生命科学系超微細構造画像データを運用する
統合メタデータベースの構築
久米 慧嗣1),2),3), 桝屋 啓志4),5), 片岡 洋祐1),2),3), 小林 紀郎3),4),5)

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス(c) 2017 久米慧嗣 (理化学研究所)

1) 理化学研究所 ライフサイエンス技術基盤研究センター 2) 理化学研究所 健康生き活き羅針盤リサーチコンプレックス推進プログラム
3) 理化学研究所 CLST-JEOL連携センター 4) 理化学研究所 バイオリソースセンター 5) 理化学研究所 情報基盤センター

要旨

方法

細胞等の生体組織の微細構造を撮像した顕微鏡画像は、生命現象を形態情報から理解するための最も基本的なデータである。網羅的に細胞形態などからナノスケール微細形態情報が解析可能なモルフォミクス(Morphomics)技術の構築を、日本電子株式会社との連携センターにて走査型電子顕微鏡(SEM)の技術開発を中心に据えて行ってきた。その成果として、哺乳類の生体組織から約1平方ミリメートルスケールの広範囲かつ大量に生体画像データを取得し、微細形態情報のビッグデータ化に成功した。さらには、画像データにメタデータを付与して既存の生命科学系データと統合した。より具体的には、「顕微鏡オントロジー」を構築して、撮像された被写体(バイオリソース)、撮像条件、表現型等とのデータ統合を実現させ、さらに脳、肝臓、腎臓などの微細構造画像データのカタログ化を行い、理研メタデータベースから公開した。これらの成果技術 を活用し、疲労病態、老化、白血病など血液腫瘍の形態学的な特徴を網羅的に捉える研究、及びそれらのカタログ化も進めている。さらに、広域超微細画像データを観察する技術開発、機械学習などに適した画像作成支援ツールの開発に取り組み、オープンな画像解析基盤の構築を強力に推進している。

ライフサイエンス分野における電子顕微鏡画像のメタデータベースの構築

共有・解析
DB化 画 像 ビ ッ グ
データ

XML準拠した語彙 OME スキーマ

OMEデータのOWL/RDFへの変換
OMEデータスキーマ(version: January 2015)から概念やプロパティを抽出し、OWL/RDF準拠のオントロジーとして再構成した[Kume 2016] 。（図１）

実験メタデータおよびタイリング画像記述のための語彙拡張
画像データあるいはバイオ試料に対する表現型データ、及びバイオ試料に加え、顕微鏡の撮像条件、及びサンプル調整法などの実験条件などに関する実験メタデータを記述するために必要な新たな語彙を追加した。さらに、大量の画像デー
タ、タイリング画像データ、及びDZIフォーマットをメタデー
タで記述するのに、必要な語彙を追加した。

Chris Allan et al., Nature Methods 2012

生体組織の微細構造画像データを対象にしたメタデータベースの構築
生体組織試料のサンプル調整から、SEMによる画像撮像までの一連の組織学実験を行い、これらの実験過程、及び画像データを開発したオントロジーを用いてRDF準拠のメタデー
タを作成し、画像、実験条件、表現型データが繋がり、実用的なメタデータベースとして実装できることを検証した。実際に、画像データはRDF準拠のメタデータ公開基盤である、理研メタデータベースにて可視化と検索機能を実現させた[Kobayashi 2016]。
具体的には、ラットから灌流固定後に生体試料（肝臓、及び腎臓）を取得して、固定、各種処理を行った後に、SEMを用いて観察し、3,000〜5,000枚の画像データを取得した。

結果・考察

網羅的解析
モルフォミクスhttps://www.openmicroscopy.org/sit
e/support/omemodel/developers/modeloverview.html

図１. 顕微鏡オントロジーの上位概念
オレンジのクラスは、今回筆者らが提案した上位概念であり、青のクラスはOMEに存在する上位概念である。

著者らは、実験条件やバイオ試料の情報を、顕微鏡オントロジーを用いて画像データのメタデータとして、実際の記述を試みた。その結果、画像データに対して、各種の実験条件、撮像条件、画像形式、バイオ試料の情報、表現型データなどのメタデータを付加できることが分かった（図２）。さらに、理研メタデー
タベース上でメタデータ連結の可視化を試みたところ、例えば、ラット肝臓の画像データでは、画像データのURI（左側）に対して、画像の説明、バイオ試料、被写体、サンプルコンテナ、電子顕微鏡の撮像条件などのメタデータを表示し、各メタデータの繋がりを検索することもできた（図３）。

顕微鏡オントロジーの構築
RDF化!!
XML準拠した語彙 OME
光学顕微鏡によって得られる多次元やヘテロな画像データの管理に 新たなコンセプト特化した標準規格を追加

