ゼブラフィッシュ卵の自動選別装置【EggSorter】｜AI胚分類・96ウェル分注対応

主な特長・仕様

ゼブラフィッシュ胚の自動選別が重要な理由

胚ステージ（0–48 hpf）は、

• 受精判定
• 発生段階評価
• バイオマーカー発現確認

などの重要な分岐点です。

しかし従来は：

• 手動選別によるばらつき
• 1時間以上の作業時間
• 研究者依存の主観判定

が課題でした。

EggSorterは、

１． Fertilized / Unfertilized 自動分類
２． 蛍光強度しきい値判定
３． 発生段階識別
４． AIカスタムアルゴリズム

により、胚処理の標準化と高速化を実現します。

EggSorterのロータリーホイール機構による個体分離

EggSorterの中核には、独自設計のロータリーホイール機構が搭載されています。
サンプルはホイール上で1個体ずつ正確に位置決めされ、安定した撮像位置へ搬送されます。
取得された画像は即座に内蔵コンピュータでAI解析され、分類結果に応じて自動分注が行われます。この一連のプロセスにより、手作業では困難な高速かつ均一な処理を実現します。
最小分注量は50 µLと少量分注に対応しており、各個体の画像および分類結果は .csv形式で保存され、後解析やトレーサビリティ管理にも活用できます。

EggSorterが対応するサンプルとカスタマイズ性

EggSorterは、直径0.5〜2 mmの小型かつ球状の生体サンプルを対象に設計されています。
対応実績のあるサンプル：

• ゼブラフィッシュ卵
• キリフィッシュ卵
• メダカ卵
• 水産養殖種の卵
• 植物種子
• 3D細胞構造体（3Dセルコンストラクト）

EggSorterは、対象サンプルに応じて仕様の調整が可能です。異なる生体サンプルに対応するため、複数の改良・カスタマイズを行うことができます。
例えば、花の種子のような不透明サンプルを扱う場合には、標準の透過光（Transmitted light）に加えて、反射光照明システムを追加することが可能です。
これにより、従来は観察が困難だった不透明試料にも対応でき、研究用途の幅をさらに広げます。

ゼブラフィッシュ胚のAI分類アルゴリズム

EggSorterは、ゼブラフィッシュ胚の自動選別に最適化されたAIスクリーニング装置です。受精判定、発生段階分類、蛍光発現解析を自動化することで、研究者による手作業の胚スクリーニングを大幅に効率化します。発生生物学研究、創薬スクリーニング、毒性評価などの実験において、再現性の高いゼブラフィッシュ胚選別を実現します。

• 対応時間

2 hpf 〜 48 hpf
EggSorterは、受精後2時間（2 hpf）から48時間（48 hpf）までの胚を対象としたAI分類に対応します。
発生初期から器官形成期までの主要ステージをカバーし、研究用途に応じた選別が可能です。
時間依存的な形態変化や蛍光発現の違いをアルゴリズムが自動認識します。
発生段階ごとの均一な群分けにより、実験の再現性を向上させます。

• 受精／未受精判定

AIが卵内構造の特徴を解析し、受精卵と未受精卵を自動判定します。
目視判定に依存しないため、評価者間差を排除できます。
大量バッチ処理時でも一貫した基準で分類可能です。
初期品質管理工程の自動化に最適です。

• 蛍光しきい値判定

蛍光強度の閾値を設定し、発現陽性／陰性を自動分類します。
単色および二色蛍光解析に対応し、ダブルポジティブ選別も可能です。
実験条件に応じてしきい値を柔軟に調整できます。
高精度なスクリーニングを実現します。

• 発生段階分類

胚の形態的特徴を学習したAIが、発生ステージを自動分類します。
体節形成、心拍開始、器官発達などの指標をもとに判定可能です。
時間経過実験における群分けを効率化します。
発生毒性試験や表現型スクリーニングに有効です。

• カスタムアルゴリズム

LabSwipeとの連携により、研究目的に応じた独自分類器を作成できます。
コーディング不要で教師データを構築可能です。
施設ごとの評価基準に合わせた最適化が可能です。
継続学習により分類精度を向上できます。

• 蛍光強度キャリブレーション

蛍光試料は強度キャリブレーションが可能です。
日間変動や装置差を補正し、定量性を確保します。
実験間比較を安定させ、データ信頼性を向上させます。
定量蛍光解析にも対応可能です。

ゼブラフィッシュ胚の高速プレーティング（96ウェル対応）

処理速度

• Brightfield：0.7秒／個体

Brightfieldモードでは、理論上約0.7秒／個体の高速スクリーニングが可能です。
ロータリーホイール機構により個体を一つずつ安定的に撮像し、即座にAI分類を実行します。
大量処理が求められる胚選別工程においても、均一かつ再現性の高い処理を実現し、研究室の日常的な選別作業を大幅に効率化します。

• 50胚：2–3分

Brightfield条件下では、50個の胚を約2〜3分で処理可能です。手作業で約15〜20分かかる工程を短時間で完了でき、研究者の作業負担を軽減します。
処理中は自動運転となるため、他作業との並行運用も可能です。発生実験や薬剤スクリーニング前処理に最適です。

• 96ウェル：3–5分

96ウェルプレートへの1胚1ウェル分注も約3〜5分で完了します。各ウェルへの正確な配置により、ハイスループット実験の標準化を実現します。
実験条件ごとの均一な分配が可能なため、再現性の高いデータ取得に貢献します。大規模スクリーニングにも対応できる設計です。

出力

• 4× Petri dish
• 4× multi-well plate（6–96 wells対応）
• 2× Falcon tube

分注精度：±10%
複数種類の出力容器に対応し、研究プロトコルに合わせた柔軟な運用が可能です。
最小50 µLから正確に分注でき、最終容量の管理も容易です。

EggSorterのデータ管理機能と操作UI

EggSorterは処理したすべての個体を自動記録します。画像データと分類結果は紐づけて保存され、後から追跡可能です。研究データの透明性と再現性を高める設計となっています。

取得可能データ

• 個体画像（.jpg）
• 分類結果（.csv）
• 受精率
• 蛍光発現率

AndroidベースのタッチUIを採用し、直感的な操作が可能です。操作習得は2時間未満、装置準備は10分以内で完了します。

EggSorterの蛍光モジュールと対応フィルターキューブ

Green Fluorescent Protein (GFP) cube	mCherry C cube

最大6種類の蛍光フィルターキューブに対応し、幅広い蛍光マーカー実験に対応可能です。
対応キューブ

• BFP
• GFP
• YFP
• tdTomato
• mCherry A
• mCherry C

単色および二色蛍光解析に対応し、バイオマーカー発現量や局在評価を効率的に行えます。蛍光強度しきい値調整により、ダブルポジティブ選別も可能です。

LabSwipeによるAI分類器の作成と学習

LabSwipeは、コーディング不要でAI分類器を構築できる支援アプリです。
画像をスワイプしてラベル付けするだけで、教師データを作成できます。
分類精度の予測やモデルの再学習も簡単に実行可能です。研究目的に応じたカスタム分類アルゴリズムを構築できます。

EggSorterの主要仕様

装置仕様

• サイズ：50 × 50 × 30 cm
• 重量：18 kg
• CEマーク取得

コンパクト設計で研究室設置が容易です。

光学仕様

• 13 MPカメラ
• Operational解像度：800×800
• Brightfield / Fluorescence対応

高解像度撮像と安定した再現性を両立します。

ストレージ・接続

• 内蔵ストレージ：500 GB
• USB / HDMI / Ethernet対応

外部モニター接続やデータエクスポートも容易です。