WO2018142570A1 - 画像処理装置、解析装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び表示装置 - Google Patents

Abstract

画像処理装置は、細胞が撮像された細胞画像に含まれる細胞内のオートファジー活性を示す情報と、細胞画像に含まれる細胞内の分子の混雑を示す情報とに基づいて、細胞内に誘発されたオートファジーの種類を判定する判定部を備える。

Description

画像処理装置、解析装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び表示装置

　本発明は、画像処理装置、解析装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び表示装置に関するものである。

　生物科学や医学等において、生物の健康や疾患等の状態は、例えば、細胞や細胞内の小器官等の状態と関連性があることが知られている。そのため、これら関連性を解析することは、生物科学や医学等の諸処の課題を解決する一つの手段になる。また、細胞間、或いは細胞内で伝達される情報の伝達経路を解析することは、例えば、工業用途でのバイオセンサーや、疾病予防を目的とした製薬等の研究に役立てることができる。細胞や組織片等に関する種々の解析技術として、例えば、画像処理を用いた技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

米国特許第９２８０６９８号明細書

　本発明の第１の態様によると、細胞が撮像された細胞画像に含まれる細胞内のオートファジー活性を示す情報と、細胞画像に含まれる細胞内の分子の混雑を示す情報とに基づいて、細胞内に誘発されたオートファジーの種類を判定する判定部を備える、画像処理装置である。

　本発明の第２の態様によると、細胞が撮像された細胞画像に基づいて、細胞を構成する構成要素の特徴量を算出する特徴量算出部と、細胞の機能を推定する機能推定部と、機能推定部が推定する細胞の機能と、細胞を構成する構成要素の特徴量との相関とを算出する機能相関算出部と、を備える解析装置である。

　本発明の第３の態様によると、細胞が撮像された細胞画像に含まれる細胞内のオートファジー活性を示す情報と、細胞画像に含まれる細胞内の分子の混雑を示す情報とに基づいて、細胞内に誘発されたオートファジーの種類を判定する判定ステップとを有する画像処理方法である。

　本発明の第４の態様によると、コンピュータに、細胞が撮像された細胞画像に含まれる細胞内のオートファジー活性を示す情報と、細胞画像に含まれる細胞内の分子の混雑を示す情報とに基づいて、細胞内に誘発されたオートファジーの種類を判定する判定ステップとを実行させるための、画像処理プログラムである。

　本発明の第５の態様によると、細胞が撮像された細胞画像に含まれる細胞内のオートファジー活性を示す情報と、細胞画像に含まれる細胞内の分子の混雑を示す情報とに基づいて、細胞内に誘発されたオートファジーの種類を判定する判定部から取得した判定結果を表示する表示部を備える表示装置である。

顕微鏡観察システムの構成の一例を示す図である。 非選択的オートファジー及び選択的オートファジーの一例を示す図である。 本実施形態の画像処理装置が備える各部の機能構成の一例を示す図である。 画像処理装置がオートファジーの種類を判定する処理の一例を示す流れ図である。 細胞のオートファゴソーム数の変化と、分子混雑の状態の変化の一例を示す図である。 オートファゴソームの数と、分子混雑の状態がプロットされたグラフの一例を示す図である。 画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る画像処理装置が、刺激によって細胞のオートファジー活性の状態の変化と、細胞の数の変化に与える影響とを判定する処理の一例を示す流れ図である。 薬剤の種類を実験の条件として、薬剤ごとにオートファゴソームの数の変化と、細胞増殖の状態の変化とをプロットした図である。 オートファジーと関与する分子を特定する画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。 第３の実施形態に係る画像処理装置が、刺激によって誘導されるオートファジーと関与する分子の判定をする処理の一例を示す流れ図である。 相関算出部が算出する刺激ネットワーク及びコントロールネットワークの一例を示す図である。 分子判定部が刺激ネットワークとコントロールネットワークとを比較した結果の一例を示す図である。 画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。 第４の実施形態に係る画像処理装置が、刺激によって誘導されるオートファジーと関与する分子を判定する処理の一例を示す流れ図である。

［第１の実施形態］
　以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施形態による顕微鏡観察システム１の構成の一例を示す図である。

　顕微鏡観察システム１は、細胞等を撮像することにより取得される画像に対して、画像処理を行う。以下の説明において、細胞等を撮像することにより取得される画像を、単に細胞画像とも記載する。
　顕微鏡観察システム１は、画像処理装置１０と、顕微鏡装置２０と、表示部３０とを備える。

　顕微鏡装置２０は、生物顕微鏡であり、電動ステージ２１と、撮像部２２とを備える。電動ステージ２１は、所定の方向（例えば、水平方向の二次元平面内のある方向）に、撮像対象物の位置を任意に稼働可能である。
　撮像部２２は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ－Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　ＭＯＳ）などの撮像素子を備えており、電動ステージ２１上の撮像対象物を撮像する。なお、顕微鏡装置２０に電動ステージ２１を備えていなくてもよく、ステージが所定方向に稼働しないステージとしても構わない。

　より具体的には、顕微鏡装置２０は、例えば、微分干渉顕微鏡（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ　Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ　Ｃｏｎｔｒａｓｔ　ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ；ＤＩＣ）や位相差顕微鏡、蛍光顕微鏡、共焦点顕微鏡、超解像顕微鏡、二光子励起蛍光顕微鏡、ライトシート顕微鏡、ライトフィールド顕微鏡等の機能を有する。
　顕微鏡装置２０は、電動ステージ２１上に載置された培養容器を撮像する。この培養容器とは、例えば、ウェルプレートＷＰやスライドチャンバ―などがある。顕微鏡装置２０は、ウェルプレートＷＰが有する多数のウェルＷの中に培養された細胞に光を照射することで、細胞を透過した透過光を細胞の画像として撮像する。これによって、顕微鏡装置２０は、細胞の透過ＤＩＣ画像や、位相差画像、暗視野画像、明視野画像等の画像を取得することができる。
　さらに、細胞に蛍光物質を励起する励起光を照射することで、顕微鏡装置２０は、生体物質から発光される蛍光を細胞の画像として撮像する。

　本実施形態では、細胞を生きたまま染色し、タイムラプス撮影することで、細胞刺激後の細胞の変化画像を取得する。本実施形態においては、蛍光融合タンパク質を発現させるか、もしくは細胞を生きたままで化学試薬などで染色するなどし、細胞画像を取得する。更に別の本実施形態では、細胞を固定して染色し、細胞画像を取得する。固定された細胞は代謝が止まる。したがって、細胞に刺激を加えた後、細胞内の経時変化を固定細胞で観察する場合には、細胞を播種した複数の細胞培養容器を用意する必要がある。例えば、細胞に刺激を加え、第１時間後の細胞の変化と、第１時間とは異なる第２時間後の細胞の変化を観察したい場合がある。この場合には、細胞に刺激を加えて第１時間を経過した後に、細胞を固定して染色し、細胞画像を取得する。

　一方、第１時間での観察に用いた細胞とは異なる細胞培養容器を用意し、細胞に刺激を加え第２時間を経過した後に、細胞を固定し、染色して、細胞画像を取得する。これにより、第１時間の細胞の変化と、第２時間での細胞の変化とを観察することで、細胞内の経時変化を推定することができる。また、第１時間と第２時間との細胞内の変化を観察することに用いる細胞の数は１つに限られない。したがって、第１時間と第２時間とで、それぞれ複数の細胞の画像を取得することになる。例えば、細胞内の変化を観察する細胞の数が、１０００個だった場合には、第１時間と第２時間とで２０００個の細胞を撮影することになる。したがって、刺激に対する細胞内の変化の詳細を取得しようとする場合には、刺激からの撮像するタイミング毎に、複数の細胞画像が必要となり、大量の細胞画像が取得される。

　また、顕微鏡装置２０は、生体物質内に取り込まれた発色物質そのものから発光或いは蛍光や、発色団を持つ物質が生体物質に結合することによって生じる発光或いは蛍光を、上述した細胞の画像として撮像してもよい。これにより、顕微鏡観察システム１は、蛍光画像、共焦点画像、超解像画像、二光子励起蛍光顕微鏡画像を取得することができる。
　なお、細胞の画像を取得する方法は、光学顕微鏡に限られない。例えば、細胞の画像を取得する方法は、電子顕微鏡でも構わない。また、細胞の画像は、異なる方式により得られた画像を用い、相関を取得しても構わない。すなわち、細胞の画像の種類は適宜選択しても構わない。

　本実施形態における細胞は、例えば、初代培養細胞や、株化培養細胞、組織切片の細胞等である。細胞を観察するために、観察される試料は、細胞の集合体や組織試料、臓器、個体（動物など）を用い観察し、細胞を含む画像を取得しても構わない。なお、細胞の状態は、特に制限されず、生きている状態であっても、或いは固定されている状態であってもよい。細胞の状態は、“in-vitro”であっても構わない。勿論、生きている状態の情報と、固定されている情報とを組み合わせても構わない。

　また、細胞を、化学発光或いは蛍光タンパク質（例えば、導入された遺伝子（緑色蛍光タンパク質（ＧＦＰ）など）から発現された化学発光或いは蛍光タンパク質）で処理し、観察しても構わない。あるいは、細胞を、免疫染色や化学試薬による染色を用いて観察しても構わない。それらを組み合わせて観察しても構わない。例えば、細胞内の核内構造（例えば、ゴルジ体など）を判別する種類に応じて、用いる発光タンパク質を選択することも可能である。
　また、これらの細胞を観察する手段、細胞を染色する方法などの相関取得を解析するための前処理は、目的に応じて適宜選択しても構わない。例えば、細胞の動的挙動を得る場合に最適な手法により細胞の動的な情報を取得して、細胞内のシグナル伝達を得る場合には最適な手法により細胞内のシグナル伝達に関する情報を取得しても構わない。これら、目的に応じて選択される前処理が異なっていても構わない。

