特開 2023-176832 評価システム、評価方法、および評価プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023176832

(43)【公開日】2023-12-13

(54)【発明の名称】評価システム、評価方法、および評価プログラム

(51)【国際特許分類】

   C12M 1/34 20060101AFI20231206BHJP

   C12Q 1/04 20060101ALN20231206BHJP

【ＦＩ】

C12M1/34 A

C12Q1/04

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022089336

(22)【出願日】2022-06-01

(71)【出願人】

【識別番号】322004393

【氏名又は名称】株式会社エビデント

(74)【代理人】

【識別番号】110004185

【氏名又は名称】インフォート弁理士法人

(74)【代理人】

【識別番号】100121083

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 宏義

(74)【代理人】

【識別番号】100138391

【弁理士】

【氏名又は名称】天田 昌行

(74)【代理人】

【識別番号】100074099

【弁理士】

【氏名又は名称】大菅 義之

(74)【代理人】

【識別番号】100182936

【弁理士】

【氏名又は名称】矢野 直樹

(72)【発明者】

【氏名】下地 恵令奈

(72)【発明者】

【氏名】出澤 拓磨

(72)【発明者】

【氏名】鎌戸 耀子

【テーマコード（参考）】

4B029

4B063

【Ｆターム（参考）】

4B029AA07

4B029BB11

4B029FA02

4B029FA04

4B063QA01

4B063QA18

4B063QQ08

4B063QX01

(57)【要約】

【課題】望ましい分化状態の目的細胞が得られたのかを評価する。
【解決手段】一実施形態に係る評価システムは、細胞集塊の画像から細胞集塊を構成する細胞の形状に関する特徴量を取得する取得部と、取得部によって取得された特徴量と、所定閾値とに基づいて、細胞集塊を構成する細胞の分化状態を評価して評価結果を出力する評価部と、を有する。
【選択図】図８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

細胞集塊の画像から前記細胞集塊を構成する細胞の形状に関する特徴量を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された特徴量と、所定閾値とに基づいて、前記細胞集塊を構成する前記細胞の分化状態を評価して評価結果を出力する評価部と、
を有する、評価システム。

【請求項2】

前記特徴量は、前記細胞の形状が真球から外れている度合いを表す真球度を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。

【請求項3】

前記所定閾値は、所定の分化状態にあることを示すマーカー分子が発現していることが確認された細胞の前記特徴量と、前記マーカー分子が発現していないことが確認された細胞の前記特徴量とを仕分ける値に設定されている、ことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。

【請求項4】

前記評価部は、前記特徴量が前記所定閾値よりも小さい場合に前記細胞が前記所定の分化状態にあると評価し、前記特徴量が前記所定閾値よりも大きい場合に、前記細胞が前記所定の分化状態にないと評価する、ことを特徴とする請求項３に記載の評価システム。

【請求項5】

前記評価部は、更に、前記所定の分化状態よりも分化が進んだ第２の分化状態にあることを示す第２のマーカー分子が発現していることが確認された細胞の前記特徴量と、前記第２のマーカー分子が発現していないことが確認された細胞の前記特徴量とを仕分ける値に設定された第２の閾値に基づいて、前記細胞が前記第２の分化状態にあるか否かを評価する、ことを特徴とする請求項４に記載の評価システム。

【請求項6】

前記評価部は、前記細胞集塊を構成する細胞のそれぞれについて前記細胞の分化状態を評価して、前記細胞集塊に含まれる細胞のうちで前記所定の分化状態に分化している細胞が占める割合を特定する、請求項４に記載の評価システム。

【請求項7】

前記評価部は、前記細胞集塊を構成する細胞のうちで前記所定の分化状態に分化している細胞の前記割合が、所定の割合以上であるかを評価する、請求項６に記載の評価システム。

【請求項8】

コンピュータが実行する評価方法であって、前記コンピュータが、
細胞集塊の画像から前記細胞集塊を構成する細胞の形状に関する特徴量を取得し、
取得された前記特徴量と、所定閾値とに基づいて、前記細胞集塊を構成する前記細胞の分化状態を評価して評価結果を出力する、
ことを含む、評価方法。

【請求項9】

細胞集塊の画像から前記細胞集塊を構成する細胞の形状に関する特徴量を取得し、
取得された前記特徴量と、所定閾値とに基づいて、前記細胞集塊を構成する前記細胞の分化状態を評価して評価結果を出力する、
処理をコンピュータに実行させる、評価プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、幹細胞の分化を評価する評価システム、評価方法、および評価プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、再生医療や疾患解析などの用途において大きな可能性を有する幹細胞が注目されている。幹細胞は自己複製能と分化能とを有する細胞であり、胚性幹細胞（ＥＳ細胞）、人工多能性幹細胞（ｉＰＳ細胞）、体性幹細胞などの種類が存在する。それらの中でも、細胞に遺伝子を加えることにより人工的に作製可能なｉＰＳ細胞には、大きな注目が集まっている。

【0003】

また、例えば、ｉＰＳ細胞などの幹細胞からオルガノイドを作製する技術が知られている。なお、オルガノイドは、例えば、臓器特異的な細胞から成る臓器様物である。形成されたオルガノイドは臓器様の機能を有するため、創薬研究、臓器特有の病態モデルの解明等に用いることができる。これまでに、脳、腸、胃、腎臓、肝臓、眼球などの様々オルガノイドが作製されている。

【0004】

また、細胞の品質を評価することに関連する技術が知られている（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２１－７３９４２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

ところで、細胞が、目的のオルガノイドに分化したかどうか、または、オルガノイドが成熟したかどうかなどの分化状態を評価することが求められることがある。なお、成熟とは、分化誘導されることでオルガノイドを構成する細胞が臓器様機能を有することである。分化状態は、例えば、細胞自体の分化状態、およびオルガノイドにおける分化した細胞の混合割合などに依存して評価される。

【0007】

分化状態を評価は、例えば、細胞における遺伝子の発現状態を特定したり、または細胞形状を観察したりすることにより行われている。しかしながら、遺伝子の発現状態は、例えば、蛍光染色などの細胞に侵襲的な手法を用いて特定されている。こうした侵襲的な手法を用いる場合、細胞の分化状態が正確に評価できたとしても、その細胞をその後の移植や病態モデルの解明等の用途に利用することが難しい。また、細胞形状を観察することで分化状態を評価する場合も、人手による判断には個人差が生じることがあるため、定量的な判断が難しいことがある。

