研究報告 2020（KISTEC Annual Research Report,2020）【研究開発部】
戦略的研究シーズ育成事業
研究テーマ：新産業創出に向けた無標識AIセルソーター◆ 総括・業績･･････････････････････････････････････････････････････････････････････････研究代表者：東京大学

合田 圭介

243

【研究開発部】戦略的研究シーズ育成事業

新産業創出に向けた無標識 AI セルソーター
研究代表者：東京大学

合田圭介【基本構想】
本プロジェクトでは、「スマートセル産業」の基盤となる指向性進化法の適用範囲を大幅に拡張する無標識・ハイスループットな品種改良法を確立する。DNA シーケンシング技術やゲノム編集技術、IT 技術の発展に伴い、細胞を自由自在に改変して産業利用するスマートセル産業（市場規模は 200 兆円以上）の時代が幕開けつつある。スマートセルは、その細胞が持つポテンシャルを最大限利用しつつ、物質生産などに人為的に最適化された細胞である。細胞内化合物は例えば、栄養成分や匂い分子が代表的であるが、それに加えて、各種生物が持つ機能性生体分子も対象として、それらが増加、もしくは減少した品種改良株を作出することを目指す。この方法の確立により、各種微生物・細胞において、ゲノム編集技術適用の有無によらず迅速に品種改良を進める事が可能となる。具体的には、研究代表者らがこれまでに構築した分子振動に基づく細胞内分子の高速定量法を応用し、細胞内に含まれるターゲット分子を１細胞毎に計測し、その含有量に基づき目的細胞を分取する技術を開発する。遺伝子の変異導入と組み合わせることにより、産業的価値の高い細胞を創出することが可能となる。この方法の確立により、各種微生物・細胞において、ゲノム編集技術適用の有無によらず迅速に品種改良を進める事が可能となる。

1.

研究目的

本研究では、蛍光標識を導入することなく細胞内分子量や細胞の機能を定量し、細胞分取を可能にする無標識 AI
セルソーターの開発と実証を行う。最近研究代表者らの研究 室 で 開 発 さ れ た 高 ス ル ー プ ッ ト FT-CARS (Fouriertransform coherent anti-Stokes Raman scattering)フローサイ
トメーター（図 1）を基盤技術とし、マイクロ流路を用いた細胞分取技術、人工知能(AI）によるスペクトル解析技
術と組み合わせることによって、高スループット（1,000
細胞/秒）・無標識・広帯域（10 種類以上の細胞形質を測定可能）でのリアルタイム細胞分取を目指す。さらに、本技術をスマートセル産業に展開することで、細胞内の任意成分の多寡を指標にして生物の品種改良（指向性進化）を実現する（図 2）。本技術を試作し、実践的品種改良が可能であることを実証し、革新的品種改良サービス提供の基礎とする。プロジェクト 1 年目となる令和元年度は、以下の研究項目を達成目標として研究を推進した。
(1) AI スペクトル分類器の開発(2) 高精度マイクロ流路チップの開発(3) 技術統合による無標識 AI セルソーターの開発

2．

研究成果

上記研究目的に沿って研究を遂行し、令和元年度は以下の研究成果を得た。

図 1. FT-CARS フローサイトメーター. (A) FT-CARS フローサイ
トメーターの概略図. 超短パルスレーザーを用いて分子振動を高速にリアルタイム計測する. (B) FT-CARS フローサイトメー
ターの外観. FT-CARS 分光装置とマイクロ流体デバイスと融合することで細胞内に含有される目的分子の量に基づいた細胞分取を実施する.

