ルンド大学など、数学的手法で脳組織の3次元X線画像を約3倍鮮明に

測定データから画像を作る計算を改良

対象は、X線でナノメートル規模の内部構造を3次元画像にする「X線ナノトモグラフィー」です。ルンド大学の数学研究者マルクス・カールソン氏は、研究の数学・アルゴリズム分野で中心的な役割を担い、画像化の精度を高める基盤となる最適化手法を開発しました。研究には、米アルゴンヌ国立研究所のヴィクトル・ニキチン氏も参加しています。

カールソン氏は、画像の細かさを制約してきた要因は、X線の光学系だけでなく、画像の再構成に使う数学にもあったと指摘しています。また、より良い数学モデルと最適化アルゴリズムによって、同じ種類の測定データから取り出せる情報を増やせるとしています。

研究成果は、光学分野の学術誌「Optica」に「Scalable joint X-ray nano-holotomography reconstruction with the bilinear Hessian method」という題で掲載されました。カールソン氏は、生物の画像化に加え、材料を切断せずに内部を3次元で調べる分野にも応用の可能性があるとしています。

X線の位相変化を内部構造の情報にする

今回の研究が扱うX線ナノホロトモグラフィーは、X線の「位相」、つまり波の進み方のずれを利用します。X線は物質を通る際に吸収されるだけでなく、屈折率の違いに応じて位相が変わり、その変化にも内部構造の情報が含まれます。生体試料では構造間の吸収の差が小さく、吸収だけを使う画像では境界が見えにくい場合があります。

位相の変化を画像の濃淡に変えると、内部の細かな境界を捉えられます。試料を通過したX線を離れた位置で記録する方式では、検出される強度に吸収と位相の影響が混ざるため、計算によって位相情報を取り出す「位相回復」が必要です。

ナノホロトモグラフィーで用いられる近接場ホログラフィーでは、試料の手前でX線を集光し、そこから広がるビームで拡大像を得ます。通常は試料から検出器までの距離を変えて複数の像を記録し、位相信号を復元しますが、一つの距離で得た像を使って計算を繰り返す手法も研究されています。

電子顕微鏡との違いは細部の観察と試料の切断

脳組織の微細な構造を3次元で調べる方法としては、電子顕微鏡も使われています。電子は組織の奥まで届きにくいため、立体観察には組織を薄く切る、または表面を削りながら撮影する工程が必要です。これに対し、X線では試料を事前に薄切りせず、より大きな試料の内部を3次元で観察できます。

空間分解能と観察体積の両立は、脳の構造研究で課題になっています。2022年の脳組織研究では、神経回路を含む観察領域が約1立方ミリメートル規模になる一方、シナプスの接触を見分けるには約10ナノメートル角の細かさが理想とされました。同研究は、体積電子顕微鏡で約0.005立方ミリメートルを超える領域を扱うと、データ取得と処理に数カ月から数年を要することがあるとしています。

両方式を組み合わせる取り組みもあります。2022年の研究では、放射光X線による断層撮影でマウス脳組織の広い範囲を細胞内の細部まで捉え、その後、選んだ領域を連続ブロック面電子顕微鏡で観察しました。X線で組織全体の中の位置関係を得てから、電子顕微鏡で狙った場所を詳しく調べる流れです。

放射線による変形にも計算で対応

今回の画像再構成とは別に、X線で脳組織を細かく観察する研究では、照射による試料の変形や損傷への対策も進められています。2025年の研究では、低温で安定させる試料ステージ、放射線に強い樹脂、変形を補正する再構成アルゴリズムを組み合わせ、マウス脳組織で各方向に38ナノメートルの分解能を得ました。

この研究は、回折像から構造を復元するX線タイコグラフィーを使い、物理的に切片を作らずに軸索の束や樹状突起、シナプスを識別しました。撮影後には体積電子顕微鏡でも調べ、組織の微細構造が保たれていることを確かめています。