【0008】

そのため、幹細胞を分化させて所望の機能を有する目的細胞が得られたのかを非侵襲的に高い精度で評価することのできる技術の提供が望まれている。

【0009】

１つの側面では、本発明は、望ましい分化状態の目的細胞が得られたのかを評価するための技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明の一つの態様の評価システムは、細胞集塊の画像から細胞集塊を構成する細胞の形状に関する特徴量を取得する取得部と、取得部によって取得された特徴量と、所定閾値とに基づいて、細胞集塊を構成する細胞の分化状態を評価して評価結果を出力する評価部と、を有する。

【0011】

本発明の一つの態様のコンピュータが実行する評価方法は、コンピュータが、細胞集塊の画像から細胞集塊を構成する細胞の形状に関する特徴量を取得し、取得された特徴量と、所定閾値とに基づいて、細胞集塊を構成する細胞の分化状態を評価して評価結果を出力する、ことを含む。

【0012】

本発明の一つの態様の評価プログラムは、細胞集塊の画像から細胞集塊を構成する細胞の形状に関する特徴量を取得し、取得された特徴量と、所定閾値とに基づいて、細胞集塊を構成する細胞の分化状態を評価して評価結果を出力する、処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0013】

望ましい分化状態の目的細胞が得られたのかを評価することができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本実施形態に係る評価システムの構成を例示した図である。

【図2】コンピュータの構成を例示したブロック図である。

【図3】実施形態に係るスタック画像を例示する図である。

【図4】実施形態に係る閾値の設定処理の動作フローを例示する図である。

【図5】実施形態に係る閾値の設定を例示する図である。

【図6】細胞の分化と発現遺伝子の変化を例示する図である。

【図7】細胞の分化におけるステージごとの閾値の設定を例示する図である。

【図8】実施形態に係る細胞の分化状態の判定処理の動作フローを例示する図である。

【図9】細胞集塊の分化状態を判定するための閾値の設定処理の動作フローを例示する図である。

【図10】実施形態に係る細胞集塊を選別処理の動作フローを例示する図である。

【図11】実施形態に係る細胞集塊の分化割合の評価結果を例示する図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、図面を参照しながら、本発明のいくつかの実施形態について詳細に説明する。なお、複数の図面において対応する要素には同一の符号を付す。

【0016】

図１は、本実施形態に係る評価システム１の構成を例示した図である。図２は、コンピュータ２０の構成を例示したブロック図である。評価システム１は、自己複製能（ｓｅｌｆ－ｒｅｎｅｗａｌ ｐｏｔｅｎｃｙ）と分化能（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｐｏｔｅｎｃｙ）とを有する幹細胞の分化を評価するシステムである。評価システム１は、図１に示すように、幹細胞を撮影する顕微鏡装置１０と、幹細胞の分化を評価するコンピュータ２０とを備えている。

【0017】

評価システム１では、コンピュータ２０が、顕微鏡装置１０で撮影した幹細胞の画像に写る細胞の形状に基づいて、その細胞が利用目的に適した状態まで分化しているかを推定する。

【0018】

これにより、目的の分化状態の細胞が得られているかを判断することが可能になる。また、細胞分化の失敗が推定される場合には、その細胞を破棄して細胞の品質を維持したり、あるいは、細胞培養の継続を中止することで、無駄な培養を回避したりすることが可能になる。

【0019】

評価システム１が評価する幹細胞は、例えば、ＥＳ細胞、ｉＰＳ細胞などである。ただし、ＥＳ細胞やｉＰＳ細胞のような多能性幹細胞（Ｐｌｕｒｉｐｏｔｅｎｔ ｓｔｅｍ ｃｅｌｌ）に限らず、多分化能幹細胞（Ｍｕｌｔｉ－ｐｏｔｅｎｔ ｓｔｅｍ ｃｅｌｌ）であってもよい。多分化能幹細胞は、ある程度分化の方向が決まっている幹細胞であり、例えば、代表的な体性幹細胞である間葉系幹細胞（Ｍｅｓｅｎｃｈｙｍａｌ ｓｔｅｍ ｃｅｌｌ）などである。

【0020】

分化誘導とは、幹細胞を分化させることをいい、分化誘導方法には、少なくとも幹細胞に作用させる刺激、即ち、分化誘導因子が含まれる。分化誘導方法には、さらに、分化誘導因子（刺激）を作用させる時期が含まれてもよい。また、分化誘導方法は、単一の処理であってもよく、順次に行われる一連の処理であってもよい。分化誘導因子は、化合物であってもよく、例えば、培養液に投与される液性因子、幹細胞に遺伝子導入される遺伝子などであってもよい。また、分化誘導因子は、物理的刺激であってもよく、例えば、熱、光、電気であってもよく、圧力、振動などの機械的刺激であってもよい。

【0021】

分化の成否とは、幹細胞から目的の細胞への分化が成功するか否かをいい、分化後の細胞が分化能を有するか否かは問わない。このため、例えば、ｉＰＳ細胞から中胚葉へ分化することを分化成功と解釈してもよい。また、ｉＰＳ細胞から中胚葉を経て造血幹細胞へ分化したことを分化成功と解釈してもよい。また、ｉＰＳ細胞から中胚葉、造血幹細胞を経て血液細胞（血小板、赤血球、白血球）へ分化したことを分化成功と解釈してもよい。

【0022】

以下、図１および図２を参照しながら、評価システム１の構成について説明する。顕微鏡装置１０は、例えば、幹細胞などの試料Ｓを撮影する。一例では、評価システム１の撮影部として動作する。顕微鏡装置１０は、分化誘導対象である幹細胞などの対象細胞を撮影することで、対象細胞の画像を生成する。即ち、顕微鏡装置１０は、対象細胞の画像を取得するために対象細胞を撮影する。

【0023】

顕微鏡装置１０は、図１に示すように、例えば、デジタルカメラ１１と、蛍光フィルタキューブ１２と、ターレット１３と、対物レンズ（位相差対物レンズ１４、対物レンズ１５）と、ステージ１６と、位相差コンデンサ１７と、光源（光源１８、光源１９）を備えている。

【0024】

デジタルカメラ１１は、例えば、入射した観察光を電気信号に変換するイメージセンサを含んでいる。イメージセンサは、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサなどであり、二次元イメージセンサである。デジタルカメラ１１は、カラーカメラであってもよい。デジタルカメラ１１は、例えば、幹細胞などの試料Ｓを撮影して、細胞画像を生成する。デジタルカメラ１１が生成した細胞画像は、デジタルカメラ１１からコンピュータ２０へ出力される。