(1) AI スペクトル分類器の開発
無標識 AI セルソーターで取得したデータの系統的理解にな条件で培養したヘマトコッカス細胞（各条件で 500 細胞を測定）から取得した平均の FT-CARS スペクトルを示す。

向け、ヘマトコッカス及びユーグレナを対象としてスペク
トル分類を実施した。これらの細胞は細胞内に含有される得られた 10 通りのスペクトルを化学的に解釈するためにスペクトル分類アルゴリズムの一つである Multivariate

カロテノイドや多糖類が食品や医薬品への応用が期待されているが、従来の蛍光を用いた計測では定量が難しくス

curve resolution alternating least-square (MCR-ALS)法を適用し、各スペクトルが独立な 2 成分から構成されていること

マートセル産業への応用が困難とされていた。図 3 に様々

243

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】戦略的研究シーズ育成事業

図 4. MCR-ALS 法によるスペクトル分解．得られた 2 成分はスペクトル形状からそれぞれアスタキサンチン，クロロフィルに帰属される

図 2. 無標識 AI セルソーターに基づく指向性進化の概要. 細胞への変異導入, 培養, 分取を繰り返すことで目的形質を有する細胞を創出する．

図 5. 培地交換後 1-25 日におけるユーグレナ細胞中のパラミ
ロン含有量の分布．実線は対数正規分布と正規分布の畳み込みによる回帰曲線．

間に測定できるが、多変量解析を用いそのデータを最大限議論するための準備が整ったといえる。
また、測定した大量のスペクトルからの物質分布を定量的に解析するフレームワークの構築も実施した。図 5 はFT-CARS フローサイトメーターを用いて測定した、ユー
グレナ細胞中に含まれるパラミロン分子の含有量分布である（各条件につき 10,000 細胞測定）。ここでは、ユーグ
レナ細胞中のパラミロン含有量が培地交換後 1-25 日にどのように変化するかを定量的に解析した。各条件下でのパラミロン含有量の分布は対数正規分布と正規分布の畳み込みでよく再現されることが明らかとなった。このことか
ら、各条件において、パラミロンの生成・消費は定常的な状態にあることが示唆される。FT-CARS フローサイトメ
ーターを用いることで大規模細胞集団中の代謝物分布を定量的に解析できることを示した。将来的に指向性進化を行う際に、細胞集団としての差を抽出して分取することが
図 3. 10 通りの異なる条件で培養したヘマトコッカス細胞から測定した FT-CARS スペクトルの平均重要となってくるが、このような統計的解析はその基礎として重要な意味を持つ。

を明らかにした（図 4）。得られたスペクトルを振動分光学的に解析すると、それぞれ主にアスタキサンチンとクロ

さらに、より多元的な計測に基づく細胞分取を可能にするために、蛍光とラマン分光情報を同時に計測できる光学

ロフィルに帰属されることがわかる。このように、多数のスペクトルから独立に変化する成分を多変量解析によっ系の開発を実施した。本研究で主に取得しているラマン分
光スペクトルは細胞内の代謝生成物を無標識に計測できて抽出することで、化学的に意味のあるスペクトル成分を議論することができるようになる。FT-CARS フローサイ

るという利点があるが、一方で蛍光計測が得意とする特定のタンパク質の特異的な検出などは一般に困難である。ラ

トメーターでは、多数細胞からの膨大なスペクトルを短時

マン・蛍光計測を融合することで細胞内のタンパク質の発現とそれによる代謝生成物の生成の相関などを研究する

KISTEC研究報告2020（2020.8）244

【研究開発部】戦略的研究シーズ育成事業

図 6. 蛍光・ラマン同時計測フローサイトメトリーの概要と計測原理 (A) 蛍光・ラマン同時計測フローサイトメーターの装置
概略図 (B) 超短パルスペア生成光学系の概略図 (C) 蛍光・ラマ
ン計測の原理. 蛍光はフーリエ変換 2 光子蛍光(FT-TPE)計測に基づきその励起スペクトルを計測，ラマンは FT-CARS 計測に基づきラマンスペクトルを検出する.

