Constructing a Deep Generative Approach for Functional RNA Design

A collaborative research effort by Professor Hirohide Saito (Department of Life Science Frontiers, CiRA, Kyoto University) and Professor Michiaki Hamada of Waseda University has developed the world’s first deep generative model for RNA design.

While antisense oligonucleotide and aptamer drugs have been on the market since the 2000s, it was not until the development of SARS-CoV2 mRNA vaccines employed to fight against the COVID-19 pandemic that RNA-based therapeutics attracted the attention of the general public.

In contrast, because of their immense potential—not only for medical applications but for basic biological research and biotechnology—RNA engineering has been on the scientific forefront for decades. As such, there is a tremendous interest in revolutionizing current approaches for designing RNA sequences. Remarkably, there is still no versatile computational platform for functional RNA design. Most existing approaches function by reconstructing specific secondary structures or are restricted to particular types of sequences, such as CRISPR gRNA, mRNA, or specific riboswitches. Since these traditional approaches typically depend on predicting and optimizing RNA secondary structures, their accuracy is inherently constrained by structural prediction and optimization algorithms. A novel approach was thus necessary to avoid these limitations and produce powerful and robust computational methods to construct RNA with desired functions.

The research team aimed to avoid these problems by focusing on RNA families, which are sequence groups with thousands of functional RNAs endowed with identical functions. Even with only a few hundred sequences, multiple sequence alignment can create a consensus secondary structure from which new sequences can be generated. As this computational platform theoretically works with any functional RNA families, the researchers named their deep generative model the RNA family sequence Generator, or RfamGen, which is the world’s first deep generative model for functional RNA design.

RfamGen combines two approaches: (1) covariance model and (2) variational autoencoder. The covariance model is a type of statistical framework for RNA alignment and consensus secondary structure that quantitatively evaluates variations of sequence and structure. Meanwhile, the variational autoencoder is a deep generative model with an internal representation called “latent space” to mitigate the complexity associated with exploring the exponentially vast sequence space for the optimization of RNA sequences. By leveraging these two concepts, the researchers generated a system that learns sequence and structural information to explore new RNA designs logically, a feat that has never been done previously.

The team first compared RfamGen, which considers both alignment and secondary structural information, with models accounting for either alignment or secondary structural information, or neither.

For the 18 RNA families tested (each with alignments comprised of at least 10,000 sequences), RfamGen showed a significantly improved ability to generate high-quality RNA sequences. Furthermore, the researchers also tested RfamGen’s capabilities when restricted to a limited number of input sequences from which to learn. Despite only being trained on 500 input sequences, RfamGen successfully generated RNA sequences with high scores, thus demonstrating its efficient generative capacity.

The researchers next trained RfamGen using 629 RNA families in total, each with at least 100 sequences from the Rfam database, and found RfamGen performs substantially better compared to other systems. The researchers, furthermore, evaluated how well generated RNA sequences function by randomly synthesizing several RNA sequences generated from training it with a diversity of self-cleavage ribozymes and from random sampling a covariance model. Notably, the sequences generated by RfamGen showed enzymatic activity, while the randomly sampled sequences did not, indicating RfamGen learned important features essential for functionality from the training data.

Lastly, the research team utilized the ligand-dependent self-cleavage activity of the glmS ribozyme as a comparative platform to benchmark generated sequences by RfamGen to natural glmS sequences. They first trained RfamGen using about 500 natural glmS ribozyme sequences and sampled the “latent space” to obtain 1,000 generated sequences. Using a massively parallel assay, they tested these 1,000 generated sequences, 761 natural sequences in the glmS ribozyme family (RF00234), and 100 sequences with kinetic measurements from a previous report. Not only did the team observe the generated sequences to possess a similar distribution of cleavage kinetics as natural sequences, but remarkably found that generated sequences showed higher cleavage rates compared to natural sequences, thus suggesting RfamGen successfully generates high-quality sequences with comparable or higher efficiency than some natural sequences.

The golden age of RNA-based bioengineering is on the horizon. By constructing this deep generative model for functional RNA design, the research team believes RfamGen will be a fundamental driving force to propel RNA biology into a new era and enable discoveries and applications based on RNA.

Paper Details

Journal:

Nature Methods

Title:

Deep generative design of RNA family sequences

Authors:

Shunsuke Sumi^1,2,3, Michiaki Hamada^3,4,5,*, Hirohide Saito^1,*
* : Corresponding authors

Author Affiliations:

1. Center for iPS Cell Research and Application (CiRA), Kyoto University
2. Graduate School of Medicine, Kyoto University
3. Graduate School of Advanced Science and Engineering, Waseda University
4. Computational Bio Big-Data Open Innovation Laboratory (CBBD-OIL), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
5. Graduate School of Medicine, Nippon Medical School

doi:

https://doi.org/10.1038/s41952-023-02148-8

機能性RNAの配列設計を支援する深層生成モデル“RfamGen”の開発

ポイント

特定の機能をもつRNA配列を学習し、同等の機能を発揮する新規の配列を生成する深層生成モデル^注1）“RfamGen(アールファムジェン)^注2）”を構築した。

変分オートエンコーダ（VAE）^注3）にRNAの数理モデルである共分散モデル^注4）を統合することで、新規RNA生成の性能を高め、少数データでも安定的な性能を実現した。

RfamGenは入力データの特徴を捉えながら情報を集約しており、RNA設計のカスタマイズに有用である。

RfamGenによる人工RNAは、学習RNA群と同等の構造と機能を保持し、天然RNAよりも高い機能活性をもつ可能性がある。

創薬や基礎研究におけるRNA設計のコスト削減と高速化につながることが期待される。

1.  要旨

角俊輔 氏（京都大学iPS細胞研究所（CiRA）未来生命科学開拓部門 大学院生、早稲田大学理工学術院 研究室受け入れ）、浜田道昭 教授（早稲田大学理工学術院）、齊藤博英 教授（CiRA同部門）は、目的の機能と構造をもつ人工RNA設計を支援する世界初の深層生成モデル“RfamGen”を開発しました。

RfamGenは、深層生成モデルで広く用いられている手法の一つである変分オートエンコーダ（VAE）と、RNA配列と二次構造^注5）の情報から機能性RNAを分類することのできる共分散モデルを組み合わせたもので、特定の機能と構造の特徴をもつRNA群の特徴を学習し、人工配列を生成することができます。

研究グループは、RfamGenが学習したRNA群と相同な構造と機能をもつRNA配列が安定的に生成できることをコンピュータ上の解析と生化学実験の両方で確認しました。また、このRfamGenの性能は、深層生成モデルに共分散モデルを適用した結果であることがわかりました。さらに、RfamGenによる生成配列のRNAを大規模に合成し、網羅的にその活性を検証したところ、生成配列のRNAは天然のRNAよりも高い活性を示す傾向もみられました。

RfamGenによる学習結果を調べたところ、入力データのRNA群の二次構造や機能性のモチーフなどのバリエーションを、入力データの特徴の分布として効果的に集約していました。これにより、研究者が利用したいRNAの特徴をカスタマイズして、配列を生成することが容易になります。

RfamGenにより人工知能支援型のRNA設計が可能となることで、従来のRNA設計と比較し、開発コスト削減と高速化が実現し、核酸医薬や遺伝子治療などのRNA創薬の研究開発に貢献することが期待されます。

この研究成果は、2024年1月18日に英科学誌「Nature Methods」で公開されました。

2. 研究の背景

RNA分子は、遺伝子の転写調節や酵素活性など、その配列に応じてさまざまな機能を発揮し、基礎研究から医療まで幅広い場面で利用されています。しかし、利用目的に適した機能をもつRNAの塩基配列を設計することは高度な専門性と労力を要するため、RNA配列の特徴を適切に捉えて、機能性RNAを効率的よく設計できる、コンピュータを活用した手法の開発が期待されています。

これまでに機能性RNAの設計法として、RNA逆フォールディング^注6）が主に研究されています。しかし、この手法には、手法の性質上、その正確性や汎用性にいくつか課題がありました。今回、研究グループは、RNAの配列と二次構造を数理的に記述できる共分散モデルとVAEを統合した機能性RNA生成のための世界初の深層生成モデルRfamGenを開発しました。

共分散モデルは、配列から特定の二次構造を検出し、幅広い種類のRNAをRNAファミリーとして分類でき、ゲノム配列から多くの機能性RNAを発見することに長年使われてきました。これまでに人工RNAの設計に共分散モデルが活用された例はありませんでしたが、研究グループはRNA分類に有用な共分散モデルを利用することで、従来の技術的課題を解決することができるのではないかと考えました。

3. 研究結果

1) RNAファミリー配列を設計する深層生成モデルRfamGen

RfamGenは、機能性RNAの生成性能を高めるため、VAEにRNAの分類に用いられる共分散モデルを統合しています（図１）。

共分散モデルは、RNAの配列と二次構造に基づき、複数のRNA配列どうしを互いに揃うように並べること（マルチプルアラインメント）ができます。RfamGenでは、はじめに目的の機能をもつ既存のRNA配列群を用意し、これを一つのRNAファミリーと見立てて、それぞれの配列に対して共分散モデルによるアラインメントを行います（図1左）。

RNA群のアライメント結果を、VAEの入力データとして使用します。VAEでは、入力したデータ群の特徴を学習し、入力データの特徴を確率分布として表現する「潜在空間」を構築します。RfamGenでは、RNAファミリーとみなしたRNA群の特徴を確率分布として表現する潜在空間が構築されます（図1中央）。

この潜在空間から出力されるデータは、入力に用いたRNA群の共分散モデルによる特徴を示すように生成されます。出力データを共分散モデルを介して配列に再構築することで、最終的に目的の機能を獲得した人工RNA配列を得ることができます（図１右）。

2) 共分散モデルは深層生成モデルの性能と安定性を高める

RfamGenは共分散モデルを利用することで、アライメントと二次構造を学習します。それぞれの要素が生成能力にどのように関わるかを検証するため、比較対象として次の３種のモデルを用意しました。

①   共分散モデルによる入力データに含まれるアラインメントの情報を利用する深層生成モデル(GCVAE)

②   共分散モデルによる入力データに含まれる二次構造の情報を利用する深層生成モデル

③   二次構造とアラインメントの情報をいずれも利用しない深層生成モデル

これら3種の深層生成モデルとRfamGenに、既知のRNAファミリー配列を学習させ、ランダムに1,000の配列を生成させました。そのうえで、学習に用いたRNAファミリーに共通の構造とどの程度、相同性をもつかをコンピュータ上で計算し比較しました。その結果、RfamGenが最も良いスコアを示すことがわかりました。

次に、学習に用いるRNA配列群のサンプル数の増減によりスコアがどのように変動するかについて研究グループは検証しました。まず、RfamGenに次いで良いスコアを出したアラインメント情報のみを利用する深層生成モデル（GCVAE）を比較対象としてRfamGenを検討した結果、多くの場合でRfamGenがGCVAEよりも高スコアを取ること、そして、サンプル数が少ない場合でもRfamGenの生成能力が安定して発揮されることが示唆されました（図２）。

これらの結果から、二次構造とアラインメント両方の学習が重要であり、共分散モデルを深層生成モデルと組み合わせることで、品質の高い人工RNA配列を安定的に生成できることが示唆されました。

3) RfamGenによる潜在空間の学習

次に、VAEの潜在空間が、学習したRNA配列の特徴を的確に反映したものとなっているかを調べました。その結果、潜在空間を二次元に可視化したところ、RNAの二次構造にみられる多型領域や、標的タンパク質に結合する配列 (モチーフ)など、入力データであるRNA配列の特徴の分布が、潜在空間に効果的に集約されていることがわかりました（図３）。このことから、RfamGenは、人工RNA設計支援ツールとして有用な、研究者が目的の機能と構造をもつ配列をより詳細にカスタマイズできる性能ももつことが示されました。

4) RfamGenは高確率に活性配列を生成し、高活性を示す傾向がある

さらに、RfamGenを用いた人工RNAの性能を大規模な生化学実験によって評価しました。研究グループは、RNA分子のうち自己切断という酵素活性をもつ数百のRNA酵素（リボザイム）の配列情報を既存のデータベースから取得し、RfamGenの学習に使用しました。その結果、RfamGenから生成された配列が、実際に天然のRNAと相同な構造（図4左）と酵素活性をもつことがわかりました。この結果から、少数のデータで学習した場合も、RfamGenが期待した配列を生成できることを実験によって確認しました。

また、低分子に結合することで自己のRNA配列を切断する活性をもつRNA酵素であるglmSリボザイムを例に、RfamGenにより新規に1,000の配列を生成し、大規模に生成RNA配列の網羅的解析を行いました。その結果興味深いことに、RfamGenは酵素活性の高い配列を高確率に生成できることがわかりました(図４右)。

4. まとめと展望

本研究では、RNA分類に利用される共分散モデルと深層生成モデルを統合し、人工RNA配列設計支援に用いることのできるRfamGenを構築しました。さらに、コンピュータ上と実験による性能評価によって、少数の入力データで学習した場合でも十分な性能が期待できることや、研究者が生成配列を詳細にカスタマイズ可能であること、入力データよりも高性能な人工RNA配列も生成しうることなど、RfamGenの有用性を示しました。今後、RfamGenを活用して、人工RNA設計を低コスト化、高速化し、生物学や医学など幅広い領域でRNAが活用されることに貢献することが期待されます。

5. 論文名と著者

論文名

“Deep generative design of RNA family sequences”
DOI: 10.1038/s41952-023-02148-8

ジャーナル名

Nature Methods

著者

Shunsuke Sumi^1,2,3, Michiaki Hamada^3,4,5,*, Hirohide Saito^1,*
* : 責任著者

著者の所属機関

1. 京都大学iPS細胞研究所（CiRA）
2. 京都大学大学院 医学研究科
3. 早稲田大学理工学術院
4. 産業技術総合研究所 生体システムビッグデータ解析オープンイノベーションラボラトリ（AIST CBBD-OIL）
5. 日本医科大学大学院医学研究科

6. 本研究への支援

本研究は、以下の支援を受けて実施されました。

• 科学技術振興機構（JST） 戦略的創造研究推進事業 CREST「イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化」研究領域（研究総括：栄藤稔）「AIアプタマー創薬プロジェクト」（研究代表者：浜田道昭、主たる共同研究者：齊藤博英、グラント番号：JPMJCR21F1）
• 科学技術振興機構（JST） 戦略的創造研究推進事業 CREST「細胞操作」研究領域（研究総括：宮脇 敦史）「機能性RNA・RNP進化プラットフォームの構築と細胞制御技術の開発」（研究代表者：齊藤博英、主たる共同研究者：足立俊吾、浜田道昭、グラント番号：JPMJCR23B3）
• 日本学術振興会（JSPS）科学研究費補助金 特別推進研究