【0025】

蛍光フィルタキューブ１２は、例えば、ダイクロイックミラー、励起フィルタ、吸収フィルタを含んでいる。蛍光フィルタキューブ１２は、ターレット１３に配置されていて、光路に対して挿脱自在である。顕微鏡装置１０が蛍光画像を生成する場合には蛍光フィルタキューブ１２は光路上に配置されている。顕微鏡装置１０が位相差画像を生成する場合には蛍光フィルタキューブ１２は光路外に配置される。

【0026】

位相差対物レンズ１４および対物レンズ１５は、レボルバに装着された顕微鏡対物レンズであり、観察法に応じて切り替えて使用される。位相差対物レンズ１４は、位相差画像を生成する場合に使用される対物レンズである。位相差対物レンズ１４は、直接光と回折光に位相差を与えるための位相膜が位相差対物レンズ１４内部の瞳位置に設けられている。対物レンズ１５は、蛍光画像を生成する場合に使用される対物レンズである。

【0027】

ステージ１６には、試料Ｓが配置される。ステージ１６は、電動ステージであっても手動ステージであってもよい。位相差コンデンサ１７は、位相差画像を生成する場合に使用されるコンデンサである。位相差コンデンサ１７は、位相差対物レンズ１４内部に設けられた位相膜と光学的に共役な位置に、リングスリットを備えている。

【0028】

光源１８と光源１９は、例えば、水銀ランプ、キセノンランプ、ＬＥＤ光源などである。光源１８と光源１９は、観察法に応じて切り替えて使用される。光源１８は、位相差画像を生成する場合に使用される光源である。光源１８は、光源１８から出射した光で試料Ｓを透過照明法を用いて照明する。光源１９は、蛍光画像を生成する場合に使用される光源である。光源１９は、光源１９から出射した光で試料Ｓを落射照明法を用いて照明する。

【0029】

顕微鏡装置１０は、位相差画像と蛍光画像の両方を細胞画像として生成可能である。ただし、観察対象の細胞が、その後、臨床応用されたりする場合、非侵襲的に撮影されることが望ましく、顕微鏡装置１０は、観察対象の細胞を非染色で撮影してよい。

【0030】

コンピュータ２０は、図２に示すように、例えば、１つ以上のプロセッサ２１と、１つ以上の記憶装置２２と、入力装置２３と、表示装置２４と、通信装置２５を備えていて、それがバス２６を通じて接続されている。なお、コンピュータ２０は、例えば、汎用装置ではなく専用装置であってもよい。

【0031】

１つ以上のプロセッサ２１のそれぞれは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などを含むハードウェアであり、１つ以上の記憶装置２２に記憶されている図示しないプログラムを実行することで、プログラムされた処理を行う。また、１つ以上のプロセッサ２１は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などを含んでもよい。

【0032】

１つ以上のプロセッサ２１は、例えば、後述の動作フローの処理を記述したプログラムを記憶装置２２から読み出して実行することで、取得部および評価部として動作してよい。

【0033】

１つ以上の記憶装置２２のそれぞれは、例えば、１つまたは複数の任意の半導体メモリを含み、さらに、１つまたは複数のその他の記憶装置を含んでもよい。半導体メモリは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性メモリ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、プログラマブルＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含んでいる。ＲＡＭには、例えば、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などが含まれてもよい。その他の記憶装置には、例えば、磁気ディスクを含む磁気記憶装置、光ディスクを含む光学記憶装置などが含まれてもよい。

【0034】

１つ以上の記憶装置２２は、非一時的なコンピュータ読取可能媒体であり、評価システム１の記憶部の一例である。記憶装置２２の少なくとも１つは、後述の動作フローの処理を実行するためのプログラム、および分化状態を判定するための閾値を記憶している。

【0035】

入力装置２３は、利用者が直接操作する装置であり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなどである。表示装置２４は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイなどである。ディスプレイには、タッチパネルが内蔵されてもよい。通信装置２５は、評価システム１の通知部の一例である。通信装置２５は、有線通信モジュールであっても無線通信モジュールであってもよい。

【0036】

コンピュータ２０は、例えば、入力装置２３または通信装置２５を介して顕微鏡装置１０で撮影された対象細胞画像を取得する。また、入力装置２３および通信装置２５は、分化先の情報を取得してもよい。分化先の情報は、対象細胞に適用される分化誘導方法と対応する分化先を示す情報である。

【0037】

なお、図１に示す構成は、評価システム１の構成の一例である。また、図２に示す構成は、コンピュータ２０のハードウェア構成の一例である。評価システム１およびコンピュータ２０の構成は、これらの構成に限定されるものではない。

【0038】

続いて、実施形態に係る細胞の分化状態の評価について説明する。分化とは、例えば、細胞が特定の機能を持つ細胞に変化することをいう。幹細胞およびｉＰＳ細胞などの細胞から様々なオルガノイドを作成する技術が知られている。

【0039】

上述のように、細胞が、目的のオルガノイドに分化したかどうかの判定、およびオルガノイドの成熟度の判定といった細胞の分化状態の評価が求められることがある。そして、例えば、細胞の分化状態を評価するために、遺伝子およびタンパク質などのマーカー分子の発現状態の特定、および細胞形状の観察などが行われている。

【0040】

（マーカー分子の発現による分化状態の評価）
マーカー分子で評価する場合、細胞で発現しているマーカー分子により評価が行われる。なお、マーカー分子は、例えば、特定の細胞に特異的に発現する遺伝子、およびタンパク質などであってよい。また更には、マーカー分子は、特定の細胞に特異的に発現する分子により生成される化合物、あるいは、特定の細胞に特異的に発現する化合物であってもよい。

【0041】

例えば、特定の成熟細胞で発現するマーカー分子が知られている。以下には、成熟細胞において、発現するマーカー分子を例示する。
肝臓：アルブミン（ＡＬＢ）、α－フェトプロテイン（ＡＦＰ）、チロシン－アミノ基転移酵素（ＴＡＴ）、プレグナンＸ受容体（ＰＸＲ）
脳（神経細胞）：ＭＡＰ２
心筋：Ｍｌｃ２ｖ、Ｍｌｃ２ａ

