質量分析イメージング（MSI）は.がん研究において有望な手法ですが.生データの前処理.画像精度.画像認識能力などの問題により.その利用が制限されているのが現状です。 このたび.英国のインペリアル・カレッジの研究者が.こうした問題に効果的に対処できる新しい方法を開発したと.プレスリリースで発表しました。 この新手法は.がん組織の検出方法を変え.がん組織分析をデジタル時代に導くものです。 この研究は.米国科学アカデミー紀要の最新号に掲載されています。 質量分析法は.生体試料を直接スキャンして.細胞や組織中の化学成分の構造.空間.時間分布を分析する技術である。 このイメージング法は.特に1つまたは数個のタンパク質分子に限定されず.生体組織試料中のあらゆるタンパク質分子を見つけ出し.組織内の空間分布に関する正確な情報を提供することができます。 この技術を用いて生体組織の種類を識別するアイデアは数年前に提案されたが.実用的で効果的な方法は考案されていない。 新手法は.脱離エレクトロスプレーイオン化法を用いて.データの前処理の最適化.画像精度の向上.生体組織特有の分子刻印を抽出し.異なる生体組織タイプの生化学的特性を高めることで画像識別性を向上させるものです。 今回開発した統合生体情報プラットフォームを用いることで.質量分析イメージングで得られる大量のヒト組織固有の情報データを用いて.様々な組織型のデータベースを構築することができるとしています。 複数のサンプルを分析し.その結果を従来の組織学的分析と比較することで.コンピューターは異なるタイプの組織を認識することを学習し.がん組織の解像度を比較的シンプルかつ効率的にすることができます。 彼らが設計したワークフローを直腸がんや大腸がんの組織検出に使用し.良好な結果を得ています。 完全な結果が出るまでに数週間かかる一般的な組織検査に比べ.質量分析イメージングを用いた1回の検査で.組織ががんであるかどうかだけでなく.どの種類のがん.どのサブタイプであるかも示すことができ.わずか数時間でより詳細な情報を得ることができるのです。 この情報は.医師が最も効果的な治療法を選択するために重要です。 研究者らは.病理組織標本の分析方法は.組織の構造を示すために染色技術が使用されていた19世紀後半からほとんど変わっていないことに注目している。 現在でも.病院での組織学的解析は染色が主流であり.ますます複雑で高価になってきている。 一方.質量分析イメージングでは.組織の種類を構造に基づいて定義するのではなく.化学組成に基づいて定義するという点で.組織学の基本的なパラダイムを変える可能性があります。 これからの検査は.専門家の目に頼るのではなく.膨大なデータに基づき.たった一度の検査で.従来の複数の組織検査よりもはるかに多くの情報を得ることができるようになるでしょう。 今回の研究は.質量分析イメージング技術の実用化に対する障壁を克服し.次世代の完全自動化された組織学的分析手段の実現に向けた第一歩になるとしています。