ことができ、より効率的なスマートセル創出が可能になると期待される。図 6 に開発した蛍光・ラマン同時計測フローサイトメーターの概略図を示す。これまでに開発した
FT-CARS フローサイトメーターに蛍光検出部を追加する
ことで、ラマンスペクトルだけでなく、蛍光励起スペクトルの検出も可能となった。ヘマトコッカス細胞内のアスタ
キサンチン量及び酸化ストレスマーカーである
Fluorescence chlorophyll catabolite(FCC)をターゲットとして高スループットフローサイトメトリー計測を実施した（図 7）。様々な酸化ストレス下で培養したヘマトコッカ
ス細胞（図 7A）を測定したところ、本手法によって細胞内アスタキサンチン及び FCC 量を同時に定量することが出来た(図 7B)。さらに 1 細胞ごとのアスタキサンチン及び FCC 量を解析することでこれらの含有量の間に負の相関があることが示された（図 7C）。様々な測定量に基づい
図 7. 蛍光・ラマン同時計測フローサイトメトリーによるヘマト
コッカス細胞の分類 (A) 計測に用いたヘマトコッカス細胞の明視野及び蛍光イメージ. 振とう有/無及び強光有/無の 4 条件で細胞を培養し，それぞれの条件におけるアスタキサンチン量及び酸化 ス ト レ ス マ ー カ ー で あ る Fluorescence chlorophyll
catabolite(FCC)の相関を計測することを目的とした． スケール
バー = 40 μm. (B) 各条件で培養した細胞から計測したラマン及び蛍光励起スペクトルの平均 (C) 各条件で培養した細胞から計測したアスタキサンチン量及び FCC 量の 2 次元散布図

た細胞分取を行うことで産業的需要により合致するスマートセルの創出が可能になると期待される。
(2)高精度マイクロ流路チップの開発
測定・解析した FT-CARS スペクトルデータをもとに細胞分取を行うために分取機能を備えたマイクロ流体デバ
イスの実装を行った。マイクロ流体デバイス上に固定したピエゾ素子に交流電圧を印加することにより、流体チャネ
ル中に音響定在波を発生させ、細胞が流路の中心を流れるように調整した。また、細胞分取部では、マイクロ粒子中の細胞や粒子の流れる方向とは直交する方向に流れを作り出すことで、高速かつ高精度にサンプルを分取することができる。マイクロ流路中を高速（> 1 cm/s）に流れる粒カシング法を用いた細胞制御法の開発も実施した。細胞をマイクロ流体に導入する際に用いる液体の粘弾性を制御することで、音響波などの外力を加えずに細胞が流路の中子を、直交するマイクロ流によって、高精度に分取できることを実証した。本プロジェクトの目標値 10 events/s に対し、実際には 30 events/s を超えるスループットでの分取を心を流れるように制御することが出来る。本手法はクロレラなどの比較的サイズの小さい細胞の測定・分取において有用なだけでなく、将来的に装置を実用化する際のコストの低減・装置の安定化にも繋がると期待される。

実現した。

(3) 技術統合による無標識 AI セルソーターの開発

また、音響定在波を用いた細胞位置制御が難しい、小さな細胞に関しても計測が可能となるように、粘弾性フォー

245

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】戦略的研究シーズ育成事業

図 8. 無標識 AI セルソーターを用いて分取したサンプル(Collection ポート)の蛍光顕微鏡画像．分取した 4,114 粒子のうち3,690 個が PS ビーズであり，分取の purity は 89.7%であった．

上記で開発した技術の統合によって、無標識 AI セルソ

いては、97.9%の purity, 42.7%の yield を達成することがでーターを開発した。フェムト秒レーザーを光源とする FTCARS 光学系、顕微鏡上に設置されたマイクロ流体デバイ

きた。

ス、Field-programmable gate array (FPGA)を用いたスペクト
ル解析部から構成されており、一度の分取実験に要する時

以上に示すように、令和元年度は FT-CARS フローサイ
トメーターをベースとしてスマートセル創出プラットフ

間はサンプルの準備、光学調整、分取、片付け等を含め 35 時間程度である。細胞の前処理が不要で、従来法に比べォームの基盤整備を行った。当初研究計画に挙げた項目に対して順調に進捗しており、また、無標識 AI セルソータ