【0042】

そのため、例えば、幹細胞を心筋に分化させるように分化誘導したとする。この場合、処理した細胞において、Ｍｌｃ２ｖおよびＭｌｃ２ａなどのマーカー分子が発現していることを確認できれば、その細胞は、心筋への分化が成功したと評価することができる。

【0043】

（細胞の形状による分化状態の評価）
細胞の成熟度合を、細胞の形状から推定することも行われている。例えば、目的細胞の種類によっては成熟が進むと細胞の密着結合が明確化して多角形になることがある。この場合、細胞の形状が多角形になっていれば、細胞の分化に成功した、或いは細胞が目的の成熟度まで成熟したと推定することができる。

【0044】

しかしながら、細胞におけるマーカー分子の発現による分化状態の評価では、細胞に侵襲的な手法（蛍光染色等）を用いることになる。そのため、評価後に細胞を利用することができなくなってしまう。また、細胞の形状から分化状態を推定する場合、推定を行う人の個人差などにより推定結果にばらつきが生じてしまい、精度が低下することがある。その結果、例えば、得られる細胞の分化状態の質を均一にすることが難しいことがある。

【0045】

そのため、細胞の分化状態を非侵襲的に、かつ、定量性を高めて評価することのできる技術の提供が望まれている。

【0046】

以下で述べる実施形態では、マーカー分子の発現により特定した細胞の分化状態と、細胞の形状に関する特徴量とを対応づける。それにより、細胞の分化状態を、特徴量を用いてより高い定量性で評価することが可能になる。

【0047】

なお、特徴量には、例えば、細胞の真球度を用いることができる。真球度は、例えば、細胞の形状が真球から外れている度合いを表す値である。細胞は、未分化の状態では真球に近い形状をしている。一方、細胞は分化すると、分化後の細胞の特性に応じて形状に変化し、その結果、徐々に真球から外れた形状に変化する傾向がある。そのため、真球度に基づいて、細胞の分化状態を評価することが可能である。そこで、以下で述べる実施形態では、マーカー分子の発現により特定される細胞の分化状態と対応づけて、細胞の真球度に閾値を設定する。それにより、例えば、真球度がその所定閾値よりも大きい場合には、細胞が未分化である、または十分に分化していないと判定することが可能になる。一方で、真球度が所定閾値よりも小さい場合には、細胞が十分に分化していると判定することが可能になる。その結果、細胞の分化状態を非侵襲的に高い定量性で評価することが可能になる。以下、実施形態を更に詳細に説明する。

【0048】

（真球度の算出）
真球度について例示する。実施形態ではコンピュータ２０は、立体細胞のスタック画像を取得する。例えば、顕微鏡装置１０により、図１のＺ方向に位置の異なる複数のスライスで細胞を撮影した画像からスタック画像が生成されてよく、コンピュータ２０は、生成されたスタック画像を顕微鏡装置１０から取得してよい。

【0049】

図３は、実施形態に係るスタック画像３００を例示する図である。図３（ａ）には、未分化状態での細胞のＺ方向のスタック画像３００が例示されている。また、図３（ｂ）は、目的細胞に分化している状態での細胞のＺ方向のスタック画像３００が例示されている。各スタック画像３００は、複数のスライス画像から構成されている。なお、スライス画像の積層の間隔を、Ｚ方向の観察の幅に合わせることで、スライス画像を積層したスタック画像３００で、細胞の３次元形状を表すことができる。

【0050】

そして、実施形態ではコンピュータ２０は、細胞の形状（例えば、輪郭）に内接する内接球を配置する。内接球は、例えば、細胞の本体および細胞が有する突起部分などに配置されてよい。なお、例えば、Ｚ方向に積層されたスライス画像間に細胞または突起部がまたがって存在している場合、コンピュータ２０は、内接球もまたがるように配置する。一枚のスライス画像内に細胞または突起部が収まっている場合には、コンピュータ２０は、一枚のスライス画像の厚さ内において内接球を配置する。

【0051】

例えば、コンピュータ２０は、初めに内接球を複数配置し、それらの内接球のうちから直径が最大となる内接球を決定することで、細胞に内接する最大の内接球を配置してよい。

【0052】

図３（ｃ）には、細胞が未分化の状態のスタック画像３００に配置された内接球３１０が例示されている。また、図３（ｄ）には、細胞が目的細胞に分化した状態のスタック画像３００に配置された内接球３１０が例示されている。図３（ｃ）および図３（ｄ）に示すように、細胞が分化したことにより、未分化の状態よりも細胞の形状が真球から外れた形状に変化している。その結果、細胞に配置される内接球のサイズは未分化の状態よりも目的細胞に分化した状態では小さくなっている。

【0053】

続いて、コンピュータ２０は、初めに配置した内接球を除いた細胞内の領域において直径が最大となるように次の内接球を配置する。コンピュータ２０は、この処理を、内接球のサイズが、所定の下限値未満となるまで繰り替えし実行する。

【0054】

次に、コンピュータ２０は、細胞の本体と突起部とを区別する。例えば、内接球の直径に対する閾値を予め設定しておく。そして、コンピュータ２０は、設定されている閾値以上の直径を有する内接球が配置された領域を細胞の本体、閾値よりも小さい直径を有する内接球が配置された領域を突起部と判定する。なお、閾値は、例えば、内接球の最大サイズに対する比率（例えば、内接球の直径の最大値の１／２０の長さ（画素数））で設定されてよい。

【0055】

次に、コンピュータ２０は、各内接球の体積を算出し、細胞の本体に分類された内接球の体積の合計と、突起部に分類された内接球の体積の合計とをそれぞれ算出する。そして、コンピュータ２０は、真球度を算出する。真球度は、例えば、以下の式１により算出することができる。
真球度＝細胞の本体の体積/突起部の体積 ・・・式１

【0056】

なお、式１において、細胞の本体の体積には、例えば、細胞の本体に分類された内接球の体積の合計を用いることができる。また、突起部の体積には、例えば、突起部に分類された内接球の体積の合計を用いることができる。

【0057】

図３（ｃ）および図３（ｄ）で例示するように、細胞が未分化の状態では細胞が真球に近い形状を有するため、初期に配置される内接球３１０のサイズが、分化した細胞よりも大きくなる傾向がある。従って、式１において細胞の本体の体積は、分化した細胞よりも未分化の細胞の方が大きい値となる傾向がある。