7. 用語説明

注1）  深層生成モデル

コンピュータ上の多層化したニューラルネットワークにより情報の処理を行い、学習したデータの特徴をもったデータを新たに生成するモデルのこと。

注2）  RfamGen

開発した深層生成モデルの名称。RNAファミリー（RNA family）配列の生成モデル（generator）であることから“RfamGen”と名付けた。

注3）  変分オートエンコーダ（VAE）

深層生成モデルの手法の一つ。入力データを元にその特徴を確率分布として潜在空間にとらえ、入力データと似たデータを新たに生成（出力）することができる。VAEはVariational Autoencoderの略。

注4）  共分散モデル

RNA配列の相同性を評価するアライメントに用いるモデル。ゲノム中の機能性RNAの探索に長年用いられている。共分散モデルにより、RNA配列は数千のRNAファミリーに分類されている。

注5）  二次構造

1本鎖RNAの配列に応じて局所的に形成される塩基対構造。

注6） RNA逆フォールディング

RNAの構造から配列を計算する方法。配列から構造を計算するフォールディングの逆の流れのため、逆フォールディングと呼ばれる。

学校法人早稲田大学とMeiji Seika ファルマ株式会社

「ペニシリン生産菌のラマン分光法による解析」に関する共同研究を開始

学校法人早稲田大学（所在地：東京都新宿区、理事長：田中愛治、以下早稲田大学）とMeiji Seika ファルマ株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：小林大吉郎、以下Meiji Seika ファルマ）は、2023年９月、「ペニシリン生産菌のラマン分光法による解析に関する共同研究」（早稲田大学代表者：理工学術院教授 竹山春子、Meiji Seika ファルマ代表者：DX推進室長 佐々木隆之、以下本研究）を開始しましたので、お知らせします。

抗菌薬は、細菌感染症の治療や手術時の感染予防に使われ、供給が途絶すると国民の生存に直接的かつ重大な影響が生じます。中でも注射用抗菌薬に多く用いられるβラクタム系抗菌薬は、その原材料のほぼ100％を中国からの輸入に依存しています。そのため、βラクタム系抗菌薬4剤が経済安全保障推進法に基づき「特定重要物資」として指定され、産官学の連携のもと、国産化の取り組みが進められております。Meiji Seika ファルマはそのうちペニシリン系抗菌薬2剤の国産化に向け、原材料である6アミノペニシラン酸（6-APA）の生産体制構築を目指しています。6-APAは、微生物を用いた発酵生産により得られるペニシリンGを変換して得られるため、工業化にはペニシリンGの生産量を高める必要があります。Meiji Seika ファルマは1994年までペニシリンを生産しており今なお工業レベルの技術を保有しておりますが、本共同研究により更なる生産性向上を目指していきます。

本研究で用いるラマン分光法とは、ラマン散乱光を用いて物質の評価を行う分光法です。物質に光を照射すると、光が物質と相互作用することで入射光と異なる波長を持つラマン散乱光と呼ばれる光が出ます。この光は物質が持つ分子振動のエネルギーにより決まるため、物質固有のラマン散乱光が得られます。本研究では、ペニシリン生産菌を対象とし、ラマン分光法によりペニシリン類並びにその中間体の細胞内における局在状況を解析します。従前の発酵解析は培養液を全体で捉え、物理化学的手法や遺伝子分析などで解析しておりましたが、本共同研究の顕微ラマンの手法ではペニシリン生産菌の細胞一つ一つをミクロで捉え、発酵生産の経時変化や細胞内局在性、細胞外への移送機構について解析が可能となります。

本研究において、Meiji Seika ファルマは様々な条件で培養したペニシリン発酵液を提供し、早稲田大学は理工学術院（竹山春子教授）並びにナノ・ライフ創新研究機構（安藤正浩次席研究員）の保有するラマン分光法によるin situ生体分子解析技術を駆使し、対象物質の細胞内局在の可視化を行います。

早稲田大学とMeiji Seika ファルマは、本研究によりペニシリン発酵の生産性向上や品質安定化に貢献する要素を抽出し、製造管理法構築における科学的根拠とするとともに、目的物の生成プロセスの解明を目指します。

国際宇宙ステーション・「きぼう」日本実験棟搭載の高エネルギー電子・ガンマ線観測装置（CALET）による測定

7.5 TeVまでの宇宙線電子のエネルギースペクトル測定に成功：地球近傍の宇宙線加速源の可能性を示唆

発表のポイント

地球に飛来する宇宙線は、その加速領域の特定が難しいため加速・伝播機構の理解があまり進まない状況が続いていました。また高エネルギーの電子は、荷電粒子から加速源を同定できるユニークな可能性が理論的に指摘されていましたが、これまで観測例はほとんどありませんでした。

本研究グループは今回、高エネルギーの電子観測を主目的とした検出器であるCALETを用いて、電子を高精度に選別すると同時に、国際宇宙ステーションにおける長期間観測により高統計のデータを蓄積することでこの問題を克服しました。

その結果、高エネルギー領域で地球近傍の電子加速源候補である超新星残骸の寄与を示唆するエネルギースペクトルが得られました。今後のさらなる観測により、宇宙線加速源が荷電粒子によって初めて直接的に同定できる可能性が高まっています。

早稲田大学理工学術院総合研究所主任研究員（研究院准教授）・赤池陽水（あかいけ ようすい）、同大学名誉教授・CALET代表研究者 鳥居祥二（とりいしょうじ）、同大学理工学術院教授・モッツ・ホルガーと、神奈川大学、立命館大学、東京大学宇宙線研究所、弘前大学、宇宙航空研究開発機構（JAXA）による共同研究グループ（以下、本研究グループ）は、国際宇宙ステーション（ISS）に搭載したCALET（ISS・「きぼう」日本実験棟搭載の高エネルギー電子・ガンマ線観測装置）を用いて銀河宇宙線中の電子のエネルギースペクトルを世界最高の7.5テラ電子ボルト(TeV)まで高精度に観測し、宇宙線の起源と伝播に迫る成果を発表しました。
本研究成果は、アメリカ物理学会発行の『Physical Review Letters』に、“Direct Measurement of the Spectral Structure of Cosmic-Ray Electrons + Positrons in the TeV region with CALET on the International Space Station”として、2023年11月9日（木）(現地時間)にオンラインで掲載されました。

CALETの概念図(左図)と主検出器のカロリメータ(右図) （出典 JAXA/早稲田大学）

 

（１）これまでの研究で分かっていたこと

我々が住む銀河系内を起源とする宇宙線(*1)（銀河宇宙線）は、超新星爆発に伴う衝撃波加速で加速され、星間空間の磁場中を拡散的に伝播して地球に飛来するという理論モデルが標準的な宇宙線の加速・伝播モデルとして考えられていますが、その詳細は未だ多くの謎が残っています。宇宙線の理解が難しい要因の一つは、宇宙線が伝播中に星間磁場で曲げられてしまうため、その加速領域の特定が難しいことにあります。しかし1 TeV(*2)を超える高エネルギーの電子は、荷電粒子から加速源を同定できるユニークな可能性が理論的に指摘されており、その詳細な観測が望まれています。高エネルギーの電子は、陽子や原子核と異なり質量が小さいために、星間空間を伝播中に自身のエネルギーの２乗に比例してエネルギーを失う特性があります。このため、地球近傍にある伝播時間の短い加速源からしか地球に到達できません。そして、この条件を満たす加速源の候補天体は数例しかないため、TeV領域の電子が観測されれば、それは地球近傍の候補天体からの寄与であると解釈できるのです。

この電子観測の重要性は古くから指摘されていましたが、これまで観測例はほとんどありません。それは、高エネルギーの電子はフラックス（到来頻度）が少ないため長期間の観測が必要とされることと、1000倍以上存在する陽子との選別が可能な検出器による測定が必要なためでした。CALETは、高エネルギーの電子観測を主目的とした検出器で、電子を高精度に選別すると同時に、ISSにおける長期間観測により高統計のデータを蓄積することで上記の問題を克服しています。さらに高いエネルギー分解能を有しており、これまでにない高精度なエネルギースペクトルを測定することが可能です。これまでに当該グループは、宇宙空間において初めてTeV領域電子の観測に成功し、2年間の観測量から4.8 TeVまでのエネルギースペクトルを測定するなどの成果を上げてきました。

（２）今回の研究で新たに実現しようとしたこと、明らかになったこと

宇宙線電子望遠鏡「CALET: Calorimetric Electron Telescope」は、日本の宇宙線観測としては初めての本格的な宇宙実験で、高エネルギー電子の観測に最適化された検出器です。飛来した宇宙線が検出器中で吸収されて生じるシャワー現象の発達の様子を3次元的に可視化し、電子と陽子が作るそれぞれのシャワー形状の違いを画像から識別して、宇宙線の種類やエネルギーを測定します。

図１：上図は、CALETの側面から見た概念図と、1 TeVの電子によるシャワー粒子のシミュレーション例。
下図は、実際に観測された3.9 TeVの電子の観測例（X-Z面とY-Z面から表示）

 

図１の上図は、1 TeVのエネルギーを持つ電子のシミュレーション計算例です。同じく下図は、3.9 TeVの実際に観測された電子事象の候補です。上層から入射した粒子が検出器内でシャワーを起こし、ほぼ全てのエネルギーが検出器によって吸収されています。TeV領域の電子が作るシャワーを全吸収できる厚い物質量を有し、そのシャワー形状を捉え可視化することで精確な粒子識別を可能にする点がCALETの最大の特徴です。

図2: CALETによる7.5 TeVまでの電子のエネルギースペクトル。これまでの観測のうち、
宇宙空間での測定結果(Fermi-LAT, AMS-02, DAMPE)を比較のためにともに示した。

 

2015年10月13日から2022年12月31日までの7年以上のデータを用いて、CALETにより測定された電子(+陽電子)のエネルギースペクトルを図２に示しました（赤点）。これは2018年に発表した際の観測量の3.4倍に相当し、最大エネルギーも7.5 TeVへと拡大しています。

図３に示すように、電子のエネルギースペクトルは1 TeV付近で単純な冪型のスペクトルから6.5σ以上の優位度を持って折れ曲がっています。このフラックスの減少は、地球遠方を起源とする電子が伝播中にエネルギー損失の影響を受けるという理論モデルによる予測と合致します。

また図４にCALETの全電子のエネルギースペクトルと、AMS-02(*3)による陽電子のエネルギースペクトル、及び超新星残骸やパルサーなど個々の天体を起源とする宇宙線伝播のシミュレーション例を示します。特に、地球近傍の電子加速源候補である超新星残骸Vela（黄線）の寄与がTeV領域の測定結果を上手く再現しています。

図3：電子の観測結果と、フィッティング例。測定結果は1TeV以上の領域において
単一冪型(黒線)から外れてフラックスが減少している。

 

図４：CALETによる全電子のスペクトルとAMS-02による陽電子のスペクトル、及び
個々の近傍加速天体の寄与。特に超新星残骸Vela(黄線)がTeV領域の電子に大きな影響を与えている。

（３）そのために新しく開発した手法

今回の成果は、7年以上にわたる長期間の観測で高統計のデータを蓄積したことに加え、電子選別手法の改良が大きな鍵を握りました。電子観測では、バックグラウンドとなる陽子との選別が重要で、CALETはシャワー形状の差異を利用して電子選別を行います。電子・陽子を特徴づけるシャワー形状のパラメータを抽出し、一桁当たり108例以上に及ぶシミュレーションデータを元に機械学習(Boosted decision trees: BDT)による選別を行います。今回、選別用のパラメータが測定データを精確に再現するようシミュレーションデータを調整することで新たなパラメータとして追加し、陽子との選別精度向上を計りました。これにより、電子の選別効率を保ちつつ陽子の混入を10%未満に抑えることに成功し、7.5 TeVに至るエネルギースペクトルの導出を達成しました。

（４）研究の波及効果や社会的影響

宇宙線はその発見から100年以上に渡り、宇宙物理学・素粒子物理学の発展に大きく貢献し続けています。CALETの観測は国内外で多くの興味が寄せられ、数ある測定項目の中でも近傍加速源探索は最大級の成果が期待されています。またCALETの科学成果だけでなく、ISSにおける「きぼう」の意義が再認識されるという成果も上がってきています。
超新星爆発に伴う衝撃波で宇宙線が加速されている事実は、X線やガンマ線による観測から既に明らかにされていますが、実際に加速源から地球に飛来する電子が同定できれば、荷電粒子自身による初めての宇宙線加速の直接的な証拠が得られます。今回、7.5 TeVまで測定エネルギーを進展させたことにより、期待されていた地球近傍加速源の存在を示唆する結果が得られ、今後の測定による加速源の同定と精密なスペクトル測定が一層注目を集めます。これが達成できれば、そのスペクトル形状等から定量的な理論モデルの精密化が進むため、宇宙線の起源や加速・伝播機構の解明に大きな進展が期待されます。

（５）今後の課題

今回の観測結果は、銀河宇宙線の標準的な加速・伝播モデルから期待されるフラックスの減少と、TeV領域における近傍加速源の存在を示唆することができました。今後さらに観測量を増やし地球に飛来するエネルギー上限近くまでエネルギースペクトルを高精度に測定します。そして到来方向の異方性を合わせて検出し、近傍加速源の同定を目指します。加速源が同定できれば、加速・伝播の理解に重要なパラメータを、そのスペクトル形状から定量的に調べることができ、宇宙線の加速・伝播機構の解明に大きな進展が期待されます。さらに、電子のスペクトル中には宇宙における最大の謎の一つとされる暗黒物質に由来する成分が含まれている可能性も指摘されています。高精度なCALETによる電子のスペクトル構造から、その詳細を検証することで暗黒物質の正体に迫ることも今後の課題です。

（６）研究者のコメント

CALETは2015年8月にISS・「きぼう」に設置されて以来、現在まで安定的に稼働し続け、宇宙の遥か遠くからの情報（宇宙線）を収集しています。今後も蓄積されるデータを丁寧に解析し、高エネルギー宇宙の描像を明らかにすることを目指します。

（７）用語解説

※1 宇宙線

宇宙空間は、何もないように見えますが、実はとてもたくさんの粒子が飛んでいます。それらは原子よりもさらに小さい陽子や電子などの粒子で、宇宙空間で手をかざしたら1秒間に100個以上が手に当たるほどたくさん飛んでいます。そのような粒子を宇宙線と言います。宇宙線は約100年前に発見されて以来、常に物理学の最先端のテーマでした。宇宙線の研究から、陽電子や中間子の発見など、人類の知識を大きく広げる成果が上がっています。宇宙線は太陽や天の川銀河など宇宙のさまざまな場所から飛んできます。特に高いエネルギーを持ったものは、太陽系の外から遥々やってきます。

※2 GeV, TeV

エネルギーの単位です。1ボルトの電位差を抵抗なしに通過した際に電子が得るエネルギーが1電子ボルト(eV)です。ここでは、その109倍のギガ電子ボルト(GeV)、1012倍のテラ電子ボルト(TeV)のエネルギー領域を扱っています。