高速な細胞の選別が可能であることも本手法の特徴である。流路中を高速に流れる細胞において、FT-CARS 信号

ーの更なる高性能化のための追加項目も実施した。開発した各要素はそれ自身、研究としてのインパクトも大きいたの計測から分取信号の生成までをシームレスに行うために、スペクトルの計算、解析、分取信号の生成を 1 ミリ秒

め、個別に論文化を進め、Analytical Chemistry 誌等の複数の国際誌で発表するとともに、国内外の学会で発表し第以内に行う必要がある。そのために本プロジェクトでは
FPGA 上で動作する高速スペクトル解析器を開発し、FT-

47 回（2019 年秋季）応用物理学会講演奨励賞を受賞するなど高く評価された。

CARS フローサイトメーターとマイクロ流路デバイスと統合することで、細胞内分子の化学組成に基づくリアルタ

令和２年度はこれまでに開発した技術をベースに細胞分取、更には指向性進化の実証を行う。野生株細胞に化学

イム細胞分取を実現した。
ま ず 、 原 理 検 証 と し て PS （ polystyrene ） と PMMA

的または物理的にランダム変異を導入し、変異前後における有用分子含有量の変化を FT-CARS フローサイトメータ（Polymethyl methacrylate）からなるマイクロビーズの混合物をサンプルとして用い PS の分取を行った。
PS と PMMAーを用いて検出する。ランダム変異に依存する有用分子含有量の違いを最も明瞭に検出できるよう、培地や細胞密度

ビーズでは、光学像上での見た目はほとんど同じだが、それぞれラマンスペクトル上 1003 および 810 cm-1 にピークといった培養条件を最適化する。その後、変異導入、無標
識 AI セルソーターによる有用分子含有量の多い細胞の分を有しており本手法によって分離することが可能である。
それぞれのピーク強度を見積もり、PS ビーズを分取する

取及び細胞培養を 2、3 回程度繰り返し、新規細胞株を樹立することを目指す。

ように設定し分取実験を実施した。分取したマイクロ粒子の purity と yield を見積もるために、前もってサンプルを

これまでに FT-CARS フローサイトメーターを用いて１細胞から有意な信号が得られているユーグレナやヘマト

FT-CARS 計測に影響しない蛍光色素で染色しておき、分取したサンプルを蛍光顕微鏡で計測した。図 8 は分取した

コッカス細胞においては、本手法を用いた指向性進化を実現できる可能性が高い。一方で哺乳類細胞等のこれまでにサンプルの蛍光画像である。34 eps のスループットで分取したサンプルに関して、4,114 粒子のうち 3,690 個が PS ビ

測定実績のない細胞に関しては、装置の高感度などさらなるシステムの最適化が必要になると考えられる。そこで、ーズであり、分取の purity は 89.7%であった。また、waste
ポートで集めた粒子で同様の測定を行ったところ、yield

2021 年度以降の有望シーズ展開事業では装置の高感度化を行い、様々な細胞（微細藻類、哺乳類、昆虫類、菌類等）

は 35.4%であった。より低いスループット（13 eps）におにおける指向性進化の実現を目指す。

KISTEC研究報告2020（2020.8）

3. まとめと今後の展開

246

【研究開発部】戦略的研究シーズ育成事業業

績【原著論文】
1.
K. Hiramatsu, K. Yamada, M. Lindley, K. Suzuki, and
K. Goda, Large-scale label-free single-cell analysis of【口頭発表】

1.

paramylon in Euglena gracilis by high-throughput broadband
Raman flow cytometry, Biomed. Opt. Express 11, 1752
(2020).

2.

2.
S. Takizawa, K. Hiramatsu, K. Goda, Compressedtime-domain coherent Raman spectroscopy with real-time3.

random sampling, Vib. Spectrosc, 107, 103042 (2020).