【0058】

また、配置した内接球から外れる領域のサイズは、細胞が未分化の状態では小さくなる傾向がある。一方で、細胞が分化すると、分化先の細胞種などに応じて細胞の形状が変化し、突起が増えたり、突起のサイズが大きくなったりする。そのため、式１において突起部の体積は、分化した細胞の方が未分化の細胞のよりも大きい値となる傾向がある。

【0059】

結果として、式１で求められる真球度は、未分化の細胞の方が、分化した細胞よりも高い値となる傾向を示す。それゆえ、真球度を用いて細胞が目的細胞に分化しているか否かを判定することが可能である。

【0060】

一例では、複数の未分化の細胞から決定された真球度と、複数の分化した目的細胞から決定された真球度とを仕分けられる値に閾値を設定することで、閾値を用いて細胞が目的細胞に分化しているか否かを判定することが可能である。また、以下で述べるように、遺伝子の発現に基づいて細胞の分化状態を特定し、その分化状態と対応づけて真球度に対する閾値を設定することで、真球度を用いて細胞の分化状態を判定することが可能になる。

【0061】

なお、細胞の分化状態の判定に利用可能な細胞形状の特徴量は、真球度に限定されるものではない。例えば、細胞の直径サイズ、細胞のスライス画像における角や突起の数などその他の特徴量が用いられてもよく、さらにはそれらの特徴量が組み合わせられた複数の特徴量で評価が実行されてもよい。また、細胞の分化状態の判定には、例えば、特開２００９－６３５０９に記載される技術が利用されてもよい。

【0062】

続いて、実施形態に係る細胞の分化状態の判定に用いる閾値の設定について説明する。図４は、実施形態に係る閾値の設定処理の動作フローを例示する図である。例えば、コンピュータ２０は、閾値の設定処理の実行指示が入力されると、図４の動作フローの実行を開始してよい。

【0063】

ステップ４０１（以降、ステップを“Ｓ”と記載し、例えば、Ｓ４０１と表記する）においてコンピュータ２０は、細胞画像を取得する。例えば、コンピュータ２０の記憶装置２２には、顕微鏡装置１０で撮影された複数の細胞のスタック画像が記憶されていてよい。そして、コンピュータ２０は、複数の細胞のうちで評価対象とした細胞のスタック画像を記憶装置２２から読み出して取得してよい。

【0064】

Ｓ４０２においてコンピュータ２０は、取得した細胞画像に写る細胞の分化先を示す情報の入力を受け付ける。分化先を示す情報は、例えば、細胞画像に写る細胞の培養において使用した分化の誘導因子の情報であってよく、別の例では、肝臓、脳神経細胞、心筋といった分化先の細胞種を示す情報であってよい。ユーザは、例えば、入力装置２３を介して分化先の細胞種を示す情報をコンピュータ２０に入力してよい。

【0065】

Ｓ４０３においてコンピュータ２０は、例えば、目的細胞に特異的なマーカーの有無を判定する。例えば、コンピュータ２０は、評価対象の細胞において分化先の目的細胞に特異的なマーカー遺伝子が発現しているか否かを判定する。なお、マーカーの発現は、様々な既知の手法で特定することができ、対象分子を標識して観察したり、対象分子による薬物代謝活性等を指標にしたりして、判定または評価することができる。マーカーの発現は、遺伝子レベルで判定されてもよいし、タンパク質レベルで判定されてもよい。一例として、分化誘導した目的細胞の分化先の細胞種が心筋であるとする。この場合、分化誘導した後の細胞において、Ｍｌｃ２ｖおよびＭｌｃ２ａなどのマーカー分子が発現していることを確認できれば、その細胞は、心筋への分化が成功したと判定することができる。

【0066】

Ｓ４０３の処理は、遺伝子マーカーの発現、および翻訳産物のタンパク質などのマーカー分子の発現を侵襲的な手法を用いて確認することで実施されてよい。例えば、蛍光染色、および細胞集塊を破壊して細胞を分散させて１細胞解析が行われてもよい。

【0067】

Ｓ４０４においてコンピュータ２０は、細胞形状の特徴量を取得する。例えば、細胞形状の特徴量には、真球度を用いることができる。例えば、コンピュータ２０は、細胞のスタック画像に内接円を配置し、式１を用いて真球度を決定してよい。

【0068】

Ｓ４０５においてコンピュータ２０は、次の細胞を処理するか否かを判定する。一例では、ユーザが入力装置２３を介して次の細胞を処理するか否かを示す指示を、コンピュータ２０に入力してよい。この場合、コンピュータ２０はＳ４０５において、次の細胞を処理することを示す指示が入力されるとＹＥＳと判定し、一方、次の細胞を処理しないことを示す指示が入力されるとＮＯと判定する。また、読み込んだ細胞画像に処理対象とする複数の細胞が写っている場合、コンピュータ２０はＳ４０５において、未処理の細胞があればＹＥＳと判定してよく、一方、全ての細胞に処理を実行していればＮＯと判定してよい。そして、Ｓ４０５において次の細胞を処理する場合（Ｓ４０５がＹＥＳ）、フローはＳ４０１に戻り、コンピュータ２０は、次の細胞に対して処理を繰り返す。一方、Ｓ４０５において次の細胞を処理しない場合（Ｓ４０５がＮＯ）、フローはＳ４０６に進む。

【0069】

Ｓ４０６においてコンピュータ２０は、得られた特徴量に基づいて細胞の分化状態を判定するための閾値を設定する。なお、設定した細胞の分化状態を判定するための閾値を、所定閾値と呼ぶことがある。所定閾値は、例えば、所定の分化状態にあることを示すマーカー分子が発現していることが確認された細胞の特徴量と、マーカー分子が発現していないことが確認された細胞の特徴量とを仕分ける値に設定されてよい。例えば、細胞の分化状態を測るための細胞形状の特徴量として真球度を用いるとする。そして、細胞が未分化の状態か、目的細胞に分化しているかを評価対象とする。この場合、コンピュータ２０は、マーカー分子が発現していない未分化の細胞に対して決定した真球度の集合と、マーカー分子が発現しており、目的細胞に分化している細胞に対して決定した真球度の集合とを分けるように閾値を設定してよい。

【0070】

図５は、実施形態に係る閾値の設定を例示する図である。図５には、縦軸に真球度および横軸に細胞がとられたグラフが示されている。また、図５において白丸（〇）で示される細胞は、未分化の細胞であり、黒丸（●）で示される細胞は、目的細胞に分化している細胞である。なお、分化しているか否かは、例えば、Ｓ４０３の処理でマーカー分子の有無を確認することで特定されてよい。