※3 AMS-02

AMS-02 (Alpha Magnetic Spectrometer)は、2011年5月にISSに搭載された磁気分光器で、現在も宇宙線の観測を継続しています。磁石を利用し、検出器中の磁場中の曲がり具合から入射粒子の運動量を測定するCALETとは異なる測定原理の検出器です。約2 TeVまでの電子と陽電子の識別が可能で、より高エネルギー領域まで測定可能なCALETとは相補的な関係にあります。

（８）論文情報

雑誌名：Physical Review Letters
論文名：Direct Measurement of the Spectral Structure of Cosmic-Ray Electrons + Positrons in the TeV region with CALET on the International Space Station
執筆者名：Yosui Akaike (Waseda University), Shoji Torii (Waseda University), Holger Motz (Waseda University), Nicholas Cannady (NASA/GSFC/CRESST/UMBC) et al. (CALET Collaboration)
掲載日（現地時間）：2023年11年9日(木)
DOI：https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.131.191001

（９）研究助成

研究費名　：　科学研究費補助金　基盤研究（S）
研究課題名：  CALET長期観測による銀河宇宙線の起源解明と暗黒物質探索
研究代表者名（所属機関名）：　鳥居祥二（早稲田大学）

研究費名　：　科学研究費補助金 基盤研究(C)
研究課題名：　宇宙線原子核の直接観測による銀河宇宙線の加速・伝播機構の研究
研究代表者名（所属機関名）：　赤池陽水（早稲田大学）

研究費名　：　科学研究費補助金 基盤研究(C)
研究課題名：　Combined Spectrum and Anisotropy Study of Cosmic Rays from the Vela SNR with CALET
研究代表者名（所属機関名）：　Holger Motz (早稲田大学)

悪性度の高い子宮頸癌の原因となるHPV18型の標的細胞とウイルス複製の特徴を解明

発表のポイント

◆悪性度の高い子宮頸癌の原因となるHPV18型の初期プロモーター活性を発光強度で測定する新たなシステムを開発しました。

◆患者由来の正常な子宮頸部のオルガノイドに同システムを導入することに成功し、HPV18型のウイルス複製に関わる因子としてヒストンシャペロン蛋白であるNPM3を同定しました。

◆本研究で開発したシステムは他の型のHPV感染症の研究に応用できる可能性があるほか、NPM3の解析がHPV18型発癌の機序解明や予防法・治療法の開発につながっていくことが期待されます。

概要

東京大学医学部附属病院女性診療科・産科の田口歩届出研究員、東京大学大学院医学系研究科生殖・発達・加齢医学専攻の豊原佑典大学院生、曾根献文准教授、大須賀穣教授ならびに、早稲田大学ナノ・ライフ創新研究機構の松永浩子次席研究員、早稲田大学大学院先進理工学研究科生命医科学専攻の竹山春子教授らの研究グループは、子宮頸癌^（注1）の原因となるヒトパピローマウイルス（HPV）^（注2）の中でも悪性度の高い癌の原因とされるHPV18型の標的細胞に注目し、HPV18型の複製に関与する細胞内分子NPM3^（注3）の同定に成功しました。

子宮頸癌は、HPVが子宮頸部のSCJ部位（図1）に感染すると細胞内でHPV初期プロモーターという遺伝子領域が活性化します。本研究グループは、HPV18型初期プロモーター下流に発光蛋白遺伝子を組み込んだベクターを作製し、患者由来のSCJオルガノイド^（注4）に導入する世界初の実験を行いました。さらに、次世代シーケンサー^（注5）を用い、シングルセル解析^（注6）によって、初期プロモーターが活性化した個々の細胞の特徴を解析しました。これにより、SCJの中でもより未分化な細胞内でHPV18型初期プロモーターが活性化しやすいことや、ヒストンシャペロン蛋白^（注7）であるNPM3がHPV18型ウイルスの複製に関わっていることを解明しました。

本研究成果は、日本癌学会誌「Cancer Science」の本掲載に先立ち、11月24日にオンライン版で掲載されました。

発表内容

（1）研究の背景

日本では子宮頸癌ワクチンの普及の遅れから若い世代の罹患者数が増加しており、ワクチンによる一次予防とともに、HPV感染後の子宮頸癌への進行予防法や治療法の開発が重要視されています。性交渉によりHPVがSCJに侵入し、細胞内でHPVの初期プロモーターが活性化することで感染が成立します。また、HPVには高リスク型と低リスク型があり、高リスク型の感染で子宮頸癌へ進展するリスクが高まります。高リスク型は約13種類知られており、特にHPV18型は、前がん病変で見つかりにくく、悪性度の高い腺癌や小細胞癌で見つかる頻度が高い管理が難しいHPVです。本研究では、HPV18型の感染標的細胞を同定し、感染成立や癌化の機構を解明するため、初期プロモーターの活性化に着目しました。患者さんから採取した検体の一部を特殊な環境下で三次元培養を行う手法で、人体臓器に模した小さな三次元培養（ヒト由来SCJオルガノイド）を作り出し、HPVプロモーターの活性を測定しました。

（2）研究の内容

婦人科癌手術を受けた患者さんから、正常と考えられる子宮頸部のSCJの一部を採取し、オルガノイド培養を行い（SCJオルガノイド）ました。まず、オルガノイドと正常子宮頸部SCJを対象に空間的位置情報を確認した上で、微小領域の遺伝子発現プロファイルを評価し、培養したSCJオルガノイドが子宮頸部SCJの性質を有することを確認しました。次に、HPV18型の初期プロモーターに注目し、初期プロモーターの活性を担う領域（LCR：Long control region）に発光蛋白遺伝子を繋いだベクターを作製しました。初期プロモーターが活性化すると発光するので、プロモーターの活性化を発光強度で測定できるシステムです（図2）。このベクターをSCJオルガノイドに導入しました。

導入後、細胞を1細胞ごとに分け、シングルセルソーティングで細胞の発光強度を測定し、発光細胞と非発光細胞を分取しました。ひとつひとつの細胞を個別に解析し、発光細胞と非発光細胞を比較することで、HPV18型初期プロモーターが活性化した細胞の特徴が示されました（図3）。その結果、169個の遺伝子においてHPV18型初期プロモーターが活性化した細胞で有意に発現上昇していることがわかりました（図4）。

この169個の遺伝子のうち、特に重要な遺伝子を探すため、HPV18型が複製するヒト上皮由来の細胞（NIKS細胞）で候補遺伝子の発現を低下させる実験を行ったところ、ヒストンシャペロン蛋白であるNPM3という遺伝子がHPV18型の複製に重要であることが示唆されました。NPM3は未分化幹細胞で多く発現することが報告されていますが、本研究でも、NPM3の遺伝子発現を低下させると細胞の分化能に関する遺伝子の発現が低下する傾向にありました。

以上のことから、HPV18型初期プロモーターが活性化しやすい細胞がSCJの未分化な細胞であること、そしてNPM3が未分化性の維持とHPV18型の複製に関与していることが示唆されました。従来、HPVがSCJの細胞の中でも特に未分化細胞に感染することで、癌化すると考えられてきましたが、本研究によって、ヒトの生体に近いオルガノイドでそれが裏付けられました。

（3）今後の展望

本研究では子宮頸部SCJオルガノイドでHPV18型初期プロモーター活性を測定する世界初の実験を行い、HPV感染細胞を同定しました。このシステムは今後、HPV感染症研究への幅広い応用が期待できます。また、NPM3がHPV18型の初期複製にどのように関わるかを明らかにすることで、HPV18型による発癌の機序解明、予防法・治療法の開発に繋がる知見が得られる可能性があります。

発表者・研究者等情報

東京大学

医学部附属病院　女性診療科・産科　田口　歩　届出研究員（医師）
兼：大阪大学免疫学フロンティア研究センター　特任研究員
研究当時：東京大学医学部附属病院　女性診療科・産科　助教

大学院医学系研究科　生殖・発達・加齢医学専攻
　豊原　佑典　大学院生（医学博士課程）
　曾根　献文　准教授　兼：医学部附属病院　女性外科
　大須賀　穣　教授　兼：医学部附属病院　女性外科

早稲田大学

ナノ・ライフ創新研究機構　松永　浩子　次席研究員
大学院先進理工学研究科生命医科学専攻　竹山　春子　教授

論文情報

雑誌名：Cancer Science
題　名：Identification of target cells of human papillomavirus 18 using squamocolumnar junction organoids
著者名：Yusuke Toyohara, Ayumi Taguchi*, Yoshiyuki Ishii, Daisuke Yoshimoto, Miki Yamazaki, Hiroko Matsunaga, Kazuma Nakatani, Daisuke Hoshi, Saki Tsuchimochi, Misako Kusakabe, Satoshi Baba, Akira Kawata, Masako Ikemura, Michihiro Tanikawa, Kenbun Sone, Mayuyo Uchino-Mori, Tetsuo Ushiku, Haruko Takeyama, Katsutoshi Oda, Kei Kawana, Yoshitaka Hippo, Yutaka Osuga（*責任著者）
DOI：https://doi.org/10.1111/cas.15988

研究助成

本研究は、日本医療研究開発機構（AMED）新興・再興感染症研究基盤創生事業（多分野融合研究領域）「単一細胞解析技術の統合によるHPV18型幹細胞発癌機構の解明（課題番号：23wm0325057h0001）」（研究代表者　田口歩）、新興・再興感染症研究基盤創生事業（多分野融合研究領域）「新規培養技術を用いた、扁平腺接合部細胞における高悪性度HPV18型の潜伏持続感染および発癌機構の解明（課題番号：20wm0325014h0001）」（研究代表者　田口歩）、創薬等先端技術支援基盤プラットフォーム（BINDS）「１細胞／微小組織マルチオミックスのオールインワン解析による生命科学研究の支援（課題番号：JP22ama121055）」、創薬等ライフサイエンス研究支援基盤事業（BINDS）「創薬等支援のための１細胞・微小生体組織のトランスクリプトーム解析（課題番号：JP21am0101104）」、科研費「子宮頸癌の起源細胞の同定と、発癌・分化機構の解明（課題番号：22K16853）」（研究代表者　河田啓）の支援により実施されました。

用語解説

（注1）子宮頸癌

子宮頸部から発生する癌です。ヒトパピローマウイルスの感染が原因とされています。

（注2）ヒトパピローマウイルス（HPV：Human papillomavirus）

子宮頸癌をはじめ、頭頚部癌などさまざまな癌の原因となるウイルスです。子宮頸癌では性交渉を契機に感染が樹立するとされます。

（注3）NPM3（ヌクレオフォスミン〈NPM：Nucleophosmin〉）

ヒストンシャペロン蛋白のひとつ。未分化な細胞での発現が高いという報告があります。

（注4）オルガノイド

これまでの基礎研究はヒト由来の不死化された細胞株やマウスなどの代替生物を利用する方法が主流でしたが、近年、患者由来オルガノイド培養という新たな手法が開発されました。患者由来組織を用いた特殊な細胞培養方法で、従来法より人体に近い環境での細胞培養が可能です。

（注5）次世代シーケンサー

DNA/RNAの配列を読み取る技術です。

（注6）シングルセル解析

次世代シーケンサーの技術革新により、ひとつひとつの細胞ごとのDNA/RNA配列を読み取ることができる技術です。

（注7）ヒストンシャペロン蛋白

遺伝子であるDNAが格納されるヒストンと呼ばれる蛋白の解離会合に関連する補助的な蛋白。

スキルミオンスピン波リザバーの高度な文字認識機能を実証

IoT時代を支える省エネ・安定・低コストな情報処理デバイスの実現に道

発表のポイント

現代エレクトロニクスの主要材料である半導体に比べ、磁性体は高い放射線耐性や熱擾乱耐性、繰り返し刺激に対する耐性を持つため、過酷な環境下で長期間、少ないエネルギー供給で、安定に動作することが要求されるIoT時代のユビキタス素子^*1の材料に適しています。

磁性体を材料とするリザバーコンピューティング^*2素子の一つである「スキルミオンスピン波リザバー」の情報処理性能を、実用的な情報処理タスクである「手書き文字認識タスク」において、数値シミュレーションにより検証しました。

その結果、スキルミオン結晶^*3のスピン波が備えている「非線形変換性」と「短期記憶性」により、磁性体を利用したリザバーでも高い正答率で手書き数字を正しく認識できることを実証しました。

スキルミオン結晶をリザバー^*4として活用することで、低コストで作れる安定性や省エネ性に優れたコンピューティング素子の実現が期待されます。

早稲田大学（以下、早大）理工学術院のリー・ムークン（Mu-Kun Lee）講師、および望月維人（もちづきまさひと）教授の研究グループ（以下、本研究グループ）は、磁性体中に発現するトポロジカル磁気渦の集合体「スキルミオン結晶」を伝わる磁気モーメントの波（スピン波）を新しい情報処理技術であるリザバーコンピューティングに活用することで、磁性体を材料とするリザバーでも人が手で書いた文字を高い精度で認識できることを数値シミュレーションにより実証しました。スキルミオン結晶は磁場を印加するだけで自発的に形成されるため、従来の磁性体を用いたリザバー素子と異なり、その作成において高度な微細加工や複雑な製造プロセスを必要としないという利点があります。来るべきIoT社会に向けて、低コストで作れる安定性や省エネ性に優れたコンピューティング素子を実現する道を切り拓きました。

本研究成果は、国際学術出版社であるNature Research社発行による『Scientific Reports』誌（論文名：Handwritten digit recognition by spin waves in a Skyrmion reservoir）に2023年11月8日（木）（現地時間）に掲載されました。

(1) これまでの研究で分かっていたこと（科学史的・歴史的な背景など）

現代の情報処理技術には「ノイマン型アーキテクチャ^*5」が用いられています。このノイマン型の情報処理技術は、多くの問題において正しい解を与えますが、「計算時間の指数関数的な増大」や「デバイスの微細化限界」、「大きな消費電力」といった多くの致命的な問題を抱えています。これらの問題を解決すべく、「人間の脳」の機能を模倣した「非ノイマン型」の情報処理技術である「脳型コンピューティング」が世界中で精力的に研究されています。脳型コンピューティングは、（プログラミングではなく）「学習」により情報処理機能を獲得し、非決定論的で、消費電力を大幅に抑えることができるという特徴を持っています。

いくつかある脳型コンピューティング技術の中で大きな成功を収めているものの一つに、入力に対して非線形な応答を示す動的な媒質（リザバー）を利用する「リザバーコンピューティング」があります。この技術は、「音声認識」や「株価予想」などの時系列データ処理や、「画像認識」や「手書き文字認識」などのエラーへの寛容性を要するデータ処理に適しており、その根幹要素である「リザバー」として、これまでに光回路や生体、力学機械、半導体、磁性体など様々な材料や現象が研究・提案されてきました。