4.

3.
M. Lindley, K. Hiramatsu, H. Nomoto, F. Shibata, T.
Takeshita, S. Kawano, and K. Goda, Ultrafast Simultaneous
Raman-Fluorescence Spectroscopy, Anal. Chem. 91, 15563(2019).

5.

4.

6.

W. Peterson, K. Hiramatsu, and K. Goda, Sagnac-

enhanced impulsive stimulated Raman scattering for highly
sensitive low-frequency Raman spectroscopy, Opt. Lett. 44,

合田圭介, 「細胞のウォーリーを探せ！」, 第 43 回
日本嚥下医学会総会ならびに学術講演会 , 東京, 日
本, 2020 年 3 月 14 日
Keisuke Goda, “High-throughput vibrational flow
cytometry and beyond, ” SPIE Photonics West 2020,
SanFrancisco, USA, 2020 年 2 月 2 日
Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda, “High-throughput
vibrational flow cytometry,” SPIE Photonics West 2020,
SanFrancisco, USA, 2020 年 2 月 1 日
Keisuke Goda, “AI cell sorting, ” SPIE Photonics West2020, San Francisco, USA, 2020 年 2 月 1 日
Keisuke Goda, ” Intelligent Image-Activated Cell Sorting& Beyond,” Seminar, San Francisco, USA, 2020 年 1 月
31 日
Keisuke Goda, ” Intelligent Image-Activated Cell Sorting& Beyond,” Seminar, Stanford, USA, 2020 年 1 月 30日

5282 (2019).

7.

5.
R. Kinegawa, K. Hiramatsu, K. Hashimoto, V. R.
Badarla, T. Ideguchi, and K. Goda, Broadband Fourier-8.

transform coherent anti-Stokes Raman scattering spectral
microscopy at over 1 fps, J. Raman Spectrosc. 50, 1141 (2019).

9.

【総説】

合田圭介, 「細胞のウォーリーを探せ！」, 第 60 回SCJSF&JABA フォーラム, UCLA,USA, 2020 年 1 月
26 日
平松光太郎, 合田圭介, 高スループット振動分光フ
ローサイトメトリー, レーザー学会 学術講演会
第 40 回年次大会, 仙台, 日本, 2020 年 1 月 21 日
合田圭介, AI で細胞のウォーリーを探せ︕, 第 40 回
メディコピア教育講演シンポジウム , 新宿, 日本,

1.
中川 敦寛，新田 尚，杉村 武昭，磯崎 瑛宏，小関 泰之，合田 圭介,“インテリジェント画像活性細胞選2020 年 1 月 12 日
10. Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda, “Large-scale single-cell

抜法 ―医療・生命科学分野への展開，” 医学のあゆみ，
2020 年 3 月 10 日, Vol.273 No.4 page(s): 20524-20525

analysis by multiplex spectroscopy,” 分光学会生細胞
分光部会, Ibaraki, Japan, 2019 年 12 月 12 日

year: 2020

11. 合田 圭介, “インテリジェント画像活性細胞選抜法が 拓 く 新 世 界 ,” 日 本 光 学 会 年 次 学 術 講 演 会（OSJ2019)，大阪,日本，2019 年 12 月 3 日

2.
磯崎 瑛宏, “大規模単一細胞解析の普及へ向けた音響型細胞整列マイクロ流路プラットフォームの構
築,” 機関誌「サウンド」,

12. Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda, “Vibrational flow

2019 年 10 月 22 日

cytometry for label-free large-scale single-cell analysis,”MHS 2019, Nagoya, Japan, 2019 年 12 月 2 日

13. 合田 圭介, “AI 細胞選抜装置が拓く新世界,”LAC-3.
磯崎 瑛宏, 中川 悠太, Mun Hong Loo, 芝田 悠
大, 田中 直樹, Dwi Larasati Setyaningrum, Jee-Woong Park,SYS 研究所

白崎 善隆, 三上 秀治, 上村 想太郎, Dino Di Carlo, 合田 圭介, “電極アレイを用いた高速液滴分取,” 化学とマ

年 11 月 29 日

14. Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda, “High-throughput

イクロ・ナノシステム学会誌, 2019 年 8 月 26 日, vol.