　ウェルプレートＷＰは、１個ないし複数のウェルＷを有する。本実施形態では、ウェルプレートＷＰは、図１に示すように８×１２の９６個のウェルＷを有する。ウェルプレートＷＰの数はこれに限られず、６×８の４８個のウェルＷを有していても構わない。細胞は、ウェルＷの中において、特定の実験条件のもと培養される。特定の実験条件とは、温度、湿度、培養期間、刺激が付与されてからの経過時間、付与される刺激の種類や強さ、濃度、量、刺激の有無、生物学的特徴の誘導等を含む。刺激とは、例えば、電気、音波、磁気、光等の物理的刺激や、物質や薬物の投与による化学的刺激等である。また、生物学的特徴とは、細胞の分化の段階や、形態、細胞数、細胞内の分子の挙動、オルガネラの形態や挙動、各形体、核内構造体の挙動、ＤＮＡ分子の挙動等を示す特徴である。

［オートファジーについて］
　オートファジーとは、細胞が備える細胞内の分解システムである。言い換えると、オートファジーは、細胞内の成分や細胞に侵入した病原菌などを分解する現象である。以下の説明では、細胞内の成分や細胞に侵入した病原菌などを、分子とも記載する。具体的には、オートファジーとは、細胞内に隔離膜を形成し、その両端が融合する事によって、オートファゴソームを形成し、オートファゴソームとリソソームとが融合する過程を経て、オートファゴソーム内の細胞内成分を分解する現象である。リソソームは内部に加水分解酵素を有する。オートファゴソーム内に隔離された細胞内成分や病原菌などは、オートファゴソームとリソソームとが融合することにより分解される。

　ここで、オートファゴソームの形成の過程について説明する。隔離膜は伸長し、その両端が融合する事によって、分解する細胞内の成分を隔離する。この隔離膜が細胞内の成分を隔離した状態が、オートファゴソームを形成した状態である。隔離された細胞内の成分は、オートファゴソームとリソソームとが融合することにより分解される。細胞内でオートファジーが細胞内の成分を分解することを、オートファジー活性とも記載する。オートファジーには、複数の種類が存在する。本実施形態では、非選択的オートファジー及び選択的オートファジーの２種類を例に説明する。

　ここで、図２を参照して、非選択的オートファジー及び選択的オートファジーについて説明する。
　図２は、非選択的オートファジー及び選択的オートファジーの一例を示す図である。

　図２（Ａ）は、非選択的オートファジーの形成の一例について示す図である。図２（Ａ）に示すように、非選択的オートファジーは、隔離膜ＩＭ１－１を形成し、細胞内の成分ＣＩを取り込む。隔離膜ＩＭ１－１は、隔離膜ＩＭ１－２に示すように伸長し、細胞内の成分ＣＩを取り込んだオートファゴソームＡＰ１を形成する。オートファゴソームＡＰ１は、リソソームと融合し、細胞内の成分ＣＩを分解する。

　図２（Ｂ）は、選択的オートファジーの形成の一例について示す図である。図２（Ｂ）に示すように、選択的オートファジーは、隔離膜ＩＭ２－１を形成し、特定の標的ＴＧを取り込む。特定の標的ＴＧとは、バクテリアや、異常なタンパク質が凝集したタンパク質凝集体や、ダメージを受けた細胞小器官であるオルガネラである。選択的オートファジーは、特定の標的ＴＧのみを分解する。例えば、バクテリアが特定の標的ＴＧである場合には、細胞内のバクテリアが存在する場所で、選択的オートファジーによりバクテリアを分解する。したがって、細胞内のバクテリアが存在しない場所では、選択的オートファジーは起こらない。隔離膜ＩＭ２－１は、隔離膜ＩＭ２－２に示すように伸長し、特定の標的ＴＧを取り込んだオートファゴソームＡＰ２を形成する。オートファゴソームＡＰ２は、リソソームと融合し、特定の標的ＴＧを分解する。選択的オートファジーが一度に分解する特定の標的ＴＧは、非選択的オートファジーが一度に分解する細胞内の成分ＣＩよりも、大きさが小さい分子である。また、選択的オートファジーが一度に分解する分子の数は、非選択的オートファジーが一度に分解する分子の数よりも少ない。

　上述したオートファジー活性は、マーカータンパク質ＬＣ３（Ｍｉｃｒｏｔｕｂｕｌｅ－ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ　ｐｒｏｔｅｉｎ　ｌｉｇｈｔ　ｃｈａｉｎ　３及びマーカータンパク質Ａｔｇ５（Ａｕｔｏｐｈａｇｙ-ｒｅｌａｔｅｄ　ｇｅｎｅ　５）が蛍光染色され、蛍光を観察することにより観測される。

　次に、オートファジーによって細胞内成分が分解されることにより変化する細胞内の分子混雑について説明する。分子混雑とは、細胞内が様々な種類のタンパク質などによって満たされている状態である。したがって、細胞内は分子が含まれている。また、細胞内は分子から構成される構成要素が含まれている。細胞内は、タンパク質等の分子量の大きい高分子が含まれている。分子混雑とは、細胞に含まれる分子の詰まり具合である。分子混雑は、細胞内の分子の混雑の程度を示す。細胞内の分子の混雑の程度は、細胞内の分子密度ともいえる。分子混雑は、細胞内の分子の広がりの程度を示す。細胞内の分子密度とは、所定体積に含まれる分子の体積である。オートファジー活性が抑制されると、細胞内の分子混雑は上昇する。オートファジー活性が促進されると、細胞内の分子混雑は減少する。分子混雑の変動に関しては、後述する。

　本実施形態では、ＧｉｍＲＥＴ（Ｇｌｙｃｉｎｅ　ｉｎｓｅｒｔｅｄ　ｍｕｔａｎｔ　ｆＲＥＴ　ｓｅｎｓｏｒ）により細胞を蛍光染色し、分子混雑の状態を観察する。例えば、ＧｉｍＲＥＴは、Ｔａｋａｍｉｔｓｕ　Ｊ．　Ｍｏｒｉｋａｗａ，　Ｈｉｄｅａｋｉ　Ｆｕｊｉｔａ，　Ａｋｉｒａ　Ｋｉｔａｍｕｒａ，　Ｔａｋａｓｈｉ　Ｈｏｒｉｏ，　Ｊｏｈｔａｒｏ　Ｙａｍａｍｏｔｏ，　Ｍａｓａｔａｋａ　Ｋｉｎｊｏ，　Ａｋｉｒａ　Ｓａｓａｋｉ，　Ｈｉｒｏａｋｉ　Ｍａｃｈｉｙａｍａ，　Ｋｅｉｋｏ　Ｙｏｓｈｉｚａｗａ，　Ｔａｒｏ　Ｉｃｈｉｍｕｒａ，　Ｋａｔｓｕｍｉ　Ｉｍａｄａ，　Ｔａｋｅｈａｒｕ　Ｎａｇａｉ　＆　Ｔｏｍｏｎｏｂｕ　Ｍ．　Ｗａｔａｎａｂｅ，　Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ　Ｒｅｐｏｒｔｓ　６，　Ａｒｔｉｃｌｅ　ｎｕｍｂｅｒ：　２２３４２　（２０１６）に記載されている。ＧｉｍＲＥＴによって蛍光染色された細胞は、細胞内の分子混雑の状態に応じて発行する色が変化する。画像処理装置１０は、ＧｉｍＲＥＴにより染色された細胞の色の変化を観察することにより細胞内の分子混雑の状態の変化を判定する。なお、分子混雑の状態は、ＧｉｍＲＥＴにより蛍光染色する方法に限られず、他の方法によって観察されてもよい。

　画像処理装置１０は、オートファジー活性の程度と、分子混雑の状態とに基づいて、細胞内のオートファジーの種類を判定する。本実施形態においては、細胞内において誘発されたオートファジーが選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定する。

［画像処理装置の機能構成］
　次に、図３を参照して、画像処理装置１０の機能構成の一例について説明する。
　図３は、本実施形態の画像処理装置１０が備える各部の機能構成の一例を示す図である。画像処理装置１０は、顕微鏡装置２０によって撮像された画像を解析するコンピュータ装置である。
　画像処理装置１０は、撮像画像取得部１００と、オートファゴソーム観察部１０１と、分子混雑観察部１０２と、状態判定部１０３と、結果出力部１０４とを備える。

　なお、画像処理装置１０によって画像処理される画像は、顕微鏡装置２０によって撮像される画像だけに限らず、例えば、画像処理装置１０が備える不図示の記憶部に予め記憶されている画像や、不図示の外部記憶装置に予め記憶されている画像であってもよい。

　画像処理装置１０は、プロセッサが不図示の記憶部に格納されたプログラムを実行することにより機能する。また、これらの画像処理装置１０の各機能部のうちの一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアによって構成されていてもよい。

　撮像画像取得部１００は、撮像部２２が撮像した細胞画像を取得し、取得した細胞画像をオートファゴソーム観察部１０１と、分子混雑観察部１０２とに対して供給する。ここで、撮像画像取得部１００が取得する細胞画像には、細胞の培養状態が時系列に撮像された複数の画像や、様々な実験条件において細胞が培養された複数の画像が含まれる。

