作用を評価した。Ａβペプチドの細胞毒性としては、シナプスに作用してのシナプス障害、細胞に取り込まれての細胞障害がある。【０１０３】
十分な神経細胞ネットワークを形成した、ｉＰＳ細胞に由来する神経細胞の細胞群を準備した。各細胞群にＡβペプチド又はＡβペプチド及びメマンチンを所定量投与し、５日間培養した。【０１０４】
５日後に、各細胞群の細胞画像を撮像し、画像全体と個々の細胞を抽出範囲として運動振動を抽出し、振動特性を算出した。図２７（ａ）〜（ｆ）は画像全体を抽出範囲として抽出した運動振動の振動特性である。図２７（ａ）はＡβペプチド及びメマンチンを投与していない細胞群、図２７（ｂ）は５０ｎＭのＡβペプチド、図２７（ｃ）は５００ｎＭのＡβペプチド、図２７（ｄ）は５０００ｎｍのＡβペプチドを投与した細胞群の振動特性である。また、図２７（ｅ）は５００ｎＭのＡβペプチド及び５μＭのメマンチン、図２７（ｆ）は５０００ｎＭのＡβペプチド及び５μＭのメマンチンを投与した細胞群の振動特性である。【０１０５】
図２８は、図２７（ａ）〜（ｅ）に示す各細胞群の運動振動から抽出した振動パワーの、抽出範囲に含まれる各画素に対する平均値である。図２８に示すように、Ａβペプチドの投与量が増加するにしたがって細胞群の振動パワーが低下しており、一方でメマンチンを投与したものは振動パワーが低下していないことがわかる。【０１０６】
また、図２９（ａ）〜（ｆ）は、個々の細胞を抽出範囲として抽出した運動振動の振動特性である。図２９（ａ）はＡβペプチド及びメマンチンを投与していない細胞群、図２９（ｂ）は５０ｎＭのＡβペプチド、図２９（ｃ）は５００ｎＭのＡβペプチド、図２９（ｄ）は５０００ｎｍのＡβペプチドを投与した細胞群の振動特性である。また、図２９（ｅ）は５００ｎＭのＡβペプチド及び５μＭのメマンチン、図２９（ｆ）は５０００ｎＭのＡβペプチド及び５μＭのメマンチンを投与した細胞群の振動特性である。【０１０７】
図３０は、図２９（ａ）〜（ｆ）に示す個々の細胞の運動振動から抽出した振動パワーの、抽出範囲に含まれる各画素に対する平均値である。図３０に示すように個々の細胞の振動パワーは、細胞群の振動パワー（図２５）と同様の傾向がみられるものの、細胞群のような大きな振動パワーの低下は確認されない。【０１０８】
以上のように、個々の細胞から抽出される運動振動の振動特性（図２８）から個々の細胞への細胞障害を評価し、細胞群から抽出される運動振動の振動特性（図３０）からシナプス障害に起因する神経細胞ネットワークを評価することが可能であるといえる。【０１０９】
なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。【０１１０】
（１）
細胞を経時的に撮像した細胞画像を取得する画像取得部と、
上記細胞画像から、細胞の自発膜電位振動に起因する振動情報を抽出する振動情報抽出部と、
上記振動情報から、上記振動情報の振動特性を算出する振動特性算出部と
を具備する細胞分析システム【０１１１】
（２）
上記（１）に記載の細胞分析システムであって、
上記細胞画像において抽出範囲を指定する範囲指定部をさらに具備し、
上記振動情報抽出部は、上記抽出範囲から上記振動情報を抽出する
細胞分析システム。【０１１２】
（３）
上記（１）又は（２）に記載の細胞分析システムであって、
上記振動特性に基づいて、上記抽出範囲に含まれる一つ又は複数の細胞を評価する評価部
をさらに具備する細胞分析システム。【０１１３】
（４）
上記（１）乃至（３）のいずれか一つに記載の細胞分析システムであって、
上記範囲指定部は、上記細胞画像において一つの細胞を含む範囲を上記抽出範囲として指定し、
上記評価部は、上記細胞に入力されている刺激の種類や強度を評価する
細胞分析システム。【０１１４】
（５）
上記（１）乃至（４）のいずれか一つに記載の細胞分析システムであって、
上記範囲指定部は、上記細胞画像において複数の細胞からなる細胞群を含む範囲を上記抽出範囲として指定し、
上記評価部は、上記細胞群における細胞ネットワークの形成状態を評価する
細胞分析システム。【０１１５】
（６）
上記（１）乃至（５）のいずれか一つに記載の細胞分析システムであって、
上記振動情報抽出部は、電磁波の強度振動を上記振動情報として抽出する
細胞分析システム。【０１１６】
（７）
上記（１）乃至（６）のいずれか一つに記載の細胞分析システムであって、
上記振動情報抽出部は、運動振動を上記振動情報として抽出する
細胞分析システム。【０１１７】
（８）
上記（１）乃至（７）のいずれか一つに記載の細胞分析システムであって、