その中でも「磁性体」は、外界からのノイズ・擾乱に対する安定性と、小さな外場で駆動・制御できる省エネ性、外場に対する応答の高速性の観点から、他の材料に比べて大きな優位性を持っています。例えば「外界からのノイズ・擾乱に対する安定性」については、現代エレクトロニクスの主流材料である半導体が放射線やＸ線の被ばくに対して耐性がないことや、高温や低温で正しく動作しなくなること、繰り返し通電すると性能が劣化するなどの欠点があるのに対し、磁性体にはこのような欠点がありません。そのため、半導体素子が日常の比較的穏やかな環境下でしか使用できないのに対し、磁性体は放射線が飛び交う宇宙空間や原子炉周辺、野ざらし・雨ざらしの屋外、高温になるエンジンや炉の近くでも使用することができます。そのため、IoT時代を担うユビキタス素子の材料候補として注目されています。

このような背景から、スピントロニクス^*6と呼ばれる研究分野において、磁性体を材料とするリザバーが精力的に研究されてきました。しかし、現在研究が進められている磁性体を利用したリザバーのほとんどは、微細加工によって作製された「スピントルク発振素子^*7」を複数接続して使うものであり、その作成には高度な微細加工と複雑な製造プロセスを必要とします。

一方、「スキルミオン」は2009年に発見されたナノサイズの磁気渦であり、キラル磁性体^*8に磁場を印加するだけで自己組織化により無数に生成されます。さらに、生成されたスキルミオンは周期的に配列して結晶化することが知られています（スキルミオン結晶）。著者のひとりである望月は、2012年に、スキルミオン結晶を構成する一つ一つのスキルミオンがマイクロ波に対してスピントルク発振素子と同様の応答や振舞いをすることを発見しました。また、スキルミオンは、位相幾何学的な特徴を持つために、熱揺らぎなどの外部擾乱に対して堅牢であるという性質や、通常の磁気構造よりも小さな電磁場に対して鋭敏で巨大な応答を示すという性質を持っています。

2022年に著者たちは、スキルミオン結晶がリザバー応用に適した性質を有していることを、数値シミュレーションにより実証しました（参照プレスリリース：スキルミオン結晶のリザバーコンピューティング機能を実証　https://www.waseda.jp/top/news/82391）。具体的には、リザバーの性能を決定づける３つの機能、「入力信号の特徴を反映した出力を返す性質（汎化性）」、「入力信号を非線形に変換して出力する性質（非線形変換性）」、「短期の履歴情報を記憶し、長期の履歴情報を忘却していく性質（短期記憶性）」を、「入力時間推定タスク」、「偶奇判定タスク」、「短期記憶タスク」という３つのタスクを課すことで評価しました。その結果、スキルミオン結晶が高いレベルでこれらの機能を備えていることが示されました。しかし、この研究では、スキルミオンがリザバーとしての基本的な性質を備えていることは示されたものの、より実用的かつ実際的な情報処理タスクにおいて、どの程度の性能を発揮できるかは未知数のままでした。

（２）今回の研究で新たに実現しようとしたこと、明らかになったこと

スキルミオン結晶中を伝播する磁気モーメントの波を活用するリザバー（スキルミオンスピン波リザバー）の実用的・実際的な情報処理タスクにおける性能を評価・実証できれば、安定かつ省電力で、応答が高速であるというスキルミオンの特性を生かした、安価で高性能なリザバーコンピューティング素子の実現に道が拓けます。

そこで本研究では、「MNISTデータベース^*9」と呼ばれる「０から９までの10種類の数字の手書き文字画像のデータベース」を使って、スキルミオン結晶中のスピン波が持つ「手書き文字認識機能」の性能評価を、数値シミュレーションを用いて行いました。

その結果、スキルミオンスピン波リザバーが磁性体を材料とするリザバーとしては最高レベルの正確さで手書き数字を正しく認識でき、その正答率（88.2%）は最も有名な動的リザバーモデルの一つである「エコーステイトネットワークモデル（Echo-state network model）^*10」の正答率（79.3%）を凌駕することを実証しました。もちろん、半導体エレクトロニクスに立脚する現在の手書き文字認識技術は高度に発達しており、その正答率は99%を凌駕するものもあります。したがって、認識精度の点で、我々のスキルミオンスピン波リザバーはこれらの既存技術に及んでいません。しかし、半導体素子の利用が実質的に不可能な過酷な環境下でも使用できる磁性体リザバー素子の可能性を切り拓き、IoT社会の要請に応えるユビキタス素子の新しい候補を提案した点に、本研究成果の意義があります。加えて、この磁性体リザバーが高度な微細加工や複雑な製造プロセスなしで、（その結果として）低コストで製造できることも大きな魅力であると考えています。

また、手書き文字データを磁場パルス信号に変換してスキルミオンスピン波リザバーに入力した後に、様々なタイミングで読み出したデータを用いて性能を評価・比較することで、スキルミオン結晶中を伝播するスピン波が複雑に散乱・干渉することで実現する「非線形変換性」と、散逸・緩和による振動強度の減少や位相情報の損失によって実現する「短期記憶性」によって、この優れたリザバー機能が実現していることを明らかにしました。

（３）そのために新しく開発した手法

本研究で行った数値シミュレーションでは、MNISTデータベースにある膨大な数の手書き数字画像の画素配列を、それぞれの画素のグレースケールに比例した強さの磁場パルスとして、設置した入力ノートからスキルミオン結晶に順次入力します。そして、この連続的に印加された磁場パルスによって誘起された磁気モーメントの振動が、スキルミオン結晶中を散乱・反射・干渉を繰り返しながら伝播し、読み出しノードの位置まで達する時空間ダイナミクスの様子を、磁気モーメントの時間発展方程式であるLLG方程式を用いてシミュレーションしました。

さらに、読み出し部での磁気モーメントの振動強度信号を読み出し、それに線形変換を施すことで、０から９までの数字のどれかに対応する回答を出力させます。この出力と、入力した手書きの数字が一致することを正答と呼び、正答率を上げるように線形変換の行列を最適化しました。そして、この「学習」と呼ばれる最適化プロセスを経て得られた行列を用いて、性能評価用の手書き数字画像のセットにおいて、どの程度正しく手書き数字を認識できるか、その正答率を評価しました。

この一連の性能評価のプロセスを遂行するために、手書き文字画像を入力用の磁場パルス信号に変換するモジュールと、磁化の時空間ダイナミクスをシミュレーションするモジュール、線形変換行列の最適化を行うモジュールを組み合わせた、統合的なプログラムコードを開発しました。

（４）研究の波及効果や社会的影響

スキルミオン結晶を利用したリザバーは、安定性、省電力性、高速性といったスピントロニクス素子の長所を兼ね備えると同時に、従来のスピントロニクス素子のような高度な微細加工や複雑な製造プロセスを必要としないため、低コストで作成できるという利点があります。今回の研究で、手書き文字認識のような実用性の高い情報処理タスクにおいても、優れた性能が示されたことで、これらの利点を生かしたリザバーコンピューティング素子は、IoT社会を支えるユビキタス素子^*10として活躍することが期待されます。

（５）今後の課題

今回の研究では、スキルミオン結晶中を伝播するスピン波を活用するリザバーが、手書き文字認識という実用的な情報処理タスクにおいて、高いレベルの性能を発揮することが実証できました。今後はさらに、音声認識や会話認識、時系列データ予測などの、より高度で複雑な情報処理タスクにおいて、スキルミオンリザバーの実用性を検証していく必要があります。また、リザバー部分だけでなく、入力部や読み出し部も含めたシステム全体として、コンピューティングデバイスの理論設計を行うことや、最適なデバイス構造や入力信号パラメータ、磁性体材料の探索も重要な課題になります。

（６）研究者のコメント

今回の研究で、キラル磁性体に磁場を印加するだけで生成できるスキルミオンを用いたリザバーが、手書き文字認識という実用的な情報処理タスクにおいて、高い性能を発揮できることが実証できました。今後の研究開発により、スキルミオンを利用した高性能なリザバーコンピューティング素子が実現し、社会実装されることを期待しています。

（７）用語解説

※１　ユビキタス素子

英語「ubiquitous」の意味の通り、我々の日常生活や身の回りで広く使われるデバイスのこと。

※２　リザバーコンピューティング

脳機能を模倣した情報処理方式の一つ。入力信号をリザバーと呼ばれる媒質に通して非線形変換を施すことで高い次元のデータ空間にマップした後、線形変換によって出力を得る。線形変換に用いる行列（重み行列）を学習により最適化することで、それぞれの問題やタスクに対応する情報処理機能を獲得。時系列パターンの認識や、エラーへの寛容さが要求される情報処理に適している。

※３　スキルミオン結晶

磁性体中の磁気モーメントが集団で形成する「スキルミオン」と呼ばれる磁気渦が、三角格子状や正方格子状など空間周期的に配列した磁気秩序状態。様々な物性現象や物質機能の宝庫になっていることが、近年の研究で明らかになってきている。

※４　リザバー

リザバーコンピューティング（※２を参照）の根幹をなす構成要素で、入力信号を読み出し信号に変換する役割を果たす動的媒質。様々な材料や現象を利用して実現できるため、これまでに光回路や生体、力学機械、半導体、磁性体などを利用した多彩なリザバーが研究・提案されている。入力データを非線形に変換することで高い次元の情報空間にマップしたり、時系列データの過去の入力履歴を一定期間記憶することで情報の時空間相関を取り込んだりする役割を果たす。リザバーコンピューティングでは、リザバーで変換された信号を読み出し、これに重み行列を掛けて線形変換を行うことで情報処理を実行する。この時、リザバーによる信号変換はブラックボックスとして扱えるため、最適化が必要な行列は線形変換の重み行列に限定される。そのため少ない計算コースで情報処理ができるという利点がある。

※５　ノイマン型アーキテクチャ

ジョン・フォン・ノイマン（John von Neumann）が提唱したコンピュータの基本構成。記憶部に計算手続きのプログラムが格納され、逐次処理方式で処理が実行される。現在のコンピュータのほとんどがこの方式を採用している。

※６　スピントロニクス

物質中の電子は、電気的な性質を担う「電荷」の自由度に加え、磁気的な性質を担う「スピン」の自由度を持っている。この電子のスピン自由度を積極的に活用し、エレクトロニクス技術への応用を目指す研究分野をスピントロニクスと呼ぶ。

※７　スピントルク発振素子

微細加工によって形成した強磁性体を積層させたスピントロニクス素子。直流電流を流すことで、強磁性体中の磁気モーメントが一定の周波数で歳差運動する。その結果、素子の両端にマイクロ波帯の交流電圧が生じる。スピントルク発振素子を複数接続させると、素子間の相互作用により発振の同期が起こるが、この現象を脳模倣型コンピューティングに応用する研究が進められている。

※８　キラル磁性体

鏡に映した像が元の像と重ならない構造をキラルな構造と呼び、構成原子の空間配列（結晶構造）がキラルである磁性体をキラル磁性体と呼ぶ。キラル磁性体では、隣り合う原子の磁気モーメントを互いに傾けようとするジャロシンスキー・守谷相互作用が働くために、しばしばスキルミオンのような磁気渦構造が発現する。

※９　MNISTデータベース

様々な画像処理アーキテクチャの学習・評価に使用される手書き数字画像の大規模なデータベース。米国商務省配下の研究所であるアメリカ国立標準技術研究所（National Institute of Standards and Technology）で構築された。60,000枚の訓練用画像と10,000枚の評価用画像で構成されている。

※１０　エコーステイトネットワークモデル（Echo-state network model）

リザバーコンピューティングの代表的なモデルの1つ。リザバーに入力した時系列信号の履歴が適度な時間、反響（エコー）として残り、十分時間がたつと消えていく状態（エコーステート）を活用する。リザバーから読み出した、過去の入力履歴を一定程度反映した変換された信号を、重み行列により線形変換することで実行する情報処理のモデル。

 （８）論文情報

雑誌名：Scientific Reports
論文名：Handwritten digit recognition by spin waves in a Skyrmion reservoir
（スキルミオンリザバーにおけるスピン波伝搬を利用した手書き数字認識）
執筆者名（所属機関名）： リー・ムークン、望月維人(いずれも、早稲田大学)
掲載予定日時（現地時間）：2023年11月8日
掲載URL：https://doi.org/10.1038/s41598-023-46677-w
DOI：10.1038/s41598-023-46677-w

（９）研究助成（外部資金による助成を受けた研究実施の場合）

研究費名：国立研究開発法人化学技術振興機構 戦略的創造研究推進授業CREST
研究課題名：Beyond Skyrmionを目指す新しいトポロジカル磁性科学の創出
研究代表者名（所属機関名）：于秀珍（理化学研究所）
研究費名：日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(A)

研究課題名：スキルミオニクス創成に向けた基盤技術と材料の開拓　（課題番号：20H00337）
研究代表者名（所属機関名）：望月維人（早稲田大学）
研究費名：日本学術振興会 科学研究費助成事業 学術変革領域研究(A) 公募研究　（課題番号：23H04522）
研究課題名：スピン模型のトポロジカル相転移を検出する汎用的な機械学習手法の開発
研究代表者名（所属機関名）：望月維人（早稲田大学）

不規則なガラス構造に潜む規則性を発見

ガラスの物性評価や効率的な新規ガラス開発の指針に

【発表のポイント】

ガラス ^（注１） 構造から抽出したリング形状を定量化することで、 無秩序に見えるガラス構造に内在する規則性を数値評価する技術を開発しました。

リング形状と その周辺における原子の存在確率を定量化することによって、ガラス中における結晶^（注２） に類似する構造の抽出に成功しました。

新開発の材料構造の定量評価技術は、ガラス材料の物性発現の解明、さらに、データ駆動型の高性能材料探索への寄与が期待されます。

【概要】

ガラスは、窓ガラスやディスプレイのように現在の日常生活に欠かせない基盤材料です。一方で、 その原子配置が一見無秩序で複雑なために、 構造の理解や制御が難しく 、 合理的な機能材料設計には多くの課題が残されています。これらの課題を解決するためにガラス構造の定量的な評価技術が必要とされ、これまで国内外で幾何学などに基づく解析法の開発が取り組まれてきました。

東北大学未踏スケールデータアナリティクスセンター（同大学院情報科学研究科兼任） の志賀元紀教授と 早稲田大学理工学術院の平田秋彦教授ら の研究グループは、シリコンと酸素だけからなるシリカガラス（石英ガラス） のネットワークに内在するリング構造に着目して、 “真円度“および“粗さ“という新たな指標を開発し、 リング構造の３ 次元的な定量化に成功しました。 従来、 リングの構成原子数のみが解析に用いられてきましたが、 本指標を用いることで、 ガラスを構成するリングには、数種のシリカ結晶と同様なものと 、 ガラス独特の形状のリングが共存することを初めて明らかにしました。さらに、リング周辺における原子分布を定量化することによって、ガラスの局所構造は結晶と同様に異方性を持ち、強い秩序が存在することを明らかにしました。