　撮像部２２は、ウェルプレートＷＰにおいて培養される細胞内のオートファゴソームの形成に要する時間間隔を空けて撮像する。オートファゴソームの形成には、一例として、隔離膜が形成されオートファゴソームの形成が完了するまでに１０分程度の時間を要する。撮像部２２は、１０分程度の間隔でウェルプレートＷＰを撮像することにより、細胞内にオートファゴソームが形成される経過を撮像する。なお、撮像部２２が撮像する間隔は、上述した時間間隔に限られない。撮像部２２は、１０分よりも短い時間間隔を空けて細胞内に形成されるオートファゴソームが形成される経過を撮像してもよく、３０分程度の時間間隔を空けて撮像してもよい。

　また、撮像部２２は、ウェルプレートＷＰの撮像を開始してから２時間以上の時間、細胞内に形成されるオートファゴソームが形成される経過を、上述した時間間隔で撮像する。これは、オートファジーが細胞全体のタンパク質量に影響を及ぼすために２時間以上の時間を要するためである。なお、撮影は２時間以下でも構わない。

　また、細胞の増加率を観察する場合には、撮像部２２は、ウェルプレートＷＰの撮像を開始してから２４時間以上の時間間隔を空けてウェルプレートＷＰを撮像する。これは、細胞数の変化には２４時間程度の時間経過を要するためである。なお、撮影は２４時間以下でも構わない。

　オートファゴソーム観察部１０１は、撮像画像取得部１００から細胞画像を取得する。オートファゴソーム観察部１０１は、撮像画像取得部１００から取得する細胞画像に含まれるオートファゴソームの数を観察する。具体的には、オートファゴソーム観察部１０１は、細胞内の蛍光染色されたマーカータンパク質ＬＣ３及びマーカータンパク質Ａｔｇ５が発する蛍光の数を数える。
　オートファゴソーム観察部１０１は、数えたオートファゴソームの数を、状態判定部１０３に対して供給する。

　分子混雑観察部１０２は、撮像画像取得部１００から細胞画像を取得する。分子混雑観察部１０２は、撮像画像取得部１００から取得した細胞画像から、撮像された細胞の分子混雑の状態を観察する。分子混雑観察部１０２は、観察した分子混雑の状態を状態判定部１０３に対して供給する。

　状態判定部１０３は、オートファゴソーム観察部１０１からオートファゴソームの数を取得する。状態判定部１０３は、分子混雑観察部１０２から分子混雑の状態を取得する。状態判定部１０３は、オートファゴソームの数と、分子混雑の状態とに基づいて、オートファジーの種類を判定する。言い換えると、状態判定部１０３は、オートファゴソームの数の時間経過と、分子混雑の状態の時間経過とに基づいて、オートファジーが選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定する。状態判定部１０３が、選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定する基準は、後述する。
　状態判定部１０３は、判定した結果を結果出力部１０４に対して供給する。

　結果出力部１０４は、状態判定部１０３から活性化しているオートファジーが選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかの判定結果を取得する。結果出力部１０４は、取得した判定結果を、表示部３０に表示させる。表示部３０は、判定結果を表示する。

［画像処理装置の処理の一例］
　次に、図４を参照して、画像処理装置１０が、オートファジーの種類を判定する処理の一例について説明する。
　図４は、画像処理装置１０がオートファジーの種類を判定する処理の一例を示す流れ図である。なお、ここに示す処理手順は、一例であって、処理手順の省略や処理手順の追加が行われてもよい。

　撮像画像取得部１００は、顕微鏡装置２０から細胞画像を取得する（ステップＳ１１０）。撮像画像取得部１００は、顕微鏡装置２０から取得した細胞画像を、オートファゴソーム観察部１０１に対して供給する。オートファゴソーム観察部１０１は、撮像画像取得部１００から細胞画像を取得する。オートファゴソーム観察部１０１は、撮像画像取得部１００から取得した細胞画像に撮像されたオートファゴソームの数を数える（ステップＳ１２０）。オートファゴソーム観察部１０１は、数えたオートファゴソームの数を、状態判定部１０３に対して供給する。

　撮像画像取得部１００は、顕微鏡装置２０から取得した細胞画像を、分子混雑観察部１０２に対して供給する。分子混雑観察部１０２は、撮像画像取得部１００から細胞画像を取得する。分子混雑観察部１０２は、撮像画像取得部１００から取得した細胞画像に撮像された細胞の分子混雑の状態を算出する（ステップＳ１３０）。分子混雑観察部１０２は、算出した分子混雑の状態を、状態判定部１０３に対して供給する。

　状態判定部１０３は、オートファゴソーム観察部１０１からオートファゴソームの数を取得する。状態判定部１０３は、分子混雑観察部１０２から分子混雑の状態を取得する。画像処理装置１０は、所定の時間分のオートファゴソーム数と分子混雑の状態とが取得されるまで、ステップＳ１１０からステップＳ１３０までの処理を繰り返す。なお、画像処理装置１０は、細胞画像を撮像した時間が対応付けられた状態の細胞画像を取得し、細胞画像が撮像された時間毎にオートファゴソームの数と、分子混雑の状態とを一度に算出してもよい。また、ステップＳ１２０の処理と、ステップＳ１３０の処理とは、どちらを先に処理してもよい。

　ここで、図５を参照して、オートファゴソーム観察部１０１が観察するオートファゴソームの数の一例と、分子混雑観察部１０２が観察する分子混雑の状態の一例とについて説明する。
　図５は、細胞のオートファゴソーム数の変化と、分子混雑の状態の変化の一例を示す図である。
　図５（Ａ）は、オートファゴソームの数の増減を示す図である。オートファゴソーム観察部１０１は、オートファゴソームの数を数える。具体的には、オートファゴソーム観察部１０１は、マーカータンパク質ＬＣ３からの蛍光及びマーカータンパク質Ａｔｇ５からの蛍光を観察し、オートファゴソームの数を数える。図５（Ａ）に示す一例では、オートファゴソームの数が５個から２個に減少する場合と、オートファゴソームの数が５個から１６個に増加する場合を示す。
　図５（Ｂ）は、分子混雑の状態の変化を示す図である。この一例では、分子混雑観察部１０２は、撮像された蛍光の色の変化によって、分子混雑の状態を観察する。分子混雑が変化すると、蛍光の色が変化する。分子混雑観察部１０２は、蛍光の色に応じて、分子混雑の増減を判定する。

　図４に戻り、状態判定部１０３は、取得したオートファゴソームの数と、分子混雑の状態とを時系列にプロットする（ステップＳ１４０）。
　状態判定部１０３は、取得したオートファゴソームの数と、分子混雑の状態とに基づいて、細胞内で発生しているオートファジー種類を判定する。本実施形態では、状態判定部１０３は、オートファゴソームの数と、分子混雑の状態の変化に基づいて、細胞内のオートファジーが、選択的オートファジーが多く発生しているか、非選択的オートファジーが多く発生しているかを判定する（ステップＳ１５０）。

　ここで、図６を参照して状態判定部１０３が、オートファジー活性が選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定する基準について説明する。
　図６は、オートファゴソームの数と、分子混雑の状態がプロットされたグラフの一例を示す図である。

　図６（Ａ－１）は、細胞内において選択的オートファジーが促進された場合のグラフの一例を示す図である。選択的オートファジーが多く発生する場合には、時間が経過するごとにオートファゴソームの数は増加し、分子混雑に大きな増減は無い。この場合、状態判定部１０３は、細胞内では選択的オートファジーが促進されたと判定する。

　図６（Ａ－２）は、細胞内において選択的オートファジーが阻害された場合のグラフの一例を示す図である。選択的オートファジーが阻害される場合には、時間が経過するごとにオートファゴソームの数は減少し、分子混雑に大きな増減は無い。この場合、状態判定部１０３は、細胞内では、選択的オートファジーが阻害されたと判定する。

　つまり、選択的オートファジーによって分子混雑は変化しにくい。これは、選択的オートファジーは特定の分子を選択して、つまり細胞内物の一部分かつごく少量しか分解しないため、非選択的オートファジーと比較して細胞内の分子の数に影響が少なく、分子混雑は増減しにくい。

　図６（Ｂ－１）は、細胞内において非選択的オートファジーが促進された場合のグラフの一例を示す図である。非選択的オートファジーが促進される場合には、時間が経過するごとにオートファゴソームの数は増加し、分子混雑は減少する。この場合、状態判定部１０３は、細胞内では、選択的オートファジーが促進されたと判定する。
　非選択的オートファジーが促進されることにより、分子混雑は減少する。これは、非選択的オートファジーは、細胞内のあらゆる場所で複数の分子を一度に分解するため、細胞内の分子の数が減少するからである。

　図６（Ｂ－２）は、細胞内において非選択的オートファジーが阻害された場合のグラフの一例を示す図である。非選択的オートファジーが阻害される場合には、時間が経過するごとにオートファゴソームの数は減少し、分子混雑は増加する。この場合、状態判定部１０３は、細胞内では、選択的オートファジーが阻害されたと判定する。

［第１の実施形態のまとめ］
　細胞内成分を分解するオートファジーが、細胞内成分の一部を分解する非選択的オートファジーか、特定の細胞内成分を分解する選択的オートファジーかを判定する方法が望まれていた。画像処理装置１０は、オートファゴソーム観察部１０１と、分子混雑観察部１０２と、状態判定部１０３とを備える。オートファゴソーム観察部は、細胞内のオートファゴソームの数を数える。分子混雑観察部１０２は、細胞内の分子混雑の状態を観察する。状態判定部１０３は、細胞内のオートファゴソームの数の時間経過による変化と、分子混雑の状態の時間経過による変化とに基づいて、活性化しているオートファジーが、選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定する。これにより、画像処理装置１０は、細胞内のオートファジーの状態を判定することができる。言い換えると、画像処理装置１０は、細胞内成分を分解するオートファジーが、細胞内成分の一部を分解する非選択的オートファジーか、特定の細胞内成分を分解する選択的オートファジーかを判定することができる。