Broadband Vibrational Flow Cytometry,” Biomedical
Raman Imaging 2019, Osaka, Japan, 2019 年 11 月 26 日

18,No.2, pp.33-36, 2019.
4.

第 2 回シンポジウム，大阪,日本，2019

15. Kazushige Takizawa,Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda,

磯崎瑛宏, 三上秀治, 平松光太郎, 合田圭介, “高“Compressed time-domain Raman spectroscopy toward

速蛍光イメージング・ラマン分光法と生物学・医学への展 開 ,” OPTRONICS,
2019 年 10 月 1 日 ,video-rate molecular fingerprint imaging, ” Biomedical
Raman Imaging 2019, Osaka, Japan, 2019 年 11 月 25 日

16. Matthew Lindley, Kotaro Hiramatsu, Fukashi Shibata,

Vol.38,No.9,page(s) 72-79,year 2019

247

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】戦略的研究シーズ育成事業

Tsuyoshi Takeshita, Shigeyuki Kawano,, Keisuke Goda,

合田 圭介, “振動分光フローサイトメトリーによる“Single laser Raman-fluorescence flow cytometry, ”
Biomedical Raman Imaging 2019, Osaka, Japan, 2019 年

大規模無標識 1 細胞解析,” 第 80 回応用物理学会秋季学術講演会, 札幌, 日本, 2019 年 9 月 21 日

32. Matthew Lindley, Kotaro Hiramatsu, Fukashi Shibata,

11 月 25 日

17. Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda, “Large-scale single-cell

Tsuyoshi Takeshita, Shigeyuki Kawano,, Keisuke Goda,“Simultaneous Raman-fluorescence flow cytometry,” 第80 回応用物理学会秋季学術講演会, 札幌, 日本, 2019analysis by rapid Raman spectroscopy,” 医用分光学研究会, Kanagawa, Japan, 2019 年 11 月 21 日

18. 磯崎瑛宏, Dunhou Huang, 合田圭介, “電極アレイを用

年 9 月 21 日
33. 滝沢繁和，平松光太郎，合田圭介, “圧縮センシングをいた多分岐高速液滴分取,” 化学とマイクロ・ナノシ
ステム学会第 40 回研究会, 浜松, 日本, 2019 年 11 月

用いた時間領域コヒーレントラマン分光,” 第 80 回
応用物理学会秋季学術講演会, 札幌, 日本, 2019 年 921 日

19. Chenqi Zhang, Mun Houng Loo, Yuta Nakagawa, Akihiro

月 20 日Isozaki, Keisuke Goda, “Low-Loss Droplet Picking for34. 磯崎 瑛宏, 新田 尚, 杉村 武昭, 三上 秀治, 佐久間

High-Throughput Rare-Cell Sorting,” 化学とマイクロ・ナノシステム学会第 40 回研究会, 浜松, 日本, 2019 年

臣耶, 笠井宥佑, 新井史人, Dino Di Carlo, 細川 陽一郎, 上村 想太朗, 小関 泰之, 合田 圭介, “AI 細胞選

11 月 21 日
20. Yuta Nakagawa, Mun Hong Loo, Shinsuke Ohnuki,

抜法,”第 37 回日本ロボット学会学術講演会, 東京,
日本, 2019 年 9 月 3 日

Yoshikazu Ohya, Akihiro Isozaki, Keisuke Goda, “Adroplet microfluidic platform for separation of cells with35. （招待講演）Keisuke Goda, “Intelligent Image-Activated

low proliferative activity,” 化学とマイクロ・ナノシス
テム学会第 40 回研究会, 浜松, 日本, 2019 年 11 月

ニー大学), Sydney, Australia, 2019 年 9 月 5 日

Cell Sorting,” Sydney Nano Distinguished Lecture (シド36. 平松光太郎,“高速ラマン分光フローサイトメトリー,”21 日