本研究成果は、 Communications Materials に 2023 年 11 月 3 日にオープンアクセス公開されました。

【詳細な説明】

研究の背景

ガラスは、窓ガラスやディスプレイのように日常的に欠かせない物に含まれており、 その機能をさらに強化することは大事な課題です。ガラスの原子配置は、結晶材料のような規則正しいものでなく一見すると無秩序ですが、隣接する原子間の化学結合長を超えた距離スケールでの規則性が放射光施設^{（注３ ）} などでの計測によって確認されています。 一方、 ガラスにおける特性の理論的な理解を困難にしている原因はこの複雑な構造であるため、ガラスにおける構造の規則性を定量的に評価し、 構造と機能との関係を理解することは、機能性ガラスの合理的な開発のために大事な課題となっています。 近年、 結晶材料等においてデータ駆動科学^（注４） は急速に普及しつつあります。これに基づく高効率的な材料設計を、ガラス材料に対して実施するためには、ガラス中におけるリングの構成原子数のみが解析の指標として用いられてきた従来のアプローチでは限界がありました。

今回の取り組み

東北大学未踏スケールデータアナリティクスセンター（同大学院情報科学研究科兼任） の志賀元紀教授、早稲田大学理工学術院の平田秋彦教授、物質・材料研究機構マテリアル基盤研究センターの小野寺陽平主任研究員、産業技術総合研究所材料・化学領域の正井博和研究グループ付ら の研究グループは、材料中の化学結合ネットワークに内在するリング構造の規則性の３次元的な定量評価を行いました。これまでの研究では、ガラス中に存在するリングを構成する原子数のみを指標として解析が行われてきましたが、３次元的な形状の異なるリングを区別することは不可能でした。今回の研究では、 “真円度“や“粗さ “という指標（図 1） を新たに定義することによって「リング形状」 の定量評価法を実現しました。

この技術を、窓ガラスなどに用いられるシリカ（SiO2）のガラス、 および、SiO2 組成を有する複数の結晶の構造解析に応用し、 ガラスおよび結晶に含まれるリングの代表的な特徴（形状および対称性）を網羅的に解析しました。 シリカ には他の化学組成の材料では見られないほど多様な結晶構造が存在しますが、今回の解析によって、 ガラス中には数種のシリカ結晶に類似した構造が存在する一方、ガラス特有の形状を有するリング構造も数多く存在していることを新たに明らかにしました。この新たな知見はリング形状の定量評価技術によって初めて得られたものであり 、 ガラス化および結晶化のような状態転移を理解するために重要な結果といえます。

本研究では、さらに、リング形状だけでなく 「リングの向き」を自動決定する計算法を開発し、その手法に基づき「リング周辺の原子の存在確率」 を計算する技術を開発しました（図 2）。この技術を用いたガラスの構造解析によって、ガラス構造の規則を理解する上で大事な 2 つの知見を得られました。

１番目の知見は、 ガラス構造においても 、 結晶構造と同様な異方性が存在することです。 マクロ レベルのスケールでは、 ガラスは等方的と考えられていますが、 異方性を持つ局所構造の秩序を、リング構造の方位を揃えて原子分布を可視化することで、その特徴を初めて定量的に明らかにしました。

２番目の知見は、 ガラスに含まれる規則正しいリングの周辺には、 結晶に似た規則正しい構造秩序が形成されていること です。 ガラスにおいては、前述のように、化学結合長を超えた距離スケールでの構造の規則性が放射光施設などにおける計測によって確認されています。例えば、ガラスの回折実験で観測される特徴的な鋭いピーク（First Sharp Diffraction Peak： FSDP） ^{（注５ ）} は、ガラスにおいて、化学結合長を超えたスケールでの構造秩序（中距離構造秩序） が存在する証拠となります。 今回得られた知見は、これまでも議論されてきたこの構造秩序と密接に関係しており 、 すなわち、 中距離構造秩序あるいは FSDP の形成に寄与する構造ユニットを初めて同定した成果となります。

今後の展開

本研究で開発したリング形状の定量評価技術は、無秩序な構造に含む規則正しい構造ユニットの抽出を 可能にするだけでなく、ガラスにおける不規則なリング構造を定量的に議論することを可能にするものです。これによって、様々な条件で合成されたガラス構造の違い、そして、構造の違いが引き起こす物性の変化を捉えることができるようになります。さらには、様々な実験条件下で合成された材料の構造データ および物性データを蓄積・活用することによって、 機械学習（人工知能） に基づく 未合成材料の物性予測が実現できるようになると考えられます。 この未合成材料の物性予測技術は、 データ駆動型の高機能性材料の自動探索につながり、材料開発を加速的に推進すると期待されます。 本研究で開発された材料におけるガラス構造の定量評価法は、 将来的なガラスの物性予測及び新規材料探索だけでなく、材料科学の深化に寄与できるものと 考えられます。

【謝辞】

本 研 究 は 、 JSPS 科 研 費 JP20H05878、 JP20H05884、 JP23K17837、JP20H05881、 JP20H05882、 JP20H04241、 JP19K05648 および JST さきがけJPMJPR16N6 の支援を受けたものです。

【用語説明】

注1. ガラス：

不規則な原子配置から構成される 非晶質（アモルファス） の固体。 ガラスの構造は、 各原子の化学結合の数（配位数） や角度に分布があるが、完全に無秩序ではない。

注2. 結晶：

規則正しい原子配置から 構成される固体。

注3.  放射光施設：

放射光とは電子を光とほぼ等しい速度まで加速し、電磁石によって曲げられた時に発生する強力な電磁波（光）のことである。放射光施設は高輝度 X 線などの放射光を用いて幅広い研究を行うための大型施設であり、 SPring-8（兵庫県佐用町） やナノテラス（仙台市） がこれにあたる。

注4.  データ駆動科学：

既知データに基づいて新仮説の構築や未知事象の予測を行い、新しい事象や法則を発見する科学のアプローチ。

注5.  First Sharp Diffraction Peak（FSDP） ：

ガラスの X 線回折実験や中性子回折実験によって観測される特徴的な鋭いピーク。ピーク位置から、化学結合長さを超える距離スケールでの構造秩序の証拠として知られる。

【論文情報】

タ イ ト ル：Ring-originated anisotropy of local structural ordering in amorphous and crystalline silicon dioxide
著者：Motoki Shiga*, Akihiko Hirata, Yohei Onodera, and Hirokazu Masai
*責任著者： 東北大学未踏スケールデータアナリティクスセンター 教授 志賀元紀（しがもとき）
掲載誌： Communications Materials
DOI：https://doi.org/10.1038/s43246-023-00416-w
URL： https://www.nature.com/articles/s43246-023-00416-w

 

Discovery of Structural Regularity Hidden in Silica Glass

Glass – whether used to insulate our homes or as the screens in our computers and smartphones – is a fundamental material. Yet, despite its long usage throughout human history, the disordered structure of its atomic configuration still baffles scientists, making understanding and controlling its structural nature challenging. It also makes it difficult to design efficient functional materials made from glass.

To uncover more about the structural regularity hidden in glassy materials, a research group has focused on ring shapes in the chemically bonded networks of glass. The group, which included Professor Motoki Shiga from Tohoku University’s Unprecedented-scale Data Analytics Center, and Professor Akihiko Hirata from Waseda University created new ways in which to quantify the rings’ three-dimensional structure and structural symmetries: “roundness” and “roughness.”

Using these indicators enabled the group to determine the exact number of representative ring shapes in crystalline and glassy silica (SiO₂), finding a mixture of rings unique to glass and ones that resembled the rings in the crystals.

Additionally, the researchers developed a technique to measure the spatial atomic densities around rings by determining the direction of each ring.

They revealed that there is anisotropy around the ring, i.e., that the regulation of the atomic configuration is not uniform in all directions, and that the structural ordering related to the ring-originated anisotropy is consistent with experimental evidence, like the diffraction data of SiO₂. It was also revealed that there were specific areas where the atomic arrangement followed some degree of order or regularity, even though it appeared to be a discorded and chaotic arrangement of atoms in glassy silica.

“The structural unit and structural order beyond the chemical bond had long been assumed through experimental observations but its identification has eluded scientists until now,” says Shiga. “Furthermore, our successful analysis contributes to understanding phase-transitions, such as vitrification and crystallization of materials, and provides the mathematical descriptions necessary for controlling material structures and material properties.”

Looking ahead, Shiga and his colleagues will use these techniques to come up with procedures for exploring glass materials, procedures that are based on data-driven approaches like machine learning and AI.

Their findings were published open access in the journal Communication Materials on November 3, 2023.

<Publication Details>

Title: Ring-originated anisotropy of local structural ordering in amorphous and crystalline silicon dioxide
Authors: Motoki Shiga, Akihiko Hirata, Yohei Onodera, and Hirokazu Masai
Journal: Communications Materials
DOI: 10.1038/s43246-023-00416-w

Understanding the Dynamic Behavior of Rubber Materials

Researchers present a novel experimental system for simultaneous measurement of dynamic mechanical properties and X-ray computed tomography

Rubber-like materials can exhibit both spring-like and flow-like behaviors simultaneously, which contributes to their exceptional damping abilities. To understand the dynamic viscoelasticity of these materials, researchers from Japan have recently developed a novel system that can conduct dynamic mechanical analysis and dynamic micro X-ray computed tomography simultaneously. This technology can enhance our understanding of the microstructure of viscoelastic materials and pave the way for the development of better materials.

Rubber-like materials, commonly used in dampeners, possess a unique property known as dynamic viscoelasticity, enabling them to convert mechanical energy from vibrations into heat while exhibiting spring-like and flow-like behaviors simultaneously. Customization of these materials is possible by blending them with compounds of specific molecular structures, depending on the dynamic viscosity requirements.

However, the underlying mechanisms behind the distinct mechanical properties of these materials remain unclear. A primary reason for this knowledge gap has been the absence of a comprehensive system capable of simultaneously measuring the mechanical properties and observing the microstructural dynamics of these materials. While X-ray computed tomography (CT) has recently emerged as a promising option for a non-destructive inspection of the internal structure of materials down to nano-scale resolutions, it is not suited for observation under dynamic conditions.

Against this backdrop, a team of researchers, led by Associate Professor (tenure-track) Masami Matsubara from the School of Creative Science and Engineering at the Faculty of Engineering at Waseda University in Japan, has now developed an innovative system that can conduct dynamic mechanical analysis and dynamic micro X-ray CT imaging simultaneously. Their study was made available online on October 19, 2023 and will be published in Volume 205 of the journal Mechanical Systems and Signal Processing on December 15, 2023.

“By integrating X-ray CT imaging performed at the large synchrotron radiation facility Spring-8(BL20XU) and mechanical analysis under dynamic conditions, we can elucidate the relationship between a material’s internal structure, its dynamic behavior, and its damping properties,” explains Dr. Matsubara. At the core of this novel system is the dynamic micro X-ray CT and a specially designed compact shaker developed by the team that is capable of precise adjustment of vibration amplitude and frequency.

The team utilized this innovative system to investigate the distinctions between styrene-butadiene rubber (SBR) and natural rubber (NR), as well as to explore how the shape and size of ZnO particles influence the dynamic behavior of SBR composites.

The researchers conducted dynamic micro X-ray CT scans on these materials, rotating them during imaging while simultaneously subjecting them to vibrations from the shaker. They then developed histograms of local strain amplitudes by utilizing the local strains extracted from the 3D reconstructed images of the materials’ internal structures. These histograms, in conjunction with the materials’ loss factor, a measure of the inherent damping of a material, were analyzed to understand their dynamic behavior.

When comparing materials SBR and NR, which have significantly different loss factors, the team found no discernible differences between their local strain amplitude histograms. However, the histograms displayed wider strain distributions in the presence of composite particles like ZnO. This suggests that strain within these materials is non-uniform and depends on the shape and size of the particles, which may have masked any changes from the addition of the particles.

“This technology can allow us to study the microstructure of rubber and rubber-like materials under dynamic conditions and can result in the development of fuel-efficient rubber tires or gloves that do not deteriorate. Moreover, this technology can also enable the dynamic X-ray CT imaging of living organs that repeatedly deform, such as the heart, and can even pave the way for the development of artificial organs,” says Dr. Matsubara, highlighting the importance of this study.

Overall, this breakthrough technology has the potential to advance the understanding of the microstructure of viscoelastic materials, likely opening the doors for the development of novel materials with improved properties.

Reference

Authors	Masami Matsubara1, Ryo Takara2, Taichi Komatsu2, Shogo Furuta2, Khoo Pei Loon2, Masakazu Kobayashi2, Hitomu Mushiaki3, Kentaro Uesugi4, Shozo Kawamura2, and Daiki Tajiri2
Title of original paper	In-situ measurement of dynamic micro X-ray CT and dynamic mechanical analysis for rubber materials
Journal	Mechanical Systems and Signal Processing
DOI	10.1016/j.ymssp.2023.110875
Affiliations	1Department of Modern Mechanical Engineering, Waseda University 2Department of Mechanical Engineering, Toyohashi University of Technology 3Hyogo Prefectural Institute of Technology 4Japan Synchrotron Radiation Research Institute

About Waseda University

Located in the heart of Tokyo, Waseda University is a leading private research university that has long been dedicated to academic excellence, innovative research, and civic engagement at both the local and global levels since 1882. The University has produced many changemakers in its history, including nine prime ministers and many leaders in business, science and technology, literature, sports, and film. Waseda has strong collaborations with overseas research institutions and is committed to advancing cutting-edge research and developing leaders who can contribute to the resolution of complex, global social issues. The University has set a target of achieving a zero-carbon campus by 2032, in line with the Sustainable Development Goals (SDGs) adopted by the United Nations in 2015.

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About Associate Professor Masami Matsubara

Masami Matsubara is an Associate Professor (tenure-track) at the School of Creative Science and Engineering of the Faculty of Science and Engineering at Waseda University, Japan. He earned his Ph.D. from Doshisha University. His research focuses on the mechanics of materials, mechatronics, and dynamic modelling. He has recently worked on vibration reduction methods and dynamic design for large-scale numerical analysis models and detailed design and experimental methods for component and unit testing. He is a member of the Japan Society of Mechanical Engineers (JSME) and SAE International. He received the JSME Medal for Outstanding Paper in 2014, 2020, and 2022.