　また、上述した状態判定部１０３は、基準となるオートファゴソームの数及び分子混雑の状態を示す情報と、細胞画像から取得するオートファゴソームの数及び分子混雑の状態とを比較することにより、オートファジー活性の状態を判定してもよい。この場合には、基準となる情報が予め不図示の記憶部に記憶されていればよい。

　なお、上述の実施形態では、オートファゴソーム観察部１０１は、細胞画像に撮像されたオートファゴソームの数を数え、数えたオートファゴソームの数を、状態判定部１０３に対して供給したが、供給する情報はこれに限られない。オートファゴソーム観察部１０１は、オートファゴソームの数が増減のみを検出し、オートファゴソームが活性しているかどうかの活性化状態の情報を、状態判定部１０３に対して供給しても構わない。また、オートファゴソーム観察部１０１は、オートファゴソームが起こっているか否かを検出し、その検出情報をオートファゴソームの活性化状態の情報として、状態判定部１０３に対して供給しても構わない。

　また、上述の実施形態では、状態判定部１０３は、オートファゴソームの数の時間経過による変化と、分子混雑の状態の時間経過による変化とに基づいて、活性化しているオートファジーが、選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定したが、これに限られない。
オートファゴソームの数の時間変化に変えて、オートファゴソームの増減の情報もしくは、オートファゴソームが起こっているか否かの情報の少なくとも一方の情報を用いても構わない。例えば、オートファジーの増減と分子混雑の状態とで、選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判断しても構わない。また、例えば、オートファゴソームが起こっているか否かの情報と分子混雑の状態とで、選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判断しても構わない。この場合に、オートファゴソームの数の時間経過による変化に比べて、オートファジーの増減もしくはオートファゴソームが起こっているか否かの情報を取得する時間を短縮できる場合がある。

　また、上述の実施形態では、状態判定部１０３は、オートファゴソームの数の時間経過による変化と、分子混雑の状態の時間経過による変化とに基づいて、活性化している情報オートファジーが、選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定していたが、分子混雑の状態の時間経過による変化のみに基づいて、選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定しても構わない。細胞の状態が、細胞***などオートファジーによらず分子混雑が時間経過により変化する場合があるので、分子混雑の状態の時間経過による変化に加えて、オートファゴソームの数の時間変化の情報を用いて、選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定したが、予め分子混雑の状態の時間経過による変化とオートファジーの数の時間変化の情報との関係が明らかである場合には、オートファゴソーム観察部１０１は、細胞画像に撮像されたオートファゴソームの数を数えることなく、分子混雑の状態の時間経過による変化の情報から、選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定しても構わない。

　また、上述の実施形態では、画像処理装置１０が撮像画像取得部１００を備える構成について説明したが、顕微鏡装置２０や、撮像画像取得部１００を備えなくてもよい。この場合には、画像処理装置１０は、不図示の記憶部に予め記憶された細胞画像に基づいて細胞内に誘発されたオートファジーの種類を判定すればよい。
　撮像画像取得部１００は、顕微鏡装置２０が撮像した細胞画像を取得することができるため、他の装置を介して細胞画像を取得する場合と比較して、手間を省くことができる。

　また、上述の実施形態では、分子混雑の状態の時間経過の情報を用いたが、分子状態の時間経過の情報に限られず、分子混雑の変化の情報のみ用いても構わない。例えば、刺激を加える前の細胞の分子混雑の状態を基準となる情報として不図示の記憶部に記憶し、所定時間の分子状態を基準となる情報と比較した結果を分子混雑の状態の情報として用いても構わない。

　なお、上述の実施形態では、状態判定部は、取得したオートファゴソームの数と、分子混雑の状態とに基づいて、細胞内で発生しているオートファジー種類のうち、選択的オートファジーと非選択的オートファジーとの種類を特定したが、選択的オートファジーと非選択的オートファジーの種類を特定しなくても構わない。例えば、細胞内において誘発される、選択的オートファジーに２種類の選択的オートファジーがある場合がある。この場合に、一方の選択的オートファジーの分解量が非選択的オートファジーの分解量よりも大きくなる場合ある。この場合には、状態判定部は、取得したオートファゴソームの数と、分子混雑の状態とに基づいて、細胞内で発生しているオートファジーの種類が分子混雑の状態を変化させるオートファジーの種類か、分子混雑の状態を変化させないオートファジーの種類かを判定しても構わない。すなわち、オートファジーの種類として、選択的オートファジーと非選択的オートファジーと判定するだけではなく、例えば、分子混雑の状態を変化させるオートファジーの種類か、分子混雑の状態を変化させないオートファジーの種類かを判定しても構わない。また、例えば、分子混雑の状態を変化させるオートファジーの種類は、分子混雑の状態の所定時間の変化量でも構わない。例えば、異なる２種類のオートファジーを判定する場合に、所定時間の変化量の違いで判定しても構わない。例えば、２種類のオートファジーの分子混雑が減少する場合には、所定時間の分子混雑の減少量の違いで、２種類のオートファジーを判定しても構わない。

［第２の実施形態］
　ここまでは、画像処理装置が、細胞内のオートファジーが選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定する場合について説明した。次に、図７を参照して、画像処理装置が、薬剤などからの刺激が、選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導するか否かを判定し、刺激が細胞の数の変化に与える影響を判定する場合について説明する。なお、第１の実施形態と同一の構成及び動作については、同一の符号を付してその説明を省略する。
　図７は、画像処理装置１０ａの機能構成の一例を示す図である。

　画像処理装置１０ａは、撮像画像取得部１００ａと、オートファゴソーム観察部１０１ａと、分子混雑観察部１０２ａと、状態判定部１０３ａと、刺激判定部１０５ａと、結果出力部１０４ａとを備える。

　撮像画像取得部１００ａは、撮像部２２が撮像した複数の細胞画像と、実験の条件とを対応付けて取得する。実験の条件とは、細胞画像に撮像された細胞へ与えられた薬剤などの情報である。撮像画像取得部１００ａが取得する細胞画像には、刺激を受けた細胞が撮像された画像及び、刺激を受けずに培養された細胞が撮像された画像が含まれる。刺激を受けずに培養された細胞とは、刺激を受けた細胞と、刺激の有無以外を同様の条件にして培養された細胞である。以下の説明では、刺激を受けずに培養された細胞を、コントロール細胞とも記載する。これらの場合、不図示の記憶部は、実験条件記憶部を備えていてもよい。この実験条件記憶部には、細胞画像に対応付けられている細胞に対する実験の条件の情報が、細胞画像毎に記憶される。
　撮像画像取得部１００ａは細胞画像を、オートファゴソーム観察部１０１ａと、分子混雑観察部１０２ａとに対して供給する。

　オートファゴソーム観察部１０１ａは、撮像画像取得部１００ａから細胞画像を取得する。オートファゴソーム観察部１０１ａは、細胞画像毎にオートファゴソームの数を数える。また、オートファゴソーム観察部１０１ａは、細胞画像毎に細胞の数を数える。オートファゴソーム観察部１０１ａは、数えたオートファゴソームの数と、細胞の数とを、状態判定部１０３ａに対して供給する。

　分子混雑観察部１０２ａは、撮像画像取得部１００ａから細胞画像を取得する。分子混雑観察部１０２ａは、撮像画像取得部１００ａから取得した細胞画像から、撮像された細胞の分子混雑の状態を観察する。分子混雑観察部１０２ａは、観察した分子混雑の状態を状態判定部１０３ａに対して供給する。

　状態判定部１０３ａは、オートファゴソーム観察部１０１ａからオートファゴソームの数と、細胞の数とを取得する。状態判定部１０３ａは、分子混雑観察部１０２ａから分子混雑の状態を取得する。状態判定部１０３ａは、オートファゴソームの数と、分子混雑の状態とを、実験の条件と共に記憶する。状態判定部１０３ａは、実験の条件毎に、時間経過によるオートファゴソームの数の変化と、細胞の数の変化と、分子混雑の状態の変化とを測定する。状態判定部１０３ａは、測定したオートファゴソームの数の変化と、細胞の数の変化と、分子混雑の状態の変化とに基づいて、実験の条件毎にグラフにプロットする。
　状態判定部１０３ａは、グラフを刺激判定部１０５ａに対して供給する。

　刺激判定部１０５ａは、状態判定部１０３ａからグラフを取得する。刺激判定部１０５ａは、状態判定部１０３ａから取得するグラフに基づいて、細胞が受けた刺激が、選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導するか否かを判定し、刺激が細胞の数の変化に与える影響を判定する。なお、状態判定部１０３aから取得するグラフだけではなく、数値の数理解析によっても、細胞が受けた刺激が、選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導もしくは阻害するか否かを判定しても構わない。
　刺激判定部１０５ａは、判定した結果を、結果出力部１０４ａに対して供給する。結果出力部１０４ａは、刺激判定部１０５ａから判定した結果を表示部３０ａに表示させる。

［第２の実施形態に係る画像処理装置の処理の一例］
　次に、図８を参照して、画像処理装置１０ａが、細胞に与えられた刺激が選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導するか否かを判定し、刺激が細胞の数の変化に与える影響を判定する処理の一例について説明する。
　図８は、第２の実施形態に係る画像処理装置１０ａが、刺激によって細胞のオートファジー活性の状態の変化と、細胞の数の変化に与える影響とを判定する処理の一例を示す流れ図である。なお、ここに示す処理手順は、一例であって、処理手順の省略や処理手順の追加が行われてもよい。

