Aiptasia larvae are phenotypically validated as a model of coral bleaching using high-throughput machine-learning image analysis

サンゴ礁は、地球上で最も活気に満ち、かつ極めて重要な生態系の一つであり、膨大な種類の海洋生物を支え、嵐から海岸線を守っています。しかし、これらの「海中の都市」は消滅しつつあります。この喪失の主な要因は、「白化現象」として知られる現象です。これは、海水温の上昇によって、サンゴの動物と、その体内に生息する微細な藻類との間の繊細なパートナーシップが崩れることで起こります。これらの藻類は光合成を通じてサンゴに食物を提供していますが、水温が高くなりすぎると、サンゴは藻類を体外へ排出してしまい、白くなって飢餓状態に陥ります。これらの礁を救う方法を理解するためには、科学者たちはこのパートナーシップがどのように、そしてなぜ崩壊するのかを正確に研究する必要があります。長年、研究者たちは、サンゴの代用として「アイプシアシア（Aiptasia）」と呼ばれる小さなイソギンチャクを使用してきました。成体のイソギンチャクは有用ではあるものの、大きく不透明であるため、損傷を与えることなく大量に研究することが困難です。この制限が、解決策を見つけ出すために必要な、迅速かつ大規模な実験を行うことを難しくしてきました。

現在、ある研究チームは、イソギンチャクの異なる成長段階、すなわち「幼生」に注目しています。これらは人間の髪の毛ほどの幅しかない非常に小さく透明な生物で、中が透けて見えるほど透明です。研究者たちは、これらの幼生が成体のサンゴとほぼ同じように熱ストレスに反応し、体内の藻類を失って「白化」することを発見しました。これを証明するために、彼らは数千個の幼生を温水にさらして数日間観察しました。その結果、熱ストレスを受けてから2日以内に、健康な幼生の数が著しく減少することを発見し、4日目までにはほとんどの幼生が藻類を失っていることが分かりました。これにより、この小さく透明な幼生が、サンゴと藻類の相互関係の崩壊を研究するための、完璧で成長の早いモデルであることが確認されました。

しかし、これら極小の生物を、手作業で数えたり分析したりすることは、非常に遅く退屈な作業です。顕微鏡の画像一枚の中に、健康状態の異なる数十個の幼生が含まれていることもあり、藻類の細胞が幼生の組織内に安全に収まっているのか、それとも単に胃の中に浮いているだけなのかを判断するには、画像を三次元的に見る必要があります。数百枚の画像に対してこの作業を行うことは、研究者に20時間以上の強烈な集中力を強いました。このボトルネックを解消するために、彼らは「SYMPHONY」と呼ばれる新しいコンピュータプログラムを構築しました。このツールは人工知能を用いて顕微鏡画像を確認し、個々の幼生を特定し、その健康状態をわずか数分で判定します。このプログラムは、深度情報を保持したまま3D画像を2D形式に平坦化することで、藻類が正しい場所に位置しているかどうかを判別できるように機能します。そして、もともとヒトの組織内の細胞を検出するために設計された学習済みシステムを使用して幼生を見つけ出し、さらに別のシステムを用いて、それらを「健康」「白化」「判別困難」に分類します。

結果として、このコンピュータプログラムは、高い精度で人間の専門家の作業と一致し、約79パーセントの確率で幼生の正しい健康状態を特定できることが示されました。より重要なことに、プログラムは人間が見出したものと同じ傾向を裏付けました。すなわち、熱ストレスは幼生から藻類を失わせ、熱ストレスが長く続くほど、その喪失は深刻になるということです。コンピュータは一部の画像を自動判定するには複雑すぎるとフラグを立てましたが、それでもこの一つの研究において、研究者の20時間以上の労働を節約しました。小さな透明な動物モデルと、スマートで自動化された計数方法を組み合わせることで、研究者たちは強力な新しいツールを生み出しました。このアプローチにより、科学者は数千個の幼生を迅速にテストすることが可能になり、サンゴが熱にどのように反応するのか、そして何が温暖化する海洋での生存を助けるのかについての、より迅速な発見への扉が開かれました。