異なる戦略で形成した大脳オルガノイド血管系の特徴を明らかに

移植医療や再生医療、ヒトに対する薬剤スクリーニングなど幅広い分野における応用に期待

発表のポイント

ヒト特有の脳の発生過程や疾患の解明、また治療薬開発の鍵としても注目を集める大脳オルガノイドは、それ自身が血管系を有さないために、酸素・栄養の供給や、毒性代謝物の排出が自発的にできず、そのためサイズも制限されるなどの課題に直面し、発展的な利用の足枷となっていました。

既に大脳オルガノイドに機能的な血管構造を導入する戦略が複数提案されてきましたが、それらを統合的に比較した研究がこれまで存在しなかったため、それぞれの血管形成戦略の特徴や課題などを正確に把握できませんでした。

今回の研究において、公開データセットで入手可能なシングルセルRNAシークエンシングデータを用いた解析を行うことにより、異なる戦略のもとで大脳オルガノイドに導入した血管構造を構成する細胞の特徴を明らかにすることができました。将来的に、より実際のヒトの脳に近い血管化大脳オルガノイドを作製する際の指標として活用されることが期待できます。

早稲田大学（以下、早大）総合研究機構の片岡孝介（かたおかこうすけ）主任研究員、理工学術院の朝日透（あさひとおる）教授、大学院先進理工学研究科3年（一貫制博士課程3年）の佐藤由弥（さとうゆうや）らの研究グループ（以下、本研究グループ）は、公共データベース^*1上のシングルセルRNAシークエンシングデータ^*2を再解析し、ミニ人工脳である大脳オルガノイド^*3において血管構造を導入するための複数の戦略（以下、血管化戦略）が、大脳オルガノイドを構成する神経系等に対して異なる影響を与えることを明らかにしました。さらに、血管構造を導入した大脳オルガノイド（以下、血管化大脳オルガノイド）における血管系と神経系の間の相互作用が、血管が正しく脳の血管として機能するために重要である可能性を示しました。

本研究成果は、ドイツ・イギリスに本拠を置く学術出版社であるSpringer Nature社発行による『BMC Biology』誌（論文名：Integrative single-cell RNA-seq analysis of vascularized cerebral organoids）に2023年11月9日（木）午前1:00（グリニッジ標準時GMT）に掲載されました。

(1) これまでの研究で分かっていたこと（科学史的・歴史的な背景など）

多能性幹細胞^*4由来で人工培養された細胞集団であるヒト大脳オルガノイドは、ヒト大脳皮質の発生過程、組織、神経活動を模倣した、三次元のミニ人工脳です。大脳オルガノイドを用いた研究により、神経発生、進化、疾患の理解にかつてない機会がもたらされています。さらに、コロナウイルス感染症のパンデミックでは、ヒトオルガノイドモデルがその病態を理解する上で有望な結果を示し、治療薬開発の鍵としても注目されました。

このようにオルガノイドの応用範囲が急速に拡大しているにもかかわらず、大脳オルガノイドには未だにいくつかの課題があります。大きな課題のひとつに血管系が存在しないことが挙げられます。そのため、従来の大脳オルガノイドは、栄養、酸素、有害代謝産物の交換を培養液における受動的拡散のみに依存しています（図2）。血管系を持たない大脳オルガノイドはサイズも制限され、オルガノイドの中心部では細胞死が引き起こされてしまいます（図2）。

この課題を打破するために、大脳オルガノイドに機能的な血管構造を導入するための複数の戦略が提案されてきました。これらの研究では、血管構造の導入が大脳オルガノイドを構成する神経細胞などの細胞集団の機能、組成、細胞間相互作用等へ与える影響が独自に解析されてきました。しかし、これらの血管構造を導入するための異なる戦略が大脳オルガノイドに与える影響を実際の脳血管と統合的に比較した研究はなく、それぞれの血管化戦略の特徴や課題などが不明でした。そのため、それぞれの血管化大脳オルガノイドにおける血管構造が実際の脳の血管系をどれほど正確に模倣しているのかを確認することができず、より最適な実験プロトコルを見つけ出すことが難しいという問題がありました。

(2) 今回の研究で新たに実現しようとしたこと、明らかになったこと

本研究グループは、異なる戦略で作製された血管化大脳オルガノイドを横断的に評価することを目的に、公開データセットで入手可能な血管化大脳オルガノイドと実際のヒト胎児脳のシングルセルRNAシークエンシングデータを統合的に比較しました。その結果、次の3点が明らかになりました。

①いずれの戦略で血管化しても大脳オルガノイドの遺伝子発現プロファイルは、非血管化大脳オルガノイドのそれと比べて、実際のヒト胎児脳の遺伝子発現プロファイルに近づくこと（図3）。

横軸に各大脳オルガノイドを構成する各細胞種、縦軸に各血管化手法、各マスに実際のヒト胎児脳との遺伝子発現プロファイルの相関値（類似性を示す）を示す。相関値が高いほど胎児脳と近い遺伝子発現パターンを持つことを示す。本結果から、ほとんどの細胞種において、血管化によってヒト胎児脳との相関値は増加していることが明らかになった。

②血管化大脳オルガノイドにおける血管構造を構成する細胞には機能的に重要とされる遺伝子の一部が発現していないこと、およびこの遺伝子発現の欠損の特徴は血管化戦略によって異なること（図4）。

横軸に各大脳オルガノイド、縦軸に血管特異的に発現するマーカー遺伝子を示す。実際の胎児脳の血管系細胞は、マーカー遺伝子をすべて発現しているにも関わらず、各血管化オルガノイドや血管オルガノイドは不十分な発現プロファイルを持つことがわかる。また、戦略によっても異なる発現プロファイルを持つこともわかる。
注：血管オルガノイドは、iPS/ES細胞を血管組織に分化誘導したオルガノイドであり、血管化オルガノイド（血管を形成した大脳オルガノイド）とは異なる。

③血管構造を構成する細胞と神経系の間の相互作用が、血管が脳血管としての特徴を作り出すために重要であり、血液脳関門^*5などの脳に特徴的な血管系の機能に関与する遺伝子の発現に重要であること。

本研究成果により、複数の血管化戦略が神経系および血管系の細胞の分化や遺伝子発現プロファイルに及ぼす影響についての知見が得られました。本研究で得られた知見は、将来的に血管化大脳オルガノイドを作製する際の指標となると考えられます。

(3)研究の波及効果や社会的影響

血管化大脳オルガノイドは、細胞死が起こりにくく実際のヒトの大脳皮質に近いと考えられるため、これからの大脳オルガノイド研究のスタンダードになると考えられています。本研究成果は、血管化オルガノイドのベンチマークとしての活用が期待されます。より実際の胎児脳に近い血管化大脳オルガノイドが完成することで十分にオルガノイドが成熟できるようになり、成人への移植医療や再生医療、ヒトに対する薬剤スクリーニングなど幅広い分野における応用といった社会的影響が期待できます。

(4)今後の課題

今回、公開データセットで入手可能なシングルセルRNAシークエンシングデータを用いた解析により、異なる戦略のもとで大脳オルガノイドに形成させた血管系の特徴が明らかになりました。今後は、解析によって明らかになった血管化手法の弱点を克服する方法を模索するとともに、脳を構成する細胞の機能等、シングルセルRNAシークエンシングデータ以外の情報にも着目した研究を進めることが期待されます。

(5)研究者のコメント

オルガノイド技術は、癌などの疾患や老化などのこれまで人類が対抗できなかった壁を乗り越える可能性をもつ技術です。しかし、血管化などの問題から、実際の脳を十分に再現することができていないという現状があります。本研究成果が、より実際の胎児脳に近い大脳オルガノイド血管化手法のヒントとなり、これまで治療が難しかった疾病を解決する一助となると信じています。

(6)用語解説

１．公共データベース

研究者たちが行う研究で得られた塩基配列等のデータを保存、共有するためのオンラインプラットフォーム。これにより、研究者は自分たちの研究に必要なデータを簡単に検索し、アクセスすることができ、また自分たちのデータを世界中の他の研究者と共有することができる。公共データベース上のデータは、他の研究者によって新しいコンテキストで再利用されたり、実験結果を検証し再現するために使用されたりする。

２．シングルセルRNAシークエンシング

個々の細胞ごとのmRNA塩基配列を読み取る技術。従来のRNAシークエンシング技術は多数の細胞をまとめて分析するため、細胞の個々の違いを見ることができなかった。一方、シングルセルRNAシークエンシングは、多様な細胞から構成される組織においても各細胞に特徴的な遺伝子発現情報を解析することができる。

３．オルガノイド

人や動物の臓器の機能や構造を模倣した、三次元で培養された細胞集団。これらの細胞は、本物の臓器と類似した機能を持つため、薬物スクリーニングや疾患モデル、臓器移植などへの応用が期待されている。

４．多能性幹細胞

体内のさまざまな種類の細胞に分化する能力を持つ特殊な細胞。

５．血液脳関門

脳の血管と神経細胞などの細胞の間で物質の移動を制限する機構。全身投与された薬剤が中枢神経系に到達することも制限するため、神経疾患に対する治療薬開発の最も大きな障壁の一つにもなっている。

(9)論文情報

雑誌名：BMC Biology
論文名：Integrative single-cell RNA-seq analysis of vascularized cerebral organoids
執筆者名（所属機関名）：Yuya Sato, Toru Asahi, Kosuke Kataoka (Waseda University)
掲載日時（現地時間）：2023年11月9日（木）午前1:00（グリニッジ標準時GMT）
DOI：https://doi.org/10.1186/s12915-023-01711-1

(10)研究助成（外部資金による助成を受けた研究実施の場合）

研究費名：科学研究費補助金 若手研究
研究課題名：カンナビノイド受容体CB1によるマイトファジー調節機構と加齢性記憶障害への関与
研究代表者名（所属機関名）：片岡孝介（早稲田大学）

研究費名：科学研究費補助金 若手研究
研究課題名：内在性カンナビノイド系の変調がもたらす加齢性記憶障害の分子基盤の解明
研究代表者名（所属機関名）：片岡孝介（早稲田大学）

 

2023年度JST「戦略的創造研究推進事業 先端的カーボンニュートラル技術開発（ALCA-Next）」に採択

国立研究開発法人科学技術振興機構（ＪＳＴ）の2023年度戦略的創造研究推進事業 先端的カーボンニュートラル技術開発（ALCA-Next）において、書類及び面接選考を経て、理工学術院 関根泰教授の提案が採択されました。（応募総数：198件、採択総数：28件）

採択された技術領域「資源循環」では、資源の効率的な循環利用を低環境負荷で可能とし、温室効果ガス排出量の削減に大きく貢献する技術や材料、化学的プロセスの研究開発を推進することを目指しています。資源循環の観点から、提案の斬新性や実現可能性、温室効果ガス排出量をどの程度削減可能かという点が重視され、エネルギーフローやマテリアルフローの観点から、温室効果ガス削減について定量的な目標を設定の上、それを達成する具体的な技術が示された提案であるかが優先された結果の採択となりました。

採択課題（技術領域：資源循環）

関根 泰（理工学術院 教授）
「ケミカルループ法による革新的ＣＯ２転換材料の開発」

 

ALCA-Nextとは

世界各国においてカーボンニュートラルの実現に向けた動きが加速し、GX（グリーントランスフォーメーション）関連投資も急速に拡大しています。GXの実現のためには、2050年のカーボンニュートラルを実現するとともに、産業競争力の強化、経済成長・発展が必要不可欠です。今後の温室効果ガス（GHG）削減目標の達成や将来産業の創出に向けては既存技術の導入だけではなく新規技術の創出が必要であり、そうした技術を継続的に生み出すためには、産業界における実証や技術開発と並行してアカデミアにおける研究開発と人材育成への支援、企業とアカデミアの真の連携による社会実装が求められます。
これに応えるために開始されたALCA-Nextは、カーボンニュートラルへの貢献という出口を明確に見据えつつ、個々の研究者の自由な発想に基づき、科学技術パラダイムを大きく転換するゲームチェンジングテクノロジー創出を目指す事業です。（出典：JST ACLA-Nextウェブサイト）

【設定されている技術領域】
・蓄エネルギー
・エネルギー変換
・資源循環　　※今回本学が採択された領域
・グリーンバイオテクノロジー
・半導体
・グリーンコンピューティング・ＤＸ

動的条件下でのX線CT撮影技術を開発

―ゴム材料に限らず生体撮影も可能、バイオ関連分野への応用にも期待―

【研究のポイント】

材料の内部構造を非破壊検査する方法として普及しているX線CT^※1は、動的条件下での材料の観察には不向きであった。

ストロボ効果^※2を利用した動的条件下でのX線CT撮影技術を開発し、複合化したゴム材料の動的粘弾性試験^※3と動的X線CTによる計測を同時に行うことが可能になった。

心臓のような繰り返し変形するようなものであれば、生体の動的X線CT撮影も可能となる技術で、テラヘルツ波を用いたCT撮影など、材料に限らず医療・バイオ関連分野への応用も期待できる。

【研究概要】

早稲田大学理工学術院の松原真己（まつばら まさみ）准教授を中心とする研究グループは、複合化したゴム材料の内部構造および動的挙動と減衰特性にどのような関係性があるのかを解明するために、ストロボ効果を利用した動的条件下でのX線CT撮影技術（以下、動的X線CT ）を開発（図1）、動的X線CTと動的粘弾性試験を同時に実施する実験系を構築し、ゴム材料のミクロな内部構造とマクロな特性である減衰特性の関係を分析しました。

図1：動的X線CTの概略図

本研究成果は、オランダのエルゼビア社が発刊する国際学術誌『Mechanical Systems and Signal Processing』にて、2023年10月19日（木）に掲載されました。

（１）これまでの研究で分かっていたこと

ゴム材料に微粒子を複合化すると、減衰特性が更に向上します。これは微粒子界面における摩擦や、微粒子による変形阻害等が要因であると指摘されていますが、直接観察した事例はなく、そのメカニズムは未解明でした。近年、材料内部の構造を非破壊検査する方法としてX線CTが普及し、マイクロ・ナノオーダーの分解能での計測が可能となってきました。一方で、X線CTは対象物を回転させながら計測するため、動的条件下での観察には不向きです。

（２）今回の研究で新たに実現しようとしたこと

材料の減衰特性評価では引張状態で振動を加え（加振）、そのときに発生する荷重と変位を計測する動的粘弾性試験がよく利用されます。この動的粘弾性試験の動的条件下においてX線CT撮影による計測を同時に実施することができれば、複合化したゴム材料の内部構造および動的挙動と減衰特性の関係性が明確になると考えました。

そこで本研究では、動的粘弾性試験では材料が繰り返し変形することに着目し、加振周期、CT回転ステージの回転速度、CT画像用のカメラのシャッタータイミングを制御することでストロボ効果を利用した撮影手法を開発しました。そして、大型放射光施設SPring-8^※4（BL20XU）に、今回開発した新たな小型動的粘弾性試験を導入し、動的粘弾性試験と動的X線CTによる同時計測を実現しました。今回の成果を得るためには、 SPring-8の極めて明るく安定した光源と高速度カメラを利用したCTが必須でした。

この撮影技法が有効であるか確かめるため、制振材としてよく利用されるスチレンブタジエンゴム（SBR）に、球状、板状の形状をもつ酸化亜鉛（ZnO）を複合化した試験片を用意し、動的X線CTを実施しました。ZnOは安価かつ形状の種類が多く、複合材（微粒子）としてよく利用されます。静的および動的条件下のCT画像を比較した結果、動的条件下の内部構造を可視化できたことから本研究で開発した動的X線CTが有効であることを確認しました。