【0071】

上述のように、未分化の細胞では、分化した細胞よりも真球度が高くなる傾向にある。コンピュータ２０は、得られた未分化の細胞の真球度と、分化した細胞の真球度とに基づいて、これらの２つのグループの真球度をできるだけ仕分けられるように閾値を設定する。それにより、コンピュータ２０は、閾値を用いて細胞が分化しているか否かを判定することが可能になる。

【0072】

なお、評価対象とする分化状態は、未分化の状態か、分化している状態かの判定に限定されるものではない。例えば、分化による細胞の成熟の度合いを測るために閾値が設定されてもよい。例えば、細胞が分化して成熟していく過程で、発現するマーカー分子が変化することがある。

【0073】

図６は、細胞の分化と発現遺伝子の変化とを例示する図である。図６に示すように、例えば、細胞Ａが分化して成熟し、細胞Ｂになるとする。また、分化の過程において、ステージ１ではマーカーＡの遺伝子が発現しており、ステージ２ではマーカーＢの遺伝子が発現しており、ステージ３の細胞Ｂにまで成熟した状態ではマーカーＣの遺伝子が発現しているものとする。この場合に、それぞれのマーカー遺伝子が発現しているステージごとに閾値を設定することで、細胞の形状から分化の度合いを判定することも可能である。

【0074】

図７は、細胞の分化におけるステージごとの閾値の設定を例示する図である。図７において、縦軸に真球度および横軸に細胞がとられたグラフが示されている。なお、細胞が、分化におけるどのステージにあるかは、発現しているマーカー分子から特定することができる。例えば、未分化の細胞は黒四角（■）で示されており、マーカーＡの発現しているステージ１の細胞は白丸（〇）で示されており、マーカーＢの発現しているステージ２の細胞は白四角（□）で示されており、マーカーＣの発現しているステージ３の細胞は黒丸（●）で示されている。図７の例では、細胞の分化が進むにつれて真球度が徐々に下がっている。

【0075】

そして、図７の例では、それぞれのステージの真球度を分けるように、閾値Ａ、閾値Ｂ、および閾値Ｃが設定されている。例えば、閾値Ａは、未分化の細胞の真球度と、ステージ１の細胞の真球度とを分けるように設定されている。また、閾値Ｂは、ステージ１の細胞の真球度と、ステージ２の細胞の真球度とを分けるように設定されている。閾値Ｃは、ステージ２の細胞の真球度と、ステージ３の細胞の真球度とを分けるように設定されている。このように、細胞の分化の成熟におけるステージと対応づけて閾値を設定することで、真球度から細胞の分化の度合いを推定することができる。

【0076】

続いて、設定した閾値を用いた細胞の分化状態の判定について説明する。図８は、実施形態に係る細胞の分化状態の判定処理の動作フローを例示する図である。コンピュータ２０は、例えば、細胞の分化状態の判定処理の実行指示が入力されると、図８の動作フローを開始してよい。

【0077】

続く、Ｓ８０１からＳ８０３の処理は、例えば、Ｓ４０１、Ｓ４０２、およびＳ４０４の処理とそれぞれ対応していてよく、一例ではＳ４０１、Ｓ４０２、およびＳ４０４の処理と同様に実行されてよい。

【0078】

Ｓ８０４においてコンピュータ２０は、細胞集塊を構成する細胞の分化状態を評価した評価結果を出力する。例えば、コンピュータ２０は、特徴量が所定閾値よりも小さい場合に細胞が所定の分化状態にあると評価し、特徴量が所定閾値よりも大きい場合に、細胞が所定の分化状態にはないと評価してよい。例えば、評価対象の細胞が未分化の状態か、それとも目的細胞に分化しているかを判定するとする。この場合には、これらの状態を分けるように図４の動作フローにより閾値を設定する。そして、コンピュータ２０は、設定された閾値を用いて細胞の分化状態を評価する。この場合、コンピュータ２０は、例えば、評価対象の細胞の真球度が閾値よりも大きければ分化した状態にない（すなわち、未分化である）と評価結果を出力してよい。また、コンピュータ２０は、評価対象の細胞の真球度が閾値よりも小さければ分化していると評価結果を出力してよい。なお、真球度が閾値と一致する場合は、閾値の設定の仕方によってどちらに仕分けられてもよく、この例では、分化した状態、または未分化の状態のいずれかに分けられてよい。

【0079】

また、図７に例示したように、分化のステージに応じて複数の閾値が設定されている場合に、コンピュータ２０は、Ｓ８０４で分化のステージを特定してもよい。例えば、図７の場合、評価対象の細胞の真球度が、閾値Ａよりも大きい場合に、コンピュータ２０は、未分化と評価結果を出力してよい。また、評価対象の細胞の真球度が、閾値Ｂよりも大きく閾値Ａよりも小さい場合、コンピュータ２０は、分化状態がステージ１と評価結果を出力してよい。評価対象の細胞の真球度が、閾値Ｃよりも大きく閾値Ｂよりも小さい場合、コンピュータ２０は、分化状態がステージ２と評価結果を出力してよい。評価対象の細胞の真球度が、閾値Ｃよりも小さい場合、コンピュータ２０は、分化状態がステージ３と評価結果を出力してよい。このように、閾値を分化のステージに応じて設定することで、細胞の分化がどのステージまで進んでいるかを評価結果として出力することも可能である。

【0080】

なお、上述のように、図４の動作フローにおいて閾値は、マーカー分子の発現を確認することで分化状態と対応づけられている。そのため、一例では、Ｓ８０４の処理では分化状態の評価結果としてマーカー遺伝子の発現の有無を示す情報が出力されてもよい。

【0081】

Ｓ８０５においてコンピュータ２０は、処理を終了するか否かを判定する。例えば、分化状態を評価する対象とする全ての細胞について処理が実行されている場合、コンピュータ２０はＳ８０５においてＹＥＳと判定し、処理を終了してよい。一方、例えば、分化状態を評価する対象とする細胞のうちで、未処理の細胞がまだ残っている場合、コンピュータ２０はＳ８０５においてＮＯと判定し、フローはＳ８０１に戻り、未処理の細胞に対して処理を繰り返してよい。