　撮像画像取得部１００ａは、顕微鏡装置２０から細胞画像を、細胞に対する実験の条件と共に取得する（ステップＳ２１０）。撮像画像取得部１００ａは、顕微鏡装置２０から取得した細胞画像と、実験の条件とを対応付けて、オートファゴソーム観察部１０１ａに対して供給する。オートファゴソーム観察部１０１ａは、撮像画像取得部１００ａから細胞画像と、実験の条件とを取得する。オートファゴソーム観察部１０１ａは、撮像画像取得部１００ａから取得した細胞画像に撮像されたオートファゴソームの数を数える。また、オートファゴソーム観察部１０１ａは、細胞画像に撮像された細胞の数を数える（ステップＳ２２０）。オートファゴソーム観察部１０１ａは、数えたオートファゴソームの数と、数えた細胞の数と、実験の条件とを対応付けて、状態判定部１０３ａに対して供給する。

　撮像画像取得部１００ａは、顕微鏡装置２０から取得した細胞画像と、実験の条件とを対応付けて、分子混雑観察部１０２ａに対して供給する。分子混雑観察部１０２ａは、撮像画像取得部１００ａから細胞画像と、実験の条件とを取得する。分子混雑観察部１０２ａは、撮像画像取得部１００ａから取得した細胞画像に撮像された細胞の分子混雑の状態を算出する（ステップＳ２３０）。分子混雑観察部１０２は、算出した分子混雑の状態と、実験の条件とを対応付けて、状態判定部１０３ａに対して供給する。

　状態判定部１０３ａは、オートファゴソーム観察部１０１ａからオートファゴソームの数と、細胞の数と、実験の条件とを取得する。状態判定部１０３ａは、分子混雑観察部１０２ａから分子混雑の状態と、実験の条件とを取得する。状態判定部１０３ａは、実験の条件毎に、オートファゴソームの数の時間経過による変化と、分子混雑の状態の時間経過による変化と、細胞の数の時間経過による変化とを測定する。画像処理装置１０ａは、所定の時間分のオートファゴソーム数と分子混雑の状態とが取得されるまで、ステップＳ２１０からステップＳ２３０までの処理を繰り返す。状態判定部１０３ａは、測定したオートファゴソーム数の時間経過による変化と、細胞の数の時間経過による変化とに基づいて、実験の条件毎にグラフにプロットする（ステップＳ２４０）。状態判定部１０３ａは、刺激判定部１０５ａに対してグラフを供給する。

　なお、画像処理装置１０ａは、細胞画像を撮像した時間が対応付けられた状態の細胞画像と、実験の条件とを対応付けて取得し、細胞画像が撮像された時間毎にオートファゴソームの数と、細胞の数と、分子混雑の状態とを一度に算出してもよい。また、ステップＳ２２０の処理と、ステップＳ２３０の処理とは、どちらを先に処理してもよい。

　ここで、図９を参照して、状態判定部１０３ａが生成するグラフについて説明する。
　図９は、薬剤の種類を実験の条件として、薬剤ごとにオートファゴソームの数の変化と、細胞増殖の状態の変化とをプロットした図である。細胞増殖の状態とは、薬剤の刺激によって、細胞の数が増減する状態を示す。グラフには、領域Ａと、領域Ｂと、領域Ｃと、領域Ｄとがある。
　領域Ａは、細胞が増殖し、オートファゴソームの数が減少した領域である。領域Ｂは、細胞が増殖し、オートファゴソームの数が増加した領域である。領域Ｃは、細胞が減少し、オートファゴソームの数が減少した領域である。領域Ｄは、細胞が減少し、オートファゴソームの数が増加した領域である。コントロールと記載された領域は、刺激を受けた細胞と比較に用いられるコントロール細胞の細胞数の時間経過による変化と、オートファゴソームの数の時間経過による変化とに基づいてプロットされた領域である。コントロールと記載された領域から離れた位置にプロットされる薬剤は、細胞増殖の状態や、オートファゴソームの数に影響を与える薬剤であることを示す。

　図９に示す一例では、薬剤Ａの刺激を受けた細胞は、細胞は増加し、オートファゴソームの数は減少したことを示す。また、薬剤Ｂの刺激を受けた細胞は、細胞は増加し、オートファゴソームの数は増加したことを示す。つまり、図９に示すグラフは、薬剤の影響を細胞増殖とオートファゴソームの数とで指し示すことができる。これにより、例えば、薬剤Ｂはオートファゴソーム数を増加させるし、細胞を増殖させる機能を有した薬剤であることを示すことができる。また、図９に示すグラフとは別に、分子混雑の状態とオートファゴソームの数とを調べることにより、薬剤Ｂが選択的オートファジー又は非選択的オートファジーのどちらを誘導するのかを示すことができる。

　図８に戻り、刺激判定部１０５ａは、状態判定部１０３ａからグラフを取得する。刺激判定部１０５ａは、状態判定部１０３ａから取得したグラフに基づいて、刺激が細胞に対して選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導もしくは阻害するか否かを判定し、更に、刺激が細胞の数の変化に与える影響を判定する（ステップＳ２５０）。

　刺激判定部１０５ａは、細胞増殖を増加傾向にして、オートファゴソームの数を減少させる刺激を、オートファジー細胞死が生じる細胞の生存を回復させる刺激であると判定する。オートファジー細胞死とは、オートファジー活性が過剰となってしまい細胞が死ぬことである。つまり、刺激判定部１０５ａは、図９に示す領域Ａにプロットされた薬剤は、オートファジーを阻害させ、細胞の増殖を促進させる刺激を与える薬剤であると判定する。

　刺激判定部１０５ａは、細胞増殖を増加傾向にして、オートファゴソームの数を増加させる刺激を、オートファジー活性が他の細胞よりも少なく細胞の増殖に悪影響を受けている細胞の生存を回復させる刺激であると判定する。つまり、刺激判定部１０５ａは、図９に示す領域Ｂにプロットされた薬剤は、オートファジーを促進させ、細胞の増殖を促進させる刺激を与える薬剤であると判定する。

　刺激判定部１０５ａは、細胞増殖を減少傾向にして、オートファゴソームの数を減少させる刺激を、選択的オートファジーを抑制することで細胞の増殖を抑える刺激であると判定する。つまり、刺激判定部１０５ａは、図９に示す領域Ｃにプロットされた薬剤は、オートファジーを阻害させ、細胞の増殖を阻害する刺激を与える薬剤であると判定する。

　刺激判定部１０５ａは、細胞増殖を減少傾向にして、オートファゴソームの数を増加させる刺激を、オートファジーを促進することでオートファジー細胞死を引き起こす刺激であると判定する。つまり、刺激判定部１０５ａは、図９に示す領域Ｄにプロットされた薬剤は、オートファジーを促進させ、細胞の増殖を阻害する刺激を与える薬剤であると判定する。
　なお、上述で説明した図９に示す領域の解釈は、一つの解釈でありこれに限定されない。例えば、扱う細胞種によって、解釈が異なる場合がある。

　刺激判定部１０５ａは、判定した結果を、結果出力部１０４ａに対して供給する。結果出力部１０４ａは、刺激判定部１０５ａから取得した判定結果を、表示部３０に表示させる。

［第２の実施形態のまとめ］
　以上説明したように、画像処理装置１０ａは、撮像画像取得部１００ａと、オートファゴソーム観察部１０１ａと、分子混雑観察部１０２ａと、状態判定部１０３ａと、刺激判定部１０５ａと、結果出力部１０４ａとを備える。撮像画像取得部１００ａは、オートファゴソーム観察部１０１ａと、分子混雑観察部１０２ａとに対して、細胞画像と、細胞に対する実験の条件とを対応付けて供給する。これにより、オートファゴソーム観察部１０１ａは、実験の条件と対応付けたオートファゴソームの数と、細胞の数とを数えることができる。また、分子混雑観察部１０２ａは、実験の条件と対応付けた分子混雑の状態を観察することができる。
　本実施形態は、オートファジー活性制御による病態改善につながる薬や刺激等の同定が可能である。例えば、ある種の病態細胞にはＡというタンパク質のゴミが溜まっており、細胞の生育に悪影響を与えていたとする。この場合に、Ａというタンパク質を選択的に除去して、細胞の生育を改善する薬剤の同定が望まれる。そこで、薬剤処理後の分子混雑とオートファゴソーム数の相関を元に選択的オートファジーを誘導する薬剤を同定する。さらに、薬剤処理後の細胞増殖とオートファゴソームの数との相関を元に、選択的オートファジーを正に誘導し、細胞増殖を改善する薬剤が同定できれば、病態細胞に適した薬剤同定を行うことが可能となる。

　状態判定部１０３ａは、オートファゴソーム観察部１０１ａから実験の条件と、オートファゴソームの数と、細胞の数とを取得する。状態判定部１０３ａは、分子混雑観察部１０２ａから実験の条件と、分子混雑の状態とを取得する。状態判定部１０３ａは、取得したオートファゴソームの数と、分子混雑の状態とに基づいて、実験の条件毎にオートファジー活性の状態を判定する。これにより、画像処理装置１０ａは、刺激に応じたオートファジー活性の状態を判定することができる。

　刺激判定部１０５ａは、状態判定部１０３ａから実験の条件毎にオートファジー活性の状態を取得する。刺激判定部１０５ａは、オートファジー活性の変化に基づいて、細胞に刺激を与える薬剤が、選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導するか否かを判定し、更に、刺激が細胞の数の変化に与える影響を判定する。これにより、画像処理装置１０ａは、薬剤が細胞のオートファジー活性に与える影響を判定することができる。また、画像処理装置１０ａは、オートファジー活性の状態の変化と、細胞増殖の変化とに関係するか否かを判定することができる。つまり、画像処理装置１０ａは、オートファジーを制御する薬剤が、細胞のオートファジー活性へ影響するか否かを調べることができる。