21. 合 田第 9 回光科学異分野横断萌芽研究会 , 京都, 日本,
2019 年 8 月 6 日

圭 介 ,“ 細 胞 検 索 エ ン ジ ン が 拓 く 新 世

37. Kotaro Hiramatsu, Yusuke Yonamine, Takuro Ito, Yu

界,”JCHSIP2019, 名古屋, 日本, 2019 年 11 月 16 日
22. Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda, “High-throughput
Raman flow cytometry,” SelectBio, Chiba, Japan,
年 11 月 15 日

Hoshino, Keisuke Goda, ” Coherent Raman spectroscopic
flow cytometry for large-scale single cell analysis,” 10th
International Conference on Advanced Vibrational

2019

23. Akihiro Isozaki, “High-throughput large-droplet sorting,”

Spectroscopy, Auckland, New Zealand, 2019 年 7 月 11 日

38. （招待講演）合田圭介,“インテリジェント画像活性

Microfluidics & Organ-on-a-Chip Asia 2019, Narita, Japan,
2019 年 11 月 15 日

細胞選抜法が拓く生物学の新展開,”第 7 回「機能性バイオ」ミニシンポ, 千葉, 東京, 2019 年 7 月 4 日

24. Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda, “Large-scale single-cell
analysis by ultra-rapid time-domain Raman spectroscopy,”
12th International Photonics and OptoElectronics

39. （招待講演）Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda, “High-

Meetings, Wuhan, China, 2019 年 11 月 11 日
25. Keisuke Goda, ” Intelligent Image-Activated Cell Sorting

Australia and New Zealand Nano and Microfluidics
Meeting 2019, Wollongong, Australia, 2019 年 7 月 2 日

throughput Raman spectroscopic flow cytometry,” The

40. （招待講演）Keisuke Goda, “Intelligent Image-Activated& Beyond” Next Generation Cytometry, 仁川, South
Korea, 2019 年 11 月 8 日

Cell Sorting,”10th Australia and New Zealand Nano and

26. Keisuke Goda,” Al Cell Sorter” University of Leeds, Leeds,

Microfluidics Symposium (ANZNMF2019), Wollongong,
Australia, 2019 年 7 月 1 日

UK, 2019 年 11 月 1 日

27. Keisuke Goda, “Intelligent Image- Activated Cell Sorting

41. Walker Peterson, Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda,& Beyond” Miniaturized Systems for Chemistry and Life

“Sagnac-enhanced impulsive stimulated Raman scattering

Sciences (µTAS 2019), Basel, Switzerland,
28 日

for highly sensitive low-frequency Raman spectroscopy,”
日本学術会議主催「国際光デーシンポジウム 2019」,

2019 年 10 月

28. Kotaro Hiramatsu, Keisuke Goda, “High-throughput

東京, 日本, 2019 年 6 月 28 日

42. 平松光太郎, 与那嶺雄介, 伊藤卓郎, 星野友, 合田圭vibrational flow cytometry,” SPIE Photonics West, San
Francisco, USA, 2020 年 2 月 1 日介, “無標識フローサイトメーター,” 日本学術会議主催「国際光デーシンポジウム 2019」, 東京, 日本, 2019

29. Keisuke Goda, “AI Cell Sorthing,” 産業科学 AI センタ
ー国際シンポジウム, 大阪, 日本,2019 年 10 月 26 日
30. 合田 圭介, “AI セルソーターが拓く新世界,” 第 40回日本レーザー医学会総会，浜松,

年 6 月 28 日
43. （招待講演）合田圭介,“細胞検索エンジンが拓く生
物学・医学の新世界,” 国際光デーシンポジウム 2019,東京都,日本, 2019 年 6 月 28 日