また、内部構造と減衰特性の関係を分析するため、CT画像からμmオーダーの空間でひずみ（局所ひずみ）を算出した結果、複合化する微粒子形状の違いによって材料内部のひずみが均一ではなく不均一になることがわかりました。図2 は立体像内で確認できた局所ひずみの大きさをヒストグラムとして評価したものです。SBR単体および球状の場合は、ヒストグラムは鋭いピークをもっており、均一な変形が起こっていることを示します。一方、板状では広域的な分布となっておりひずみの大きさにばらつきがあり、不均一な変形が起こっています。このように、ミクロな動的挙動の特徴を捉えることが可能となりました。

図2：スチレンブタジエンゴム（SBR）に酸化亜鉛（ZnO）の球状（左図）と板状（右図）を配合した際の局所ひずみの大きさを表した分布図（ヒストグラム）。

（３）研究の波及効果や社会的影響

本研究では動的条件下でのX線CT撮影技術の開発に取り組みました。例えば、生体であっても心臓のような繰り返し変形するようなものであれば、動的X線CT撮影が可能となる技術です。テラヘルツ波を用いたCT撮影にも利用でき、材料に限らず医療・バイオ関連分野への応用も期待できます。

（４）今後の課題

動的条件下でのX線CT撮影は可能になりましたが、複合化したゴム材料の減衰特性と動的挙動の関係性についてはまだ明確になっていません。動的挙動からエネルギー散逸に関わる情報を抽出することが課題となっています。

（５）研究者のコメント

もともと高速回転タイヤの接地面ゴムの微小変形計測用に組んできた撮影技法をX線CTに実装しました。提案法をベースに材料や構造物の力学特性を決定付ける構造的な因子は何かを探究できればと考えています。

（６）用語解説

※1　X線CT：

X線を用いて物体の断面像や立体像を得る手法。CTはComputed Tomographyの略で、コンピューター断層撮影を意味しています。

※2　ストロボ効果：

ストロボはストロボスコープの略で、ある時間間隔で光を点滅させることを指します。この点灯タイミングで撮影すれば、対象物が高速回転体であれば、あたかも止まったような画像を得ることができます。通常、回転体の回転周期よりも十分に短いフレームレート（1秒間に撮影できる画像の枚数）のカメラで撮影しなければ、回転体の撮影はできませんが、ストロボの点灯タイミングと回転体の回転位相をコントロールすることで、回転周期よりも長いフレームレートのカメラでも撮影が可能となります。ここではその効果をストロボ効果と呼んでいます。

※3　動的粘弾性試験：

試験片に変位振動を与え、それによって発生する応力と歪みを測定することにより、貯蔵弾性率、複素弾性率、損失係数（減衰特性）といった力学的特性を測定する方法です。

※4　大型放射光施設SPring-8：

太陽の100億倍もの明るさに達する「放射光」という光を使って、X線回折、小角X線散乱、X線CT、光電子分光などの分析ができる研究施設設。材料開発にとどまらず、生体の分析、半導体や燃料電池の開発など産業分野でも活用されています。

SPring-8 ｜http://www.spring8.or.jp/ja/

（７）論文情報

雑誌名：Mechanical Systems and Signal Processing

論文名：In-situ measurement of dynamic micro X-ray CT and dynamic mechanical analysis for rubber materials

執筆者名（所属機関名）：松原真己¹、髙良領²、駒津泰一²、古田将吾²、小林正和²、虫明仁夢³、上杉健太郎⁴、河村庄造²、田尻大樹²

（¹早稲田大学、²豊橋技術科学大学、³ 兵庫県立工業技術センター、⁴ 公益財団法人高輝度光科学研究センター）

掲載日（現地時間）：2023年10月19日（木）

掲載URL：https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.110875

DOI：10.1016/j.ymssp.2023.110875

（８）研究助成（外部資金による助成を受けた研究実施の場合）

研究費名：科研費基盤研究(C)

研究課題名：動的X線CTによる微粒子複合ゴムの振動減衰メカニズムの解明

研究代表者名（所属機関名）：松原真己（豊橋技術科学大学）

準安定相型メソポーラス半導体 (CuTe₂)の合成に成功

～光エレクトロニクス材料として優れたテルル化合物の応用に道を～

【本研究のポイント】

電気化学的ミセル^注1）集積法により、常温下で準安定相型^注2）メソポーラス^注3）半導体^注4） (CuTe₂）薄膜の合成に成功した。

準安定相CuTe₂薄膜の合成に重要な基板素材として、アルミニウム基板を用いることで、優れた結晶性と長期安定性を示した。

本研究成果は、加工が困難だったテルル化合物を光エレクトロニクス材料として活用する新たな手法を提案するものであり、光伝導素子、可調光センサー、検出器などの改良への貢献が期待される。

【研究概要】

国立大学法人東海国立大学機構　名古屋大学大学院工学研究科の山内 悠輔 卓越教授（JST-ERATO山内物質空間テクトニクスプロジェクト研究総括、クイーンズランド大学教授、及び早稲田大学客員上級研究員（研究院客員教授）兼任）、濱田 崇 特任准教授、早稲田大学の江口 美陽 准教授らは、クイーンズランド大学とニューサウスウェールズ大学との共同研究で、適切な基板選択と電気化学的ミセル集積法を用いて、常温下で準安定相型メソポーラス半導体（CuTe2）の薄膜の合成に成功しました。

従来のCuTe2薄膜は、光伝導素子、可調光センサーおよび検出器などの光エレクトロニクス材料への応用が期待されていますが、熱的安定性が課題であり、常温下でも安定なCuTe2薄膜が望まれていました。

本研究グループは、常温下でも安定な準安定相型メソポーラスCuTe2薄膜の合成には、基板素材の選択が重要であることを明らかにし、アルミニウム基板上で合成したメソポーラス型CuTe2薄膜は、優れた結晶性と長期安定性を示すことを見出しました。この技術により1.67 eVのバンドギャップを有する準安定相型のメソポーラスCuTe2薄膜の合成が実現できることから、種々の照明条件下で優れた光応答を示すことになり、光伝導素子、可調光センサー、および検出器などへの応用が期待でき、光エレクトロニクス分野のさらなる発展が期待できます。

本研究成果は、2023年10月18日付アメリカ化学会誌「Journal of the American Chemical Society」に掲載されました。

【研究背景と内容】

新規材料の探索は、学術的にも産業的にも重要であり、デバイスなどの高性能化、低消費電力、小型化、環境問題を含む新たな機能の創出につながります。材料の探索研究では、基底状態の構造を調べるなど、これまでに多くの効果的な材料が見つかっており、広く利用されています。最近では、高エネルギー状態である不安定な相（速度論的な構造）を持つ準安定相材料に注目が集まっています。この分野では、金属ハライドペロブスカイトや金属相（1T相）の二次元物質である遷移金属ダイカルコゲナイド（Transition Metal Dichalcogenide, TMDs）^注5）など、優れた材料が報告されています。特に、準安定相な金属で狭いバンドギャップ相を持つ第VI族であるモリブデンやタングステンのTMDsは、水素発生電気触媒や高容積キャパシタンスなど優れた性能を示します。このグループに属するいくつかの広いバンドギャップを持つ材料は、量子スピンホール相などの絶縁特性を示すこともあります。金属ハライドペロブスカイトの場合、多様なポリモルフ構造を持つ新しい構造変換性半導体としても分類されています。これらの材料は、高い拡散定数や対称性を持つため、固体電池のアクティブ電極材料として理想的です。鉛ハライドペロブスカイトは、高性能な光伝導体と光電子デバイスの開発にも使用されています。

従来の準安定相材料の製造技術には、イオン注入、直接合成、複数の前駆体法、化学的合成、物理的または化学的堆積、圧縮、急速冷却、ソフトケミカル、コンビナトリアル合成や機械的摩耗などがあります。また、メカノケミカル手法を用いて機械的エネルギー（例：ボールミリング）によって化学反応を誘発する手法も準安定相結晶の合成に使用されています。この手法は比較的環境に優しく、有害な有機溶媒を必要としない利点が挙げられます。

特に、硫化物やセレン化物の銅ベースのTMDシステムは、電気的および磁気的特性に優れ、広く研究されています。また、テルライド材料^注6）は高い光変換効率と優れた熱電特性を持つため、多くの研究が行われています。例えば、Cu₂Teや CuTeなどの銅とテルルの組成が異なる材料は、熱電材料への応用においても大きな関心を集めています。銅-テルル化合物^注7）は安定相と準安定相など様々な組成を持つため、その結晶構造は複雑であり、銅-テルル構造は既知の銅ハライド中で最も複雑です。これらの材料の合成では、高温や高圧など過激な条件が必要で、実用化には課題が残っています。加えて、テルルは希少な材料であるため、テルルの特徴的な特性を活用しながら、コスト削減も求められています。

この研究では、ポリマーミセルを用いるソフトテンプレート法と電気化学的手法によりCuTe₂の結晶構造を制御しつつ、高品質で安定したCuTe₂を低温と常圧下で合成する効果的な方法を開発しました（図1）。さらに、異なる温度でのCuTe₂の化学組成の安定性を調べるため、金属電極の析出方法の検討、”その場”観察によって構造と化学的変化を評価した。また、合成したCuTe₂半導体の光電子特性の調査を行いました。

本手法では、適切な基板選択とソフトテンプレート法を用いて、準安定相CuTe₂半導体を合成しました（図1）。この手法では、ブロック共重合体^注8）が自己組織化することでポリマーミセルを形成し、メソポーラス半導体を合成するための基礎となります。安定なミセルの利用、及び合成条件（例：温度）を変えることで、結晶性の制御を可能にし、電極の選択が、メソポーラス準安定相型CuTe₂膜の成長を容易にすることを明らかにしました。特に、金属電極が、酸化または還元電位、pHレベル、および電解質組成などの電気化学反応条件に大きな影響を与えることが明らかになりました。

一般的に、還元電位が高い（金などの）金属電極は、析出物に含まれる不純物の量を減少させる傾向があり、還元電位が低い（アルミニウムなど）金属電極は不純物の量を増加させる傾向があります。各金属電極の化学反応性は、材料の構造、光学、および電気的特性を時間とともに変化させることが可能です。実際、種々の電極上でメソポーラス型テルル銅半導体の合成に成功しました。アルミニウム電極上で合成した準安定相型メソポーラスCuTe₂半導体はポリマーミセルのサイズに相当する16.8 nmのメソ孔を有することを電子顕微鏡から確認しました（図2）。一方で、金電極上で合成した準安定相型メソポーラスCuTe₂半導体は16.6 nmのメソ孔^注9）を有していました。

メソポーラスCuTe₂半導体の光応答性を調べるために、光センサーを作製しました。この光センサー作製では、センシング要素となるCuTe₂を幅1μmのアルミ電極間に析出させました（図3）。このセンサーに、赤色発光ダイオード（LED）、緑色LED、およびエアマス1.5^注10）の疑似太陽光を照射して、アルミニウム電極上で合成した準安定相型メソポーラスCuTe₂薄膜の電気伝導性を測定しました。−10から+10 Vの電圧範囲で応答を示し、疑似太陽光、緑色LED（16.8 mW/cm²）および赤色LED（10.6 mW/cm²）下で、顕著な応答を示しました。アルミ電極で作製した組成の異なる準安定相型メソポーラス薄膜（CuTe）センサーの応答を類似の照明条件（強度および波長）で比較したところ、電流密度が高くなり、メソポーラスCuTe₂薄膜の光応答性がメソポーラスCuTe薄膜を上回る結果となりました。この強い光吸収特性は、メソポーラスCuTe₂薄膜のバンドギャップ（1.67 eV）が後者のメソポーラスCuTe薄膜（2.35 eV）よりも低いためと考えられます。

【成果の意義】

本研究では、適切な基板の選択、及び温度制御結晶化技術により、アルミ電極上に16.8nmのメソポーラス構造を持つ準安定相型CuTe₂薄膜を電気化学析出法で合成することに成功しました。このメソポーラスCuTe₂薄膜は、赤外線吸収材料（バンドギャップ、Eg = 1.67 eV）として機能しました。本研究で提案する手法は、前駆体のイオン濃度（CuイオンとTeイオン）を変化させることによって、銅−テルルの二元系のエネルギーバンドギャップ幅を制御できることを示しており、新たな工学アプローチを提案することになります（メソポーラスCuTe薄膜のバンドギャップ、Eg = 2.32 eV）。”その場”観察法により、電極材料の選択が化学組成と銅-テルル半導体の構造の安定性に大きな影響を与えることを明らかにしました。従来の特殊な容器を必要とする高温、高圧下での合成手法と比較して、低コストでの製造プロセスが可能になり、エネルギーペイバックタイム^注11）の短縮も期待できます。以上から、高い光電変換効率と優れた熱電特性を示すテルルをベースとする材料を、汎用的に利用できる可能性があることを実証しました。

本成果は、光伝導素子、可調光センサー、および検出器などへの応用が期待でき、光エレクトロニクス分野のさらなる発展が期待できます。

本研究は、2020年度から始まった「JST-ERATO山内物質空間テクトニクスプロジェクト」の支援のもとで行われました。

【用語説明】

注1）ミセル：

水になじむ親水部と水になじまない疎水部を持つ両親媒性分子が集まってできたコロイドのこと。

注2）準安定相型:

安定相よりもギブスの自由エネルギーが大きい状態のこと。

注3）メソポーラス:

メソ細孔を有する多孔体のこと。

注4）半導体：

電気伝導性が導体と絶縁体との中間の物質のこと。

注5）遷移金属ダイカルコゲナイド（Transition Metal Dichalcogenide, TMDs）：

構成式がMX₂で、遷移金属原子（M）と硫黄、セレン、テルルなどのカルコゲン原子（X）で構成される物質群のこと。

注6)テルライド材料：

テルルを含む材料で、テルル化カドミウムやテルル化ビスマスなどがある。

注7）銅-テルル化合物：

銅とテルルから構成され、組成と結晶構造で性質が変化する。

注8）ブロック共重合体：

二種類の異なるポリマーが連結した高分子化合物のことで、ブロック共重合体はナノ構造を発現する自己組織化材料としても知られている。

注9）メソ孔：

直径2 nm以下の細孔をマイクロ細孔、直径2–50 nmの細孔をメソ細孔、直径50 nm以上の細孔をマクロ細孔と定義されている。

注10）エアマス1.5G：

エアマスとは太陽光のスペクトルを表し、大気通過量のこと。エアマス1.5はその通過量が1.5倍での到達光を表している。

注11）エネルギーペイバックタイム：

電力や熱などのエネルギーを生産するエネルギー設備の性能評価のこと。

【論文情報】

雑誌名：Journal of the American Chemical Society
論文タイトル：Mesoporous Metastable CuTe₂ Semiconductor
著者：Aditya Ashok, Arya Vasanth, Tomota Nagaura, Caitlin Setter, Jack Kay Clegg, Alexander Fink, Mostafa Kamal Masud, Md Shahriar Hossain, Takashi Hamada, Miharu Eguchi, Hoang-Phuong Phan, and Yusuke Yamauchi
DOI: 10.1021/jacs.3c05846
URL: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.3c05846

ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡とアルマ望遠鏡の最強タッグで、最遠方の原始銀河団を捉えることに成功