　なお、上述した状態判定部１０３ａは、グラフにプロットする処理は必須ではなく、オートファゴソーム数の時間経過による変化、細胞の数の時間経過による変化及び、分子混雑の状態の時間経過による変化と、実験の条件とが対応付けられた状態の情報を生成すればよい。刺激判定部１０５ａは、オートファゴソーム数の時間経過による変化及び、分子混雑の状態の時間経過による変化と、実験の条件とが対応付けられた状態の情報に基づいて、細胞が受けた刺激が、選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導するか否かを判定し、刺激が細胞の数の変化に与える影響を判定すればよい。

［第３の実施形態］
　次に、オートファジーと関与する分子を特定する画像処理装置の構成について、図１０を参照して説明する。なお、第１の実施形態及び第２の実施形態と同一の構成及び動作については、同一の符号を付してその説明を省略する。
　図１０は、オートファジーと関与する分子を特定する画像処理装置１０ｂの機能構成の一例を示す図である。画像処理装置１０ｂはオートファジー活性の変化と相関のある分子を特定する。

　画像処理装置１０ｂは、撮像画像取得部１００ｂと、オートファゴソーム観察部１０１ａと、分子混雑観察部１０２ａと、状態判定部１０３ａと、刺激判定部１０５ｂと、特徴量算出部１０６ｂと、相関算出部１０７ｂと、分子判定部１０８ｂと、結果出力部１０４ｂとを備える。

　撮像画像取得部１００ｂは、撮像部２２から細胞画像を、実験の条件と対応付けて取得する。細胞画像には、刺激を受けた細胞が撮像された細胞画像と、コントロール細胞が撮像された細胞画像とが含まれる。撮像画像取得部１００ｂは、撮像部２２から取得した細胞画像を実験の条件と対応付けた状態で、オートファゴソーム観察部１０１ａ、分子混雑観察部１０２ａ及び特徴量算出部１０６ｂに対して供給する。

　刺激判定部１０５ｂは、実験の条件毎に判定した結果を、特徴量算出部１０６ｂに対して供給する。
　特徴量算出部１０６ｂは、撮像画像取得部１００ｂから、実験の条件と対応付けられた状態の細胞画像を取得する。特徴量算出部１０６ｂは、取得した細胞画像から細胞を構成する構成要素の特徴量を算出する。この特徴量には、細胞画像の輝度、画像中の細胞面積、画像中の細胞画像の輝度の分散、形などが含まれる。すなわち、特徴量は、撮像される細胞画像から取得される情報から導出される特徴である。すなわち、特徴量は、撮像される細胞画像から取得される情報から導出される特徴である。例えば、取得される画像における輝度分布を算出する。時系列もしくは、分化等の細胞状態の変化で異なる複数の画像を用い、算出される輝度分布の所定時間の変化、もしくは、算出される輝度分布の分化等の細胞状態変化に伴う変化から、他とは異なる輝度の変化を示す位置情報を求め、輝度の変化を特徴量としてもよい。

　また、特徴量算出部１０６ｂは、所定の時間間隔で撮像した複数の画像の各々を観察することによって、細胞の収縮、心拍拍動周期、細胞移動速度、元気な細胞や死につつある細胞の指標である核内クロマチンの凝集度の変化、神経細胞の突起の数や長さの変化率、神経細胞のシナプスの数、膜電位変化などの神経活動、細胞内カルシウム濃度変化、２次メッセンジャーの活動度、オルガネラの形態変化、細胞内の分子の挙動、核形態、核内構造体の挙動、ＤＮＡ分子の挙動等の動的な特徴量を抽出するようにしてもよい。これら特徴量抽出方法は、例えばフーリエ変換、ウェーブレット変換、時間微分を用い、ノイズ除去のために移動平均を用いる。

　特徴量算出部１０６ｂは、算出した特徴量を、相関算出部１０７ｂに対して供給する。相関算出部１０７ｂは、特徴量算出部１０６ｂから特徴量を取得する。相関算出部１０７ｂは、取得した特徴量に基づいて、細胞を構成する構成要素同士の相関を算出する。なお、以下の説明では、相関算出部１０７ｂが算出する相関を、ネットワークとも記載する。相関算出部１０７ｂは、この一例では、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｌａｓｓｏ法により、ネットワークを算出する。Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｌａｓｓｏ法とは、Ｌ１正則化付のガウシアンモデルから、精度行列を推定するための効率的なアルゴリズムである。例えば、ＪＥＲＯＭＥ　ＦＲＩＥＤＭＡＮとＴＲＥＶＯＲ　ＨＡＳＴＩＥとＲＯＢＥＲＴ　ＴＩＢＳＨＩＲＡＮＩによるＢｉｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　（２００８），　９，　３　４３２－４４１号の“Ｓｐａｒｓｅ　ｉｎｖｅｒｓｅ　ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｇｒａｐｈｉｃａｌ　ｌａｓｓｏ”に記載されている。なお、相関算出部１０７ｂは、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｌａｓｓｏ法以外の方法によってネットワークを算出してもよい。

　相関算出部１０７ｂは、刺激された細胞が撮像された細胞画像から算出されるネットワークと、コントロール細胞が撮像された細胞画像から算出されるネットワークとを算出する。以下の説明では、刺激された細胞が撮像された細胞画像から算出されるネットワークを、刺激ネットワークと記載する。また、以下の説明では、コントロール細胞が撮像された細胞画像から算出されるネットワークを、コントロールネットワークと記載する。相関算出部１０７ｂは、算出した刺激ネットワークと、コントロールネットワークとを分子判定部１０８ｂに対して供給する。
　ここで、相関算出部１０７ｂが算出するネットワークについて説明する。ネットワークには、ノード、エッジ等が含まれる。ネットワークは、ノードとノードとを繋ぐエッジによって表現される。ノードとは、この一例では細胞の構成要素である。したがって、細胞の構成要素の特徴量同士に相関がある場合には、構成要素の特徴量同士にエッジがあると表現される。本実施形態においては、構成要素の特徴量同士に相関がある場合には、構成要素と構成要素とを繋ぐエッジによって表現される。勿論、構成要素の特徴量同士に相関がある場合に、構成要素の特徴量と構成要素の特徴量とを繋ぐエッジによって表現される。

　分子判定部１０８ｂは、相関算出部１０７ｂから刺激ネットワークと、コントロールネットワークとを取得する。分子判定部１０８ｂは、刺激ネットワークと、コントロールネットワークとを比較して、刺激判定部１０５ｂが判定した刺激によって誘導されるオートファジーと関与する分子を判定する。分子判定部１０８ｂは、判定結果を結果出力部１０４ｂに対して供給する。

　結果出力部１０４ｂは、分子判定部１０８ｂから判定結果を取得し、表示部３０に表示させる。

［第３の実施形態に係る画像処理装置の処理の一例］
　次に、図１１を参照して、画像処理装置１０ｂが、刺激によって誘導されるオートファジーと関与する分子を判定する処理の一例について説明する。
　図１１は、第３の実施形態に係る画像処理装置１０ｂが、刺激によって誘導されるオートファジーと関与する分子を判定する処理の一例を示す流れ図である。第３の実施形態に係る画像処理装置１０ｂが刺激によって誘導されるオートファジー活性の変化と相関の有る分子を判定する。なお、ここに示す処理手順は、一例であって、処理手順の省略や処理手順の追加が行われてもよい。

　画像処理装置１０ｂは、図８に示す処理Ｓ２を行い、細胞に与えた刺激が、オートファジー活性の状態が、選択的オートファジー又は非選択的オートファジーかを判定する（ステップＳ３１０）。撮像画像取得部１００ｂは、顕微鏡装置２０から細胞画像を、細胞に対する実験の条件と共に取得する（ステップＳ３２０）。撮像画像取得部１００ｂは、顕微鏡装置２０から取得した細胞画像と、実験の条件とを対応付けて、特
徴量算出部１０６ｂに対して供給する。特徴量算出部１０６ｂは、撮像画像取得部１００ｂから実験の条件と対応付けられた細胞画像を取得する。特徴量算出部１０６ｂは、実験の条件毎に特徴量を算出する（ステップＳ３３０）。特徴量算出部１０６ｂは、算出した特徴量を実験の条件と対応付けて、相関算出部１０７ｂに対して供給する。相関算出部１０７ｂは、特徴量算出部１０６ｂから、実験の条件と対応付けられた特徴量を取得する。相関算出部１０７ｂは、取得した特徴量に基づいて、刺激ネットワークと、コントロールネットワークとを算出する（ステップＳ３４０）。相関算出部１０７ｂは、算出した刺激ネットワークと、コントロールネットワークとを、分子判定部１０８ｂに対して供給する。分子判定部１０８ｂは、相関算出部１０７ｂから刺激ネットワークと、コントロールネットワークとを取得する。分子判定部１０８ｂは、取得した刺激ネットワークと、コントロールネットワークと比較する（ステップＳ３５０）。分子判定部１０８ｂは、刺激ネットワークに含まれるエッジ間と、コントロールネットワークに含まれるエッジとの間に差が生じた分子を、ターゲット分子として判定する（ステップＳ３６０）。ターゲット分子とは、刺激によって誘導されるオートファジー活性と相関を示す分子である。ターゲット分子とは、細胞内で誘導されるオートファジーと関与する分子である。

　ここで、図１２を参照して、刺激ネットワーク及びコントロールネットワークの一例について説明する。
　図１２は、相関算出部１０７ｂが算出する刺激ネットワーク及びコントロールネットワークの一例を示す図である。