日本，2019 年 10 月 19 日

31. 平松 光太郎，Matthew Lindley, 山田 康嗣, 鈴木 健吾,

KISTEC研究報告2020（2020.8）

44. Kotaro Hiramatsu, Yusuke Yonamine, Takuro Ito, Yu

248

【研究開発部】戦略的研究シーズ育成事業

Hoshino, Keisuke Goda, “Label-free molecularly specificphotonics meets microfluidics and AI,"

flow cytometry and beyond,” 34th Congress of theInternational Society for Advancement of Cytometry,

Advanced Lasers and Photon Sources (ALPS2019), 横浜,
日本, 2019 年 4 月 22 日

The 8thVancouver, Canada, 2019 年 6 月 25 日

45. （招待講演）Keisuke Goda, “Intelligent Image-Activated【特許】(1) 国内特許出願

Cell Sorting & Beyond,”34
Society for Advancement of Cytometry (CYTO2019),

th Congress of the International

1件

Vancouver, Canada, 2019 年 6 月 23 日
46. （招待講演）Keisuke Goda, “Intelligent Image-Activated
Cell Sorting & Beyond,”University of Alberta, Edmonton,
Canada, 2019 年 6 月 19 日

47. （招待講演）Keisuke Goda, “Intelligent Image-ActivatedCell

Sorting&

Beyond,”CANADIANCYTOMETRY&MICROSCOPYASSOCIATION(CCMA2019), Edmonton, Canada, 2019 年
6 月 18 日
48. （ 招 待 講 演 ） Keisuke Goda, “Image-Activated Cell
Sorting and Beyond, ” The 9thMultidisciplinary
Conference
onInternational
Optofluidics(IMCO2019), Hong Kong, China, 2019 年 6 月

15 日

49. （ 招 待 講 演 ） Keisuke Goda, “Image-Activated Cell
Sorting and Beyond,” The Hong Kong University of
Science and Technology, Hong Kong, China, 2019 年 6 月
14 日
50. 磯崎瑛宏, 中川悠太, Mun Hong Loo, 芝田悠大, 田中
直樹, Dwi Larasati Setyaningrum, Jee-Woong Park, 白崎
善隆, 三上秀治, 上村想太郎, Dino Di Carlo, 合田圭介,“電極アレイを用いた高速液滴分取,” 化学とマイク
ロ・ナノシステム学会第 39 回研究会, 金沢,日本, 2019
年 5 月 28 日

51. 磯崎 瑛宏, 新田 尚, 杉村 武昭, 三上 秀治, 佐久間臣耶, 笠井宥佑, 新井史人, Dino Di Carlo, 細川 陽一郎, 上村 想太朗, 小関 泰之, 合田 圭介,“インテリジェント画像活性細胞選抜法とその応用,”化学とマ
イクロ・ナノシステム学会第 39 回研究会, 金沢, 日
本, 2019 年 5 月 28 日

52. Hayashi Mika, Isozaki Akihiro, Hiramatsu Kotaro,
Keisuke Goda, “Glass- Capillary-based Acoustic Cell
Focusing for Raman Flow Cytometry,”化学とマイクロ・ナノシステム学会第 39 回研究会, 金沢,日本, 2019 年
5 月 28 日

53. （招待講演）合田圭介,“インテリジェント画像活性細胞選抜法がもたらす生物学の新展開,”第 17 回幹細胞シンポジウム, 兵庫,日本, 2019 年 5 月 25 日

54. （ 招 待 講 演 ） Keisuke Goda, “Image-activated Cell
Sorting, ” IEEE International Conference on
Computational Photography 2019 (ICCP2019), 東京,日本, 2019 年 5 月 16 日
55. （招待講演）合田圭介,“人工知能で細胞を選抜！,”

読売テクノ･フォーラム「ゴールド・メダル賞」受賞
記念講演会, 東京, 日本, 2019 年 5 月 11 日

56. （招待講演）Keisuke Goda, “AI cell sorting - where

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KISTEC研究報告2020（2020.8）