発表概要

日本の橋本拓也助教（筑波大学）とスペインのJavier Álvarez-Márquez研究員（スペイン宇宙生物学センター）を中心とし、早稲田大学理工学術院の菅原悠馬次席研究員と井上昭雄教授も参加する国際研究チームは、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡とアルマ望遠鏡を使った観測により、最も遠い131.4億光年かなたにある原始銀河団の中でも、とくに銀河が密集している大都市圏に相当する「コア領域」を捉えることに成功しました。多くの銀河が狭い領域に集まることで、銀河の成長が急速に進んでいることが明らかになりました。さらに研究チームはシミュレーションを活用して大都市圏の姿の将来予想をしたところ、数千万年以内には大都市圏が１つのより大きな銀河になることを明らかにしました。銀河の生まれと育ちに関わる重要な手がかりとなることが期待されます。

図1　（左）ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡とアルマ望遠鏡で調べた原始銀河団A2744ODz7p9の中でも銀河の密集した「大都市圏」の想像図。（右）「大都市圏」の未来予想図（数千万年後の姿）。Credit: 国立天文台

研究の背景

星の集団である銀河の中で、個々の星がどのようにして生まれ、死に、その残骸からまた新しい星が生まれていくのか、そしてその集団としての銀河がどうやって成長していくのかを知ることは、宇宙における私たちのルーツを知ることでもあり、天文学の重要なテーマです。100個以上もの銀河がお互いの重力で集まった集団は銀河団と呼ばれ、これは宇宙における最も大きな構造の一つです。地球に比較的近い銀河の観測から、銀河同士が密集した環境のほうが、個々の星の生死のサイクルが急速に進むことが知られており、これは「環境効果」と呼ばれています。しかし、宇宙の歴史において、この環境効果はいつごろから存在したのかは、よく分かっていませんでした。これを知るためには、宇宙が誕生して間もないころの銀河団の祖先を観測する必要があります。銀河団の祖先は原始銀河団と呼ばれ、10個程度の、およそ100億光年以上かなたの銀河の集団です。幸い、天文学では、遠くの宇宙を観測することで、昔の宇宙の姿を観測することができます。例えば、130億光年かなたの銀河からの光や電波は130億年の時間をかけて地球に届くので、今、私たちが観測するのは、130億年前のその銀河の姿なのです。ただし、130億光年もの距離を旅して届く光や電波はその間に弱まってしまうので、観測する望遠鏡には高い感度と空間分解能が求められます。

研究内容と成果

日本の橋本拓也助教（筑波大学）とスペインのJavier Álvarez-Márquez 研究員(スペイン宇宙生物学センター)を中心とする国際研究チームは、高い感度と空間分解能を持つジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡(JWST、可視光・赤外線を観測)とアルマ望遠鏡（電波を観測）を用いて、原始銀河団A2744z7p9ODの「コア領域」を調べました。原始銀河団A2744z7p9ODは、欧米の研究グループによるJWSTを用いた観測により、最も遠い131.4億光年^[1]かなたの原始銀河団であることが発表されていました^[2]。「しかし、この原始銀河団の中で最も銀河候補が多い『大都市圏』に当たる『コア領域』を隈なく観測することはできておらず、銀河の環境効果が始まっているかどうかは不明でした。そこで私たちは、コア領域に注目した研究をすることにしたのです。」と研究をリードした橋本拓也助教（筑波大学）は語ります。

研究チームはまず、この原始銀河団のコア領域のJWSTによる観測に挑みました。可視光から近赤外線までの波長をスペクトル観測する装置NIRSpecの面分光モードを用いることで、視野内のすべての場所のスペクトルを同時に取得することができます。得られた面分光の解析手法を改良しながら、高い空間分解能でコア領域を調べました。その結果、天の川銀河の半径のさらに半分相当の36,000光年を一辺とする四角形領域の中で、電離した酸素イオンの光 ([OIII] 5008Å)を４つの銀河から検出することに成功しました（図2左）。この光の赤方偏移（宇宙膨張により光源の銀河が遠ざかっていることによる波長の伸び）から、4つの銀河の地球からの距離は131.4億光年と同定されました。JWSTデータの解析をリードした菅原悠馬研究員（早稲田大学/国立天文台）は「共同研究者とともに苦心して解析したデータから、酸素イオンの光がほとんど同じ距離で4箇所も検出されたときは驚きました。コア領域の“銀河候補”は、確かに原始銀河団のメンバーだったのです。」と語ります。

さらに、研究チームは、この領域についてすでに取得されていた、アルマ望遠鏡による塵の出す電波の観測データに注目しました。解析の結果、4つの銀河のうち3つから、塵の出す電波を検出しました (図2右)。これは、これほど過去の時代にある原始銀河団として、塵が検出された初めての例です。銀河の中の塵は、銀河を構成している重い星々がその進化段階の終末期に引き起こす超新星爆発により供給され、それが新しい星の材料になると考えられています。このため、銀河に多量の塵があることは、銀河内の第1世代の星の多くがすでに一生を終えており、銀河の成長が進んでいることを示しています。研究チームの立ち上げ時から本研究に携わったLuis Colina教授（スペイン宇宙生物学センター）は、「同じ原始銀河団のうち、コア領域以外の密集していない銀河では、塵は検出されませんでした。これは、多くの銀河が狭い領域に集まることで銀河の成長が急速に進んでいることを示しており、138億年前の宇宙誕生からわずか7億年余りの時代に環境効果が存在していたと考えられます。」と研究の意義を語ります。

図2. 背景のカラー画像はJWSTに搭載されたカメラで取得された、原始銀河団A2744ODz7p9のコア領域の光の強度（青→緑→黄→赤の順に強くなる）のマップ。光が強い箇所に銀河の候補が存在することを示す。四角形領域の一片は、天の川銀河の半径のさらに半分程度の大きさに相当する。(左) 等高線はJWSTに搭載された装置NIRSpecで取得した電離酸素の放つ光の分布を表す。4つの銀河が、131.4億光年かなたに同定された。(右)等高線はアルマ望遠鏡で取得した塵の放つ電波の分布を表す。4つの銀河のうちの3つから塵の放射が認められる。図中左下の白丸は、アルマ望遠鏡データのビームサイズを表す。

Credit: JWST (NASA, ESA, CSA), ALMA (ESO/NOAJ/NRAO), T. Hashimoto et al.

さらに、研究チームは、このコア領域に密集した4つ銀河が、どのように形成され、進化するのかを理論的に検証するため、銀河形成シミュレーションを行いました。その結果、観測された天体と同じく宇宙が誕生してから6.8億年のころに、図３(a)のようなガスの粒子が密集した領域が存在し、図３(b)のように拡大をすると狭い領域に密集した４つの銀河が形成されることが示されました。この4つの銀河の進化を追うために、シミュレーションでは、銀河を構成する星やガスの運動、化学反応、星の形成や爆発現象といった物理過程を計算しました。すると、数千万年という、宇宙の進化のタイムスケールとしては短い時間で合体し、より大きな銀河に進化することが示されました。「今回の観測銀河の再現は、我々のシミュレーションが高い空間分解能と多数の銀河サンプルを有するからこそ可能でした。今後はコア領域の形成メカニズムやその力学的性質を詳細に探っていきたいです。」とシミュレーションデータの解析を行なった仲里佑利奈大学院生（東京大学）は語っています。

図3. 銀河形成シミュレーションによる本天体の成⻑の予想。(a)宇宙年齢 6.89 億年における原始銀河団 A2744z7p9OD に似た領域のガスの密度の様子。(b)は(a)のコア領域の拡大図で、JWST で観測された領域相当の領域。図の濃淡は、酸素イオンの光の分布を示す。(b)から(d)は、シミュレーション天体の進化の様子。4つの銀河が次第に合体を繰り返して、より大きな天体へと進化する様子を表す。Credit: T. Hashimoto et al.

Javier Álvarez-Márquez 研究員 (スペイン宇宙生物学センター)は、「今後、原始銀河団A2744z7p9ODについて、アルマ望遠鏡でさらに高感度の観測を実施し、これまでの感度では見えなかった銀河が存在するかどうかを調べます。また、今回その威力が実証されたJWSTとアルマ望遠鏡のタッグによる観測をより多くの原始銀河団に適用し、銀河の成長メカニズムを明らかにしていくことで、宇宙における我々のルーツに迫ります。」と展望を語っています。

論文情報

この観測成果は、T. Hashimoto et al. “Reionization and the ISM/Stellar Origins with JWST and ALMA (RIOJA): The core of the highest redshift galaxy overdensity confirmed by NIRSpec/JWST’’として天文学専門誌 The Astrophysical Journal Letters に2023年8月30日付で受理され、今後掲載予定です。

研究成果は日本天文学会2023年秋季年会で9月20日に発表いたしました。

今回の研究を行なった研究チームのメンバーは、以下の通りです。

橋本 拓也（筑波大学）、Javier Álvarez-Márquez（スぺイン宇宙生物学センター）、札本 佳伸（千葉大学）、Luis Colina（スペイン宇宙生物学センター）、井上 昭雄（早稲田大学）、仲里 佑利奈（東京大学）、Daniel Ceverino （マドリード自治大学）、吉田 直紀（東京大学、Kavli IPMU）、Luca Costantin（スペイン宇宙生物学センター）、菅原 悠馬（早稲田大学、国立天文台）、Alejandro Crespo Gómez （スペイン宇宙生物学センター）、Carmen Blanco-Prieto （スペイン宇宙生物学センター）、馬渡 健（筑波大学）、Santiago Arribas （スペイン宇宙生物学センター）、Rui Marques-Chaves （ジュネーヴ大学）、Miguel Pereira-Santaella（スペイン基礎物理学研究所）、Tom J.L.C. Bakx（チャルマース工科大学）、萩本 将都（名古屋大学）、橋ヶ谷 武志 （京都大学）、松尾 宏 （国立天文台、総合研究大学院大学）、田村 陽一（名古屋大学）、碓氷 光崇（筑波大学）、任 毅 （早稲田大学）

助成金情報

この研究は、日本学術振興会科学研究費補助金(課題番号 20K14516、22H01257、22H04939、23H00131)、日本学術振興会卓越研究員事業(HJH02007)、ALMA 共同科学研究事業(2020-16B)、the Spanish Ministry of Science and Innovation/State Agency of Research (PIB2021-127718NB-100)、Program “Garantía Juveníl” from the “Comunidad de Madrid” 2021 (CM21 CAB M2 01)、Co- munidad de Madrid under Atracción de Talento (2018-T2/TIC-11612)、the Ramón y Cajal program of the Spanish Ministerio de Ciencia e Innovación (RYC2021-033094-I )の補助を受けて行われました。

 

アルマ望遠鏡（アタカマ大型ミリ波サブミリ波干渉計、Atacama Large Millimeter/submillimeter Array: ALMA）は、欧州南天天文台（ESO）、米国国立科学財団（NSF）、日本の自然科学研究機構（NINS）がチリ共和国と協力して運用する国際的な天文観測施設です。アルマ望遠鏡の建設・運用費は、ESOと、NSFおよびその協力機関であるカナダ国家研究会議（NRC）および台湾国家科学及技術委員会（NSTC）、NINSおよびその協力機関である台湾中央研究院（AS）と韓国天文宇宙科学研究院（KASI）によって分担されます。 アルマ望遠鏡の建設と運用は、ESOがその構成国を代表して、米国北東部大学連合（AUI）が管理する米国国立電波天文台が北米を代表して、日本の国立天文台が東アジアを代表して実施します。合同アルマ観測所（JAO）は、アルマ望遠鏡の建設、試験観測、運用の統一的な執行および管理を行なうことを目的とします。

注釈

[1] 今回の天体の赤方偏移は、z = 7.88でした。これをもとに最新の宇宙論パラメータ（H₀ = 67.7 km/s/Mpc, Ω_m = 0.3111, Ω_Λ =0.6899 ）で距離を計算すると、131.4億光年になります。

[2] A2744z7p9ODは、欧米の研究グループを率いる森下貴弘研究員（カリフォルニア工科大学）らによって最初に距離が決定されました。

2023年9月30日（土）、第3回「日本医科大学・早稲田大学合同シンポジウム～両校の実質的連携を目指した研究交流～」を日本医科大学橘桜ホールにおいて開催しました。

日本医科大学と本学との連携は、2009年に締結した包括協定から始まり、実質的な研究連携への合意（2020年）を経て、本学附属校・系属校との高大接続連携に関する協定（2020年）へと発展してきました。２０２１年度からは、日本医科大学で選抜された3年生を、本学の理工系研究室に3週間迎え入れて交流を図る「研究配属」も実施しています。

シンポジウム冒頭の開会挨拶で、日本医科大学学長の弦間昭彦氏から、合同シンポジウム等を通した両大学の対話により、公的資金の獲得や論文という形で具体的な成果が現れつつあること、また、今後の一層の発展へ向けた期待が述べられました。続いて、早稲田大学副総長の須賀晃一から、研究面のみならず、高大接続連携や日医大3年生の3週間の研究配属など、教育面での連携についても着実に歩を進めており、研究と教育の両輪でさらに連携を進めることで、社会に貢献していきたいとの意気込みが語られました。

開会挨拶に続く第一部の研究紹介では、日本医科大学２名、本学２名の研究者が研究紹介を行いました。

• 澤田 秀之（早稲田大学理工学術院 教授）
  「温度と微小振動刺激を利用した化学療法誘発性末梢神経障害性疼痛の診断法の開発」
• 山口 博樹（日本医科大学血液内科学 教授）
  「医工連携による造血幹細胞移植診療における新規バイオマーカーの探索」
• 酒井 哲也（早稲田大学理工学術院 教授）
  「人を救うコンピュータサイエンスに関するいくつかの話題」
• 福原 茂朋（日本医科大学分子細胞構造学 教授）
  「血管透過性の制御機構と疾患・加齢によるその破綻メカニズム」

第二部では、日本医科大学生が早稲田大学における研究配属の成果発表を行い、優秀研究賞１件が選ばれました。

• 浜田 道昭 研究室配属 1名
• 棟近 雅彦 研究室配属 2名
• 岩田 浩康 研究室配属 3名
• 石井 裕之 研究室配属 3名　※優秀研究賞
• 岩﨑 清隆 研究室配属 3名

　

　

閉会挨拶では、まず本学常任理事の本間敬之から、日本医科大学が持つニーズと、本学がもつ手法や材料とをマッチングさせることで今回講演があったような素晴らしい成果が得られるので、今後もそのような機会を広げていきたいとの抱負が語られました。また、日本医科大学大学院医学研究科長の桑名正隆氏から、早大附属校・系属校生の日本医科大学への推薦、日本医科大学生の研究配属、研究者間の共同研究等を通じて世代を超えた幅広い交流ができており、これらが今後のさらなる両校の発展につながるものと期待しているとのお言葉がありました。

今後も、日本医科大学と本学は、研究と教育との両輪で医理工連携を推進し、社会に貢献してまいります。