　図１２（Ａ）は、刺激ネットワークの一例である。図１２（Ｂ）は、コントロールネットワークの一例である。図１２に示すネットワーク含まれる分子Ａ、分子Ｂ、分子Ｃ、分子Ｄ、オートファゴソームの数、分子混雑は、ノードの一例である。分子Ａ、分子Ｂ、分子Ｃ及び分子Ｄとは、細胞画像から特定できる特徴量である。この特徴量には、画素の輝度値、画像内のある領域の面積、画素の輝度の分散値などが含まれる。したがって、例えば、分子Ａの特徴量には、分子Ａに相当する画素の輝度値である。細胞画像から特定する分子は、ＤＮＡ、タンパク質及び、代謝物質などである。図１２（Ａ）に示すように、分子Ａと分子Ｂとを接続するエッジは、分子Ａと分子Ｂとの間に相関があることを示す。分子Ａと分子Ｂとを接続するエッジは、それぞれ分子Ａの特徴量と分子Ｂの特徴量との間に相関があることを示す。同様に、分子Ｂと分子Ｃとを接続するエッジは、分子Ｂと分子Ｃとの間に相関があることを示す。また、分子Ｃとオートファゴソームの数との間に相関がある。この場合には、例えば、分子Ｃの輝度値の変化とともに、オートファゴソームの数の増減とが相関する。

　次に、図１３を参照して、分子判定部１０８ｂが、図１２に示す刺激ネットワークとコントロールネットワークとを比較した結果を示す。
　図１３は、分子判定部１０８ｂが刺激ネットワークとコントロールネットワークとを比較した結果の一例を示す図である。
　分子判定部１０８ｂは、図１２（Ａ）に示す刺激ネットワークと、図１２（Ｂ）に示すコントロールネットワークとを比較して、図１３に示すネットワークを算出する。具体的には、分子判定部１０８ｂは、刺激ネットワークと、コントロールネットワークとで、エッジの差を算出する。この一例では、図１３に示すように、分子Ｃとオートファゴソームの数との間のエッジと、オートファゴソームの数と分子混雑との間のエッジとに差がある。分子判定部１０８ｂは、刺激によって誘発されるオートファジー活性と関与する細胞内の分子Ｃが、ターゲット分子ＴＡであると判定する。言い換えると、分子判定部１０８ｂは、薬剤による刺激によって誘導されたオートファジー活性と、分子Ｃとに関係があると判定する。なお、図１２（Ａ）では分子Ｃとオートファゴソームの数との間にエッジが存在したので、分子Ｃとオートファジー活性とが相関していたが、分子Ｃと分子混雑との間にエッジが存在する場合でも、分子Ｃとオートファジー活性とが相関していると判定しても構わない。

　なお、上述した説明では、相関算出部１０７ｂは、オートファゴソームの数と、分子混雑の状態とを特徴量としてネットワークを算出したが、オートファゴソームの数と、分子混雑の状態は含まれなくてもよい。

［第３の実施形態のまとめ］
　以上説明したように、画像処理装置１０ｂは、特徴量算出部１０６ｂと、相関算出部１０７ｂと、分子判定部１０８ｂとを備える。特徴量算出部１０６ｂは、細胞画像から特徴量を算出する。相関算出部１０７ｂは、特徴量算出部１０６ｂが算出する特徴量に基づいて、ネットワークを算出する。これにより、画像処理装置１０ｂは、細胞画像に含まれる特徴量同士の相関を算出することができる。画像処理装置１０ｂは、特徴量同士の相関を算出することにより、刺激判定部１０５ｂが判定する刺激によって誘導されるオートファジー活性と相関のある分子を判定することができる。

　分子判定部１０８ｂは、相関算出部１０７ｂが算出する刺激ネットワークと、コントロールネットワークとに基づいて、刺激判定部１０５ｂが判定する刺激によって誘導されるオートファジー活性に関与する分子を判定する。これにより、画像処理装置１０ｂは、薬剤が誘導するオートファジーと関与する分子を判定することができる。

　なお、画像処理装置１０ｂは、刺激に対する細胞内の特徴量同士の相関を解析する解析装置であってもよい。この場合には、解析装置が備える撮像画像取得部１００ｂは、刺激されていない細胞もしくは刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得する。解析装置が備える特徴量算出部１０６ｂは、撮像画像取得部１００ｂが取得した複数の細胞画像の情報に基づいて、細胞を構成する構成要素の特徴量を算出する。解析装置が備える相関算出部１０７ｂは、細胞を構成する構成要素の機能を推定する。この一例では、特徴量算出部１０６ｂは、オートファゴソームの数と、分子混雑の状態と、細胞に含まれる分子をそれぞれ特徴量として算出し、細胞の構成要素の機能を推定する。解析装置は、構成要素の機能と、細胞を構成する構成要素の特徴量との相関を算出する。具体的には、解析装置は、細胞画像に撮像された細胞から算出されるオートファゴソームの数と、分子混雑の状態とに基づいて相関関係を算出する。解析装置は、細胞画像に撮像された細胞が、与えられた刺激によって、選択的オートファジー又は非選択的オートファジーが促進もしくは阻害されたかを解析する。

　なお、解析装置は、細胞画像に撮像された細胞から算出されるオートファゴソームの数と、分子混雑の状態に基づいて、オートファジーの種類を算出する。算出したオートファジーの種類と、細胞を構成する構成要素の特徴量との相関を算出しても構わない。すなわち、細胞の機能と、細胞を構成する構成要素の特徴量と相関を算出し、解析装置は、細胞画像に撮像された細胞が、与えられた刺激によって、誘発される細胞の機能と、細胞の機能の誘発に関与する構成要素との相関を解析することができる。

　なお、ノードは上述した例に限られず、例えば、細胞の構成要素に応じた複数の種類がある。一例として、細胞核の画像の特徴量には、核内総輝度値や、核の面積などが含まれる。細胞質の画像の特徴量には、細胞質内総輝度値や、細胞質の面積などが含まれる。また、細胞全体の画像の特徴量には、細胞内総輝度値や、細胞の面積などが含まれる。また、ミトコンドリアの画像の特徴量には、断片化率が含まれる。

　また、特徴量算出部１０６ｂは、細胞画像に対応付けられている細胞に対する実験の条件の情報に基づいて、特徴量を算出してもよい。例えば、細胞について抗体を反応させた場合において撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０６ｂは撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０６ｂは、抗体を反応させた場合に特有の特徴量を算出してもよい。また、細胞を染色した場合、又は細胞に蛍光タンパクを付与した場合において撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０６ｂは、細胞を染色した場合、又は細胞に蛍光タンパクを付与した場合に特有の特徴量を算出してもよい。

［第４の実施形態］
　次に、画像処理装置が他の解析装置がオミックス解析した結果に基づいて、オートファジー活性と関与する分子を特定する構成について、図１４を参照して説明する。なお、第１の実施形態、第２の実施形態及び第３の実施形態と同一の構成及び動作については、同一の符号を付してその説明を省略する。

　図１４は、画像処理装置１０ｃの機能構成の一例を示す図である。
　画像処理装置１０ｃは、撮像画像取得部１００ａと、オートファゴソーム観察部１０１ａと、分子混雑観察部１０２ａと、状態判定部１０３ａと、刺激判定部１０５ｃと、分子判定部１０８ｃと、結果出力部１０４ｂとを備える。

　刺激判定部１０５ｃは、状態判定部１０３ａが判定するオートファジー活性の状態の変化に基づいて、細胞に与えられた刺激が、選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導したかを判定する。刺激判定部１０５ｃは、判定した結果を、分子判定部１０８ｃに対して出力する。

　分子判定部１０８ｃは、解析装置４０からオミックス解析の結果を取得する。解析装置４０は、細胞をオミックス解析する。オミックス解析とは、細胞を網羅的に解析することである。具体的には、オミックス解析は、細胞に含まれる核酸、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、低分子代謝物、脂質や代謝物及び糖鎖を網羅的に解析する。細胞は、高密度マイクロアレイとスキャナ、高速シークエンサー、質量分析計などの解析装置によって、オミックス解析される。なお、解析装置４０が解析する細胞は、ウェルプレートＷＰで培養されて細胞画像として撮像された細胞に限られず、撮像された細胞と同じ刺激を受けた細胞であればよい。解析装置４０は、図１２に示すネットワークをオミックス解析の結果として出力する場合について説明するが、これに限られない。

　解析装置４０は、解析結果を分子判定部１０８ｃに対して供給する。分子判定部１０８ｃは、解析装置４０からオミックス解析の結果を取得する。分子判定部１０８ｃは、刺激判定部１０５ｃから刺激によって誘導されたオートファジー活性の状態を取得する。分子判定部１０８ｃは、オートファジー活性の状態と、オミックス解析の結果とに基づいて、オートファジー活性と関与する分子を判定する。
　分子判定部１０８ｃは、判定した結果を結果出力部１０４ｂに対して出力する。結果出力部１０４ｂは、取得した判定結果を、表示部３０に表示させる。

［第４の実施形態に係る画像処理装置の処理の一例］
　次に、図１５を参照して、画像処理装置１０ｃが、オミックス解析の結果に基づいて、刺激によって誘導されるオートファジーと関与する分子を判定する処理の一例について説明する。
　図１５は、第４の実施形態に係る画像処理装置１０ｃが、刺激によって誘導されるオートファジーと関与する分子を判定する処理の一例を示す流れ図である。なお、ここに示す処理手順は、一例であって、処理手順の省略や処理手順の追加が行われてもよい。

