Publication: Seeing cellular activity of miniature lung

Our colleague Rion Morishita recently reported about label-free visualization of cellular activity of in vito human-derived lung (alveolar) organoids.

She developed a new high-resolution optical coherence microscopy (OCM) device and also statistical signal processing methods for visualizing the cellular activities. This method is label-free and non-invasive, and hence is expected to highly contribute to pulmonary research.

Normal and fibrotic organoids were investigated, and inhomogeneous cellular activity patterns of the alveolar epithelium were beautifully visualized. By careful qualitative analysis and interpretation, we found this inhomogeneous activity pattern is the indicator of abnormal tissue remodeling, and most certainly, bronchiolization.

The details of the research can be found in Biomedical Optics Express (open access).

Citation: Rion Morishita, Toshio Suzuki, Pradipta Mukherjee, Ibrahim Abd El-Sadek, Yiheng Lim, Antonia Lichtenegger, Shuichi Makita, Kiriko Tomita, Yuki Yamamoto, Tetsuharu Nagamoto, and Yoshiaki Yasuno, "Label-free intratissue activity imaging of alveolar organoids with dynamic optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express 14, 2333-2351 (2023), https://doi.org/10.1364/BOE.488097 (open access).

わたしたちの研究グループの森下梨音さんが、ヒト肺オルガノイド（培養ミニ臓器）の細胞活性をラベルフリーで可視化することに成功しました。

彼女は、細胞活動を可視化するために、新しい高解像度光干渉顕微鏡（OCM）装置と、統計的信号処理法を開発しました。この方法は、ラベルフリーで非侵襲に細胞や生体の活動を可視化することができ、今後肺疾患の研究に大きく貢献することが期待されます。

このOCMと信号処理法で正常および線維化した肺オルガノイドを計測し、肺胞上皮の不均一な細胞活動パターンの可視化に成功しました。定性的な解析と丁寧な解釈により、この不均一な活動パターンが異常な組織リモデリング（おそらくは気管支上皮化成）を示していることを発見しました。

この研究の詳細は、Biomedical Optics Express（オープンアクセス）に掲載されています。

Citation: Rion Morishita, Toshio Suzuki, Pradipta Mukherjee, Ibrahim Abd El-Sadek, Yiheng Lim, Antonia Lichtenegger, Shuichi Makita, Kiriko Tomita, Yuki Yamamoto, Tetsuharu Nagamoto, and Yoshiaki Yasuno, "Label-free intratissue activity imaging of alveolar organoids with dynamic optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express 14, 2333-2351 (2023), https://doi.org/10.1364/BOE.488097 (open access).

（この記事の日本語版は www.DeepL.com で翻訳したものを一部修正したものです。）

Publication: Generating polarization image from non-polarization OCT for eye clinic

 Our colleague Shuichi Makita recently reported a new deep learning and generative imaging method of polarization sensitive optical coherence tomography (PS-OCT). He trained the neural network to generate a polarization-uniformity (DOPU; degree-of-polarization-uniformity) image from a non-PS-OCT image. And hence, this method enables polarization-sensitive imaging without PS-OCT hardware.

Since DOPU is sensitive to melanin and retinal pigment epithelium (RPE) that is a melanin-containing tissue, this method highlights the abnormality of RPE. This method will highly contribute to the diagnosis and staging of increasingly significant retinal diseases such as age-related macular degeneration (AMD).

The generated DOPU images were compared with real PS-OCT DOPU images for the clinically significant RPE abnormalities, and high precision and recall were found between the generated and real DOPU images.

The details of this technology and clinical study are reported in Biomedical Optics Express.

Citation: Shuichi Makita, Masahiro Miura, Shinnosuke Azuma, Toshihiro Mino, and Yoshiaki Yasuno, "Synthesizing the degree of polarization uniformity from non-polarization-sensitive optical coherence tomography signals using a neural network," Biomed. Opt. Express 14, 1522-1543 (2023), https://doi.org/10.1364/BOE.482199 (open access).

私の研究グループの巻田修一さんが偏光感応型光コヒーレンストモグラフィー（PS-OCT）を用いずにPS-OCT計測を実現するための深層学習・生成的イメージング法に関する論文を出版しました。この手法では、偏光感受性を持たない通常のOCT画像から偏光均一性（DOPU; degree-of-polarization-uniformity） 画像を生成するようにニューラルネットワークを学習させています。これにより、PS-OCTのハードウェアがなくても偏光イメージングが可能になりました。

DOPUイメージングはメラニンやメラニン含有組織である網膜色素上皮（RPE）を選択的に可視化することがしられています。そのため、本手法は、RPEの異常を高感度にイメージングすることができ、加齢黄斑変性症（AMD）など、ますます深刻化する網膜疾患の診断や病期分類に大きく貢献するものと期待されます。

また、この研究では、臨床的に重要なRPEの異常について、ニューラルネットワークで生成したDOPU画像とPS-OCTで撮影された実際のDOPU画像の医師による比較試験を行いました。その結果、生成したDOPU画像と実際のDOPU画像の間に高い適合度 (precision) と再現率(recall) があることが確認されました。

この研究の詳細は、Biomedical Optics Expressに報告されています。

Citation: Shuichi Makita, Masahiro Miura, Shinnosuke Azuma, Toshihiro Mino, and Yoshiaki Yasuno, "Synthesizing the degree of polarization uniformity from non-polarization-sensitive optical coherence tomography signals using a neural network," Biomed. Opt. Express 14, 1522-1543 (2023), https://doi.org/10.1364/BOE.482199 (open access).

（日本語版は www.DeepL.com で翻訳したものを一部修正したものです。）