上記振動特性算出部は、上記振動情報に対して周波数変換を施し、上記振動特性を算出する
細胞分析システム。【０１１８】
（９）
上記（１）乃至（８）のいずれか一つに記載の細胞分析システムであって、
上記振動情報抽出部は、上記抽出範囲から複数種の振動情報を抽出する
細胞分析システム。【０１１９】
（１０）
上記（１）乃至（９）のいずれか一つに記載の細胞分析システムであって、
上記範囲指定部は、上記細胞画像において細胞群を含む範囲と、上記細胞群を構成する細胞を含む範囲を抽出範囲として指定する
細胞分析システム。【０１２０】
（１１）
細胞を経時的に撮像した細胞画像を取得する画像取得部と、
上記細胞画像から、細胞の自発膜電位振動に起因する振動情報を抽出する振動情報抽出部と、
上記振動情報から、上記振動情報の振動特性を算出する振動特性算出部と
として情報処理装置を動作させる細胞分析プログラム。【０１２１】
（１２）
細胞を経時的に撮像して細胞画像を生成し、
上記細胞画像から、細胞の自発膜電位振動に起因する振動情報を抽出し、
上記振動情報から、上記振動情報の振動特性を算出する
細胞分析方法。【０１２２】
（１３）
上記（１２）に記載の細胞分析方法であって、
上記振動情報を抽出するステップでは、上記細胞画像において一つの細胞を含む範囲から上記振動情報を抽出し、
上記細胞分析方法は、上記振動特性に基づいて上記細胞に入力されている刺激の種類や強度を評価するステップをさらに具備する
細胞分析方法。【０１２３】
（１４）
上記（１２）又は（１３）に記載の細胞分析方法であって、
上記振動情報を抽出するステップでは、記細胞画像において複数の細胞からなる細胞群を含む範囲から上記振動情報を抽出し、
上記細胞分析方法は、上記振動特性に基づいて上記細胞群における細胞ネットワークの形成状態を評価するステップをさらに具備する
細胞分析方法。【０１２４】
上記（１２）乃至（１４）のいずれか一つに記載の細胞分析方法であって、
上記細胞画像を生成するステップでは、神経突起のみを通過させ、細胞体を通過させない流路によって隔てられ、培養された複数の細胞群をそれぞれ経時的に撮像し、上記細胞画像を生成する
細胞分析方法。
【符号の説明】
【０１２５】
１００…細胞分析システム
１０１…画像取得部
１０２…範囲指定部
１０３…振動情報抽出部
１０４…振動特性算出部
１０５…評価部
１０６…画像生成部
【図１】
2014103137.tif 000003
【図４】
2014103137.tif 000004
【図２】
2014103137.tif 000005
【図３】
2014103137.tif 000006
【図５】
2014103137.tif 000007
【図６】
2014103137.tif 000008
【図７】
2014103137.tif 000009
【図８】
2014103137.tif 000010
【図９】
2014103137.tif 000011
【図１０】
2014103137.tif 000012
【図１１】
2014103137.tif 000013
【図１２】
2014103137.tif 000014
【図１３】
2014103137.tif 000015
【図１４】
2014103137.tif 000016
【図１５】
2014103137.tif 000017
【図１６】
2014103137.tif 000018
【図１７】
2014103137.tif 000019
【図１８】
2014103137.tif 000020
【図１９】
2014103137.tif 000021
【図２０】
2014103137.tif 000022
【図２１】
2014103137.tif 000023
【図２２】
2014103137.tif 000024
【図２３】
2014103137.tif 000025
【図２４】
2014103137.tif 000026
【図２５】
2014103137.tif 000027
【図２６】
2014103137.tif 000028
【図２７】
2014103137.tif 000029
【図２８】
2014103137.tif 000030
【図２９】
2014103137.tif 000031
【図３０】
2014103137.tif 000032
【国際調査報告】
2014103137.tif 000033
2014103137.tif 000034
2014103137.tif 000035
2014103137.tif 000036