　画像処理装置１０ｃは、図８に示す処理Ｓ２を行い、細胞に与えられた刺激が選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導したかを判定する（ステップＳ４１０）。解析装置４０は、刺激が与えられた細胞と、コントロール細胞とを、それぞれオミックス解析する。解析装置４０は、オミックス解析に基づいて算出したネットワークを、分子判定部１０８ｃに対して供給する。分子判定部１０８ｃは、刺激が選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導したかの判定結果を取得する。分子判定部１０８ｃは、解析装置４０からオミックス解析によって算出されたネットワークを取得する（ステップＳ４２０）。

　分子判定部１０８ｃは、オミックス解析の結果に基づいて、オートファジー活性と関与する分子を判定する（ステップＳ４３０）。分子判定部１０８ｃは、刺激が与えられた細胞から算出されたネットワークと、コントロール細胞から算出されたネットワークとを比較することにより、オートファジー活性と関与する分子を同定する。なお、分子判定部１０８ｃは、解析装置４０が算出したネットワーク以外の情報に基づいて、分子を同定してもよい。解析装置４０は、オミックス解析によって細胞に含まれる分子の状態を解析する場合には、分子判定部１０８ｃは、刺激が与えられた細胞に含まれる分子の状態と、コントロール細胞に含まれる分子の状態とを比較することで、オートファジー活性と関与する分子を同定してもよい。

［第４の実施形態のまとめ］
　以上説明したように、画像処理装置１０ｃは、刺激判定部１０５ｃと、分子判定部１０８ｃを備える。分子判定部１０８ｃは、解析装置４０から細胞のオミックス解析の結果を取得する。分子判定部１０８ｃは、刺激判定部１０５ｃから細胞に与えられた刺激が選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導もしくは阻害したかの判定結果を取得する。分子判定部１０８ｃは、オミックス解析の結果と、細胞に与えられた刺激が選択的オートファジー又は非選択的オートファジーを誘導もしくは阻害したかを判定した結果とに基づいて、オートファジーと関与する分子を同定する。これにより、画像処理装置１０ｃは、オミックス解析によって解析された結果に基づいて、オートファジーと関与する分子を同定することができる。

　なお、上述の実施形態では、細胞を含む画像から、オートファジーに関する情報と、分子の混雑に関する情報とに基づいてオートファジーの種類を特定したが、細胞を含む画像以外の情報を用いても構わない。例えば、細胞を含む画像に代えて、ウェスタンブロティングを用いても構わない。勿論、細胞を含む画像とともに、それ以外の手法として、例えば、ウェスタンブロティングの情報を用いても構わない。

［判定結果表示装置の一例］
　上述した第１の実施形態から第４の実施形態に示す画像処理装置が判定した結果を表示する表示装置について説明する。この表示装置は、画像処理装置が判定した結果を取得する。表示装置は、取得した判定結果を、表示部３０に表示させる。

　なお、表示装置は、画像処理装置が判定した結果を取得した判定結果の表示方法を変更して、表示部３０に表示させてもよい。例えば、画像処理装置が図９に示す判定結果をグラフにプロットする前の座標のデータとして出力した場合には、表示装置は、グラフにプロット後の画像データを生成し、表示部３０に表示させてもよい。すなわち、表示装置は、表示部３０以外に、上述の実施形態のいずれかの画像処理装置の少なくとも一部の機能を有していても構わない。

　表示装置は、画像処理装置が判定した結果を取得する。表示装置は、取得した判定結果に基づく画像を表示部３０に表示させる。これにより、表示装置は、画像処理装置を利用するユーザーに対して、画像処理装置が判定した結果を提示することができる。また、表示装置は、画像処理装置が判定した結果の表示方法を変更することにより、ユーザーが認識しやすい表示画像を提示することができる。

　なお、本発明の実施形態における画像処理装置１０、画像処理装置１０ａ、画像処理装置１０ｂ、画像処理装置１０ｃ、解析装置及び表示装置の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、上述した種々の処理を行ってもよい。

　なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

　さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

　以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

　なお、上述の各実施形態の要件は、適宜組み合わせることができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。また、法令で許容される限りにおいて、上述の各実施形態及び変形例で引用した装置などに関する全ての公開公報及び米国特許の開示を援用して本文の記載の一部とする。

　１…顕微鏡観察システム、１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ…画像処理装置、２０…顕微鏡装置、３０…表示部、４０…解析装置、１００，１００ａ，１００ｂ…撮像画像取得部、１０１，１０１ａ…オートファゴソーム観察部、１０２，１０２ａ…分子混雑観察部、１０３，１０３ａ…状態判定部、１０４，１０４ａ，１０４ｂ…結果出力部、１０５ａ，１０５ｂ，１０５ｃ…刺激判定部、１０６ｂ…特徴量算出部、１０７ｂ…相関算出部、１０８ｂ，１０８ｃ…分子判定部

Claims (20)

1. 　細胞が撮像された細胞画像に含まれる前記細胞内のオートファジー活性を示す情報と、前記細胞画像に含まれる前記細胞内の分子の混雑を示す情報とに基づいて、前記細胞内に誘発されたオートファジーの種類を判定する判定部を備える、画像処理装置。
2. 　前記細胞内において誘発されたオートファジーの種類には、選択的オートファジーと非選択的オートファジーとを含み、
   　前記細胞画像に含まれる前記細胞内のオートファジー活性の程度を示す情報と、前記細胞内の分子の混雑の程度を示す情報とに基づいて、前記判定部は、前記細胞内において誘発されたオートファジーが選択的オートファジーか、非選択的オートファジーかを判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 　前記細胞には、刺激を受けた細胞が含まれ、
   　前記判定部の判定に基づいて、前記刺激が選択的又は非選択的を誘導するか否かを判定する刺激判定部を更に備える、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 　前記細胞が撮像された細胞画像を取得する細胞画像取得部をさらに備える、請求項１～３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 　前記細胞には、刺激を受けた細胞が含まれ、
   　前記細胞画像取得部は、前記刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得し、
   　前記細胞画像取得部が取得する細胞画像から、前記細胞を構成する構成要素の特徴量を算出する特徴量算出部と、
   　前記構成要素の特徴量同士の相関を算出する、相関算出部と、を備える、請求項４に記載の画像処理装置。
6. 　更に、前記刺激を受けた細胞の細胞画像から算出される構成要素の特徴量同士の相関と、前記刺激を受けていない細胞の細胞画像から算出される構成要素の特徴量同士の相関とを比較する、相関比較部とを備える、請求項５に記載の画像処理装置。
7. 　更に、前記相関比較部の結果を用いて、前記オートファジーと関与する分子を特定する、分子特定部を備える、請求項６に記載の画像処理装置。
8. 　前記細胞の構成要素の特徴量には、前記オートファジーの活性の程度と、前記分子の混雑の程度とを含み、
   　前記分子特定部は、前記オートファジーの活性の程度と、前記分子の混雑とを含む、相関を算出する、請求項７に記載の画像処理装置。
9. 　前記分子特定部は、前記オートファジーの活性の程度と、前記分子の混雑とを含む、相関に基づいて、前記オートファジーと関与する分子を特定する、請求項８に記載の画像処理装置。
10. 　前記オートファジーの活性の程度とは、オートファゴソームの数である、請求項２～９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
11. 　前記分子の混雑の程度は、分子混雑である、請求項１～１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
12. 　前記オートファジーの活性の程度を示す情報、及び又は、前記細胞内の分子の混雑を示す情報を、前記細胞画像とは異なる情報に基づいて、分析し、前記分析した結果を更に用いて、前記選択的又は非選択的かを判定する、請求項２～１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
13. 　前記判定部の判定結果を表示する表示部を更に備える、
    　請求項１～１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
14. 　細胞が撮像された細胞画像に基づいて、前記細胞を構成する構成要素の特徴量を算出する特徴量算出部と、
    　前記細胞の機能を推定する機能推定部と、
    　前記機能推定部が推定する細胞の機能と、前記細胞を構成する構成要素の特徴量との相関とを算出する機能相関算出部と、を備える解析装置。
15. 　前記機能推定部が推定する機能には、前記細胞内で誘発されるオートファジーの種類が含まれる、請求項１４に記載の解析装置。
16. 　前記オートファジーの種類は、オートファジー活性を示す情報と、前記細胞内の分子の混雑を示す情報とに基づいて、判定され、
    　前記細胞の機能と、前記細胞を構成する構成要素の特徴量との相関には、前記オートファジー活性を示す情報と前記構成要素の特徴量との相関、もしくは、前記細胞内の分子の混雑を示す情報と前記構成要素の特徴量との相関の少なくとも一方が含まれる、請求項１５に記載の解析装置。
17. 　前記細胞内で誘発されるオートファジーの種類には、選択的又は非選択的かを含む、請求項１４～１６のいずれか一項に記載の解析装置。
18. 　細胞が撮像された細胞画像に含まれる前記細胞内のオートファジー活性を示す情報と、前記細胞画像に含まれる前記細胞内の分子の混雑を示す情報とに基づいて、前記細胞内に誘発されたオートファジーの種類を判定する判定ステップと
    　を有する画像処理方法。
19. 　コンピュータに、
    　細胞が撮像された細胞画像に含まれる前記細胞内のオートファジー活性を示す情報と、前記細胞画像に含まれる前記細胞内の分子の混雑を示す情報とに基づいて、前記細胞内に誘発されたオートファジーの種類を判定する判定ステップと
    　を実行させるための、画像処理プログラム。
20. 　細胞が撮像された細胞画像に含まれる前記細胞内のオートファジー活性を示す情報と、前記細胞画像に含まれる前記細胞内の分子の混雑を示す情報とに基づいて、前記細胞内に誘発されたオートファジーの種類を判定する判定部から取得した判定結果を表示する表示部
    　を備える表示装置。

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