はじめに細胞等を撮像した顕微鏡画像データは、生命現象を細胞の微細構造や形態から理解するための最も基本的かつ重要なデータの１つである。顕微鏡画像の中でも、電子顕微鏡によって得られる画像データは、生体組織や細胞の形態学的な情報をナノスケールで含むことから、細胞核やミトコンドリアなどの細胞小器官の情報、神経細胞のネットワークやシナプス構造など、様々な組織の形態学的な微細構造を詳細に観察することが可能である [Kasthuri 2015]。
当研究チームは、日本電子株式会社（JEOL Ltd.）と連携センターをつくり(http://www.clst.riken.jp/en/science/labs/collabo/)、走査型電子顕微鏡（SEM）の技術開発（自動撮像、オートフォーカス技術など）を進め、生体組織試料において、その微細構造の大量撮像を可能にしてきた。現在、SEMを利用して、哺乳類（マウスやラット）の脳組織や肝臓などの生体組織画像を広範囲（1 mm2 スケール）かつ大量に取得し、それら生体画像データのビッグデータ化を進めている。

図２.電子顕微鏡で取得した画像データを記述するために使用した顕微鏡オントロジーのクラス一覧

図３.ラット肝臓を撮像した画像データに対するメタデータ記述の具体例
高性能ビューア機能を備えた、研究・教育現場（医学部教育）で活用可能な画像公開基盤
メタデータと画像を表示：
画像、実験の情報がわかる

メタデータを取得し、画像のリストを表示

例） 試料のサンプリングから画像データ取得・公開までの流れ
Global sharing

画像処理
実験試料（組織取得）

処理 & 染色

顕微鏡による撮像(データ取得)

公開データ(データベース)

今回、画像データのメタデータ記述のために著者らが構築を進めている、「顕微鏡オントロジー(Microscopy Ontology)」と呼ぶオントロジーについて議論する。著者らは、OMEの語彙に電子顕微鏡撮像にも対応する装置や操作に関する語彙や、バイオ試料や実験条件など の 実 験 デ ー タ を 説 明 す る 語 彙 を 追 加 し て 、 Web Ontology
Language （OWL）準拠のオントロジーとして構築している。
以前、そのプロトタイプとなるオントロジーを報告し、画像データのメタデータを記述できることを示した [Kume 2016]。今回、SEMで得られる大量の画像データを、機械が理解可能な要素間の関係性を記 述 し て い く 枠 組 み で あ る Resource Description Framework（RDF）上で記述するために、さらなる画像データ語彙の拡張を試み、実際にRDF基盤のメタデータベースでメタデータ間の繋がりを可視化することに成功した。

SPARQL

メタデータ

顕微鏡オントロジー

図４.ラット肝臓画像データを説明するグラフ構造の具体例
電 子 顕 微 鏡 で 撮 像 さ れ た 画 像 （ Image 001 of liver
sample 001）は、ラット（Individual of Slc:SD rat 1）を由来とする肝臓サンプル (Liver sample 001) を指します。肝臓サンプルの Image 001を参照することで、 表現型データ（Phenotype data of image 001 data）が生成されます。このグラフ構造では、理研バイオリソース（RS:0001400）から外部のデータベースへもリンク可能であることを示す。

ギガレベルの大容量画像の可視化を実現

図 ５ .オ ン ト ロ ジ ー を 基 盤 と す る 画 像 デ ー タ 共
有・検索および可視化のプラットホーム構築
オントロジーで記述されたメタデータベースの構 築 と と も に 、 SPARQL に よ っ て 特 定 の メ タ
データを呼び出すことで、画像データのリストを表示させ、さらには新たに開発した広域画像ビューアを利用することで画像データの可視化に成功した。

OMEデータスキーマ、及びその拡張によって開発された顕微鏡オントロジーは、バイオ試料の画像データの実験条件や表現型データなどを記述することが可能であった。今回の成果物として、生体組織の画像データ、及びそれらのメタデータを、RDF基盤である理研メタデータベース（http://metadb.riken.jp）の「理研CLSTマルチモダル微細構造データベース(http://metadb.riken.jp/db/clstMultimodalMicrostruct)」上に公開した。今後、このようなデータベースは、モルフォミクス解析によって得られた画像データを公開・共有・検索する公共のプラットホームとして利用されることが期待される。また、多様な生命科学データにRDF準拠のメタデータが付与され、その機械可読な情報の利活用が促進されれば、機械学習などの人工知能技術解析技術とメタデータの知識を総合した、より高度で多面的な生命科学データの解析が可能となることが期待される。
[Allan 2012] Allan, C., Burel, JM., Moore, J., et al.: OMERO: flexible, model-driven data management for experimental biology. Nat. Methods., 9(3): 45–53, 2012.
[Kasthuri 2015] Kasthuri, N., Hayworth, KJ., Berger, DR. et al.: Saturated Reconstruction of a Volume of Neocortex, Cell, 162(3): 648–661, 2015.
[Kobayashi 2016] Kobayashi, N., Lenz, K., Masuya, H.: RIKEN MetaDatabase: a database platform as a microcosm of linked open data cloud in the life sciences. JIST 2016: Semantic Technology, 99-115, 2016.
[Kume 2016] Kume, S., Masuya, H., Kataoka, Y., Kobayashi, N.: Development of an Ontology for an Integrated Image Analysis Platform to enable Global Sharing of Microscopy Imaging Data，In Proceeding of 15th ISWC, 2016．