【0082】

以上で述べたように、実施形態によれば、細胞の形状から得られた特徴量に対して設定した閾値を用いることで、分化状態を評価することができる。なお、細胞の形状から得られた特徴量に対する閾値を用いた評価は、細胞の画像に対して非侵襲的に実行することができる。そのため、例えば、細胞の破壊および染色は行わなくても、断層の観察が可能なＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）技術などを使って形状情報を取得すれば、評価を実施することが可能である。そのため、分化状態を判定した後の細胞を様々な用途で利用することが可能である。また、閾値を用いて、複数の細胞を一律に評価することができるため、例えば、人手により判断する場合のような判定者の個人差などによる判定結果のばらつきを抑制することができる。

【0083】

また、上述の実施形態では閾値の設定において、細胞の分化状態をマーカー分子の発現により厳密に特定している。そのため、閾値用いて細胞を評価することで、細胞の分化状態を高い精度で識別することができる。

【0084】

また更に、図７を参照して例示したように、分化のステージを検出して閾値を設定することで、ステージごとに分化状態を判定するといった細かな判定を実行することもできる。例えば、コンピュータ２０は、所定の分化状態よりも分化が進んだ第２の分化状態にあることを示す第２のマーカー分子が発現していることが確認された細胞の特徴量と、第２のマーカー分子が発現していないことが確認された細胞の特徴量とを仕分ける値に第２の閾値を設定する。それにより、コンピュータ２０は、第２の閾値に基づいて、細胞が第２の分化状態にあるか否かを評価することができる。

【0085】

以上で述べたように、実施形態によれば、望ましい分化状態の目的細胞が得られたのかを容易に評価することができる。

【0086】

なお、上述の実施形態では個々の細胞の分化状態を判定する例を述べているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、分化させた細胞を臨床応用などの用途で利用する場合、細胞単体の分化状態だけでなく、細胞が寄り集まった細胞集塊に含まれる細胞のうちで目的の細胞に分化している細胞が占める割合が高いことが重要なこともある。そのため、実施形態は細胞集塊などの細胞の集合の分化状態を判定するために利用されてもよい。

【0087】

図９は、細胞集塊の分化状態を判定するための閾値の設定処理の動作フローを例示する図である。例えば、コンピュータ２０は、細胞集塊の分化状態を判定するための閾値の設定処理の実行指示が入力されると、図９の動作フローの実行を開始してよい。

【0088】

Ｓ９０１においてコンピュータ２０は、細胞集塊の画像を取得する。例えば、コンピュータ２０の記憶装置２２には、顕微鏡装置１０で撮影された細胞集塊の画像が記憶されていてよい。そして、コンピュータ２０は、記憶装置２２から細胞集塊の画像を読み出して取得してよい。なお、Ｓ９０１で取得する細胞集塊の画像は、例えば、利用において望ましい分化が起きた細胞集塊と、利用において望ましくない分化が起きた細胞集塊を撮影した画像とが含まれていてよい。また、細胞集塊の画像には、例えば、集塊になっている複数の細胞のスタック画像が含まれている。

【0089】

Ｓ９０２においてコンピュータ２０は、細胞集塊の画像に写る複数の細胞から細胞形状の特徴量を取得する。ここでは、細胞形状の特徴量として真球度を用いる例を述べる。コンピュータ２０は、細胞集塊の画像に写る複数の細胞のそれぞれのスタック画像に基づいて式１により真球度を求める。

【0090】

Ｓ９０３においてコンピュータ２０は、閾値を用いて細胞集塊を構成する細胞のそれぞれについて細胞の分化状態を評価して、細胞集塊のうちで所定の分化状態に分化している細胞が占める割合を取得する。例えば、コンピュータ２０は、Ｓ９０２で特定した真球度が所定閾値よりも小さい場合に分化した細胞と判定し、一方、真球度が所定閾値よりも大きい場合に未分化の細胞と判定して、複数の細胞のうち分化している細胞が占める割合（以下、分化割合と呼ぶことがある）を取得する。なお、所定閾値は、例えば、図４の動作フローにより設定されてよい。

【0091】

Ｓ９０４においてコンピュータ２０は、次の細胞集塊を処理するか否かを判定する。一例では、ユーザが入力装置２３を介して次の細胞集塊を処理するか否かを示す指示を、コンピュータ２０に入力してよい。この場合、コンピュータ２０はＳ９０４において、次の細胞集塊を処理することを示す指示が入力されるとＹＥＳと判定し、一方、次の細胞集塊を処理しないことを示す指示が入力されるとＮＯと判定する。また、例えば、記憶装置２２に処理対象とする複数の細胞集塊の画像が記憶されている場合、コンピュータ２０はＳ９０４において、未処理の細胞集塊の画像があればＹＥＳと判定してよく、一方、全ての細胞集塊の画像に処理を実行していればＮＯと判定してよい。そして、Ｓ９０４において次の細胞集塊を処理する場合（Ｓ９０４がＹＥＳ）、フローはＳ９０１に戻り、コンピュータ２０は、次の細胞集塊に対して処理を繰り返す。一方、Ｓ９０４において次の細胞集塊を処理しない場合（Ｓ９０４がＮＯ）、フローはＳ９０４に進む。

【0092】

Ｓ９０５においてコンピュータ２０は、得られた分化割合に基づいて、細胞集塊の分化割合に対する閾値を設定し、本動作フローは終了する。上述のように、細胞集塊の画像として、例えば、利用において望ましい分化が起きた細胞集塊と、利用において望ましくない分化が起きた細胞集塊を撮影した画像とが含まれていてよい。そして、Ｓ９０５ではコンピュータ２０は、利用において望ましい分化が起きた細胞集塊の分化割合と、利用において望ましくない分化が起きた細胞集塊の分化割合とを仕分けられるように分化割合の閾値を設定する。それにより、コンピュータ２０は、分化割合の閾値を用いて細胞集塊が利用において望ましいレベルで分化しているか否かを判定することが可能になる。そして、利用において望ましい分化割合を有する細胞集塊を選別することが可能になる。

【0093】

続いて、利用において望ましい分化割合を有する細胞集塊を選別する処理について説明する。図１０は、実施形態に係る細胞集塊を選別処理の動作フローを例示する図である。例えば、コンピュータ２０は、細胞集塊を選別処理の実行指示が入力されると図１０の動作フローを開始してよい。

【0094】

なお、Ｓ１００１からＳ１００５の処理は、例えば、Ｓ８０１からＳ８０５の処理と対応していてよく、一例では、Ｓ８０１からＳ８０５の処理と同様の処理が実行されてよい。

【0095】

Ｓ１００６においてコンピュータ２０は、細胞集塊の分化割合を取得する。例えば、コンピュータ２０は、Ｓ１００１からＳ１００５の処理で閾値を用いて判定した細胞の分化状態の判定結果に基づいて、細胞集塊に含まれる細胞のうち分化している細胞が占める割合を特定する。

【0096】

Ｓ１００７においてコンピュータ２０は、細胞集塊の質の評価結果を出力し、本動作フローは終了する。例えば、コンピュータ２０は、Ｓ１００６で得られた画像に写る細胞集塊の分化割合が、所定の割合以上であるか否かを示す評価結果を出力する。なお、細胞集塊の質の評価に用いる所定の割合には、図９の動作フローにより設定した細胞集塊の分化割合の閾値を用いることができる。

【0097】

図１１は、実施形態に係る細胞集塊の質の評価結果を例示する図である。図１１には、縦軸に分化割合および横軸に細胞集塊がとられたグラフが示されている。また、図１１では、分化割合の閾値（例えば、７０％）以上の割合で分化した細胞が含まれている細胞集塊が黒丸（●）で示されており、一方、分化割合の閾値（例えば、７０％）未満の割合で分化した細胞が含まれている細胞集塊が白丸（〇）で示されている。

【0098】

以上の図９から図１１を参照して述べたように、実施形態によれば、例えば、培養により得られた細胞集塊が、利用において望ましい分化割合で分化しているか否かを非侵襲的に評価することができる。そのため、質の高い細胞集塊を選別することが可能になる。また、複数の細胞集塊を、細胞形状の特徴量に対して設定した閾値により一律に同じ基準で評価することができるため、例えば、判定者の個人差などによる判定結果のばらつきを抑制することができる。

【0099】

以上で述べたように、実施形態によれば目的細胞が得られたのかを容易に判定することが可能になる。

【0100】

なお、上述の実施形態の例えば、Ｓ４０４、Ｓ８０３、Ｓ９０２、およびＳ１００３の処理において、コンピュータ２０のプロセッサ２１は記憶装置２２のプログラムを読み出して実行することで取得部として動作する。また、例えば、Ｓ８０４、Ｓ１００４、およびＳ１００７の処理において、コンピュータ２０のプロセッサ２１は記憶装置２２のプログラムを読み出して実行することで評価部として動作する。

【0101】

以上において、実施形態を例示したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の動作フローは例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。可能な場合には、動作フローは、処理の順番を変更して実行されてもよく、別に更なる処理を含んでもよく、または、一部の処理が省略されてもよい。

【0102】

また、上述の実施形態ではオルガノイドを構成する細胞を例に、分化状態を評価する説明を行っているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、細胞は、スフェロイドを構成する細胞であってもよい。

【0103】

また、上述の実施形態では、１つのマーカー分子の発現に基づき特定された細胞の分化状態と、細胞の形状の特徴量とを対応づけて閾値を設定する例が述べられているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では、複数のマーカー分子の発現に基づき特定された細胞の分化状態と、細胞の形状の特徴量とを対応づけて閾値が決定されてもよい。

【0104】

また同様に、上述の実施形態では細胞形状の特徴量に、真球度を用いる例が示されているが、細胞の直径サイズ、細胞のスライス画像における角や突起の数などその他の特徴量が用いられてもよく、さらにはそれらの特徴量が組み合わせられた複数の特徴量で評価が実行されてもよい。

【0105】

また、上述の実施形態において閾値は、或る状態の細胞の真球度（例えば、未分化の細胞の真球度）と、或る状態から更に分化が進んだ別の状態の細胞（例えば、分化した細胞の真球度）とを１００％の精度で分けられなくてもよい。例えば、閾値には、対象の細胞の状態を所定以上の精度（例えば、８０％以上など）で分類できる値が用いられてもよい。

【0106】

また、上述の実施形態では、１つのコンピュータ２０が、分化状態の評価を実行する例を述べているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、実施形態に係る処理は、サーバ－クライアントシステムなどのように複数のコンピュータ２０による協働で実行されてもよい。例えば、上述のコンピュータ２０が実行する処理の一部は、別のコンピュータ２０により実行されてもよい。また、コンピュータ２０の記憶装置２２に記憶されているデータの一部は、別のコンピュータ２０から取得されてもよい。

【0107】

以上において、いくつかの実施形態が説明される。上述した実施形態は、発明の理解を容易にするために具体例を示したものであり、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。上述の実施形態を変形した変形形態および上述した実施形態に代替する代替形態が包含され得る。つまり、各実施形態は、その趣旨および範囲を逸脱しない範囲で構成要素を変形することが可能である。また、１つ以上の実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、新たな実施形態を実施することができる。また、各実施形態に示される構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよく、または実施形態に示される構成要素にいくつかの構成要素を追加してもよい。さらに、各実施形態に示す処理手順は、矛盾しない限り順序を入れ替えて行われてもよい。即ち、本発明の幹細胞の分化を評価するシステム、方法、および、プログラムは、特許請求の範囲の記載を逸脱しない範囲において、さまざまな変形、変更が可能である。

【0108】

本明細書において、“Ａに基づいて”という表現は、“Ａのみに基づいて”を意味するものではなく、“少なくともＡに基づいて”を意味し、さらに、“少なくともＡに部分的に基づいて”をも意味している。即ち、“Ａに基づいて”はＡに加えてＢに基づいてもよく、Ａの一部に基づいてよい。

【0109】

本明細書において、名詞を修飾する“第１の”、“第２の”などの用語は、名詞で表現される要素の量または順序を限定するものではない。これらの用語は、２つ以上の要素間を区別するために用いられ、それ以下でもそれ以上でもない。従って、“第１の”と“第２の”要素が特定されていることは、“第１の”要素が“第２の”要素に先行することを意味するものではなく、また、“第３の”要素の存在を否定するものでもない。

【符号の説明】

【0110】

１ ：評価システム
１０ ：顕微鏡装置
１１ ：デジタルカメラ
１２ ：蛍光フィルタキューブ
１３ ：ターレット
１４ ：位相差対物レンズ
１５ ：対物レンズ
１６ ：ステージ
１７ ：位相差コンデンサ
１８ ：光源
１９ ：光源
２０ ：コンピュータ
２１ ：プロセッサ
２２ ：記憶装置
２３ ：入力装置
２４ ：表示装置
２５ ：通信装置
２６ ：バス
３００ ：スタック画像
３１０ ：内接球
Ｓ ：試料

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】