新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO），ニコンソリューションズ，筑波大学は，共焦点レーザー顕微鏡システムを用いて微生物の自家蛍光シグネチャーから細胞を傷つけることなく，生きたままの生理的状態を高速で定量的に評価し，識別する細胞評価技術「CRIF法」および自動解析ソフトウエアを開発した（ニューリリース）。

細胞内のタンパク質や代謝産物はさまざまな波長・強弱の自家蛍光を発しており，それらを総合した自家蛍光シグネチャーは各細胞の性質を表現する「指紋」として機能する。CRIF法は，反射顕微鏡法で細胞の位置および形態情報を，共焦点レーザー顕微鏡法により細胞の自家蛍光情報を取得する。

そして，1細胞ごとに画像解析を行なうことで，体系的で総合的な各細胞の自家蛍光情報を抽出し，自家蛍光シグネチャーとして再構築することにより，各細胞を識別する「細胞の指紋」を取得することができる。

さらに，「細胞の指紋」をさまざまな種類の機械学習に供することで，自家蛍光シグネチャーに潜在する細胞ごとの特徴を反映した機械学習モデルを構築することができ，高精度な細胞種の識別や，代謝状態の予測が可能であることを明らかにした。また，生育段階の異なる細胞の識別や，緑膿菌および大腸菌において1遺伝子が変異しただけの細胞も見分けることが可能になったという。細胞が混在する画像から，目的の細胞を自動的に抽出して画像処理・解析し，細胞の生理的状態を可視化する。

従来の解析方法では，大きさや形状，種類の異なる細胞が混在する画像から，1細胞ごとに画像処理・解析を行ない，細胞の生理的状態をグラフ化する作業に数日かかっていた。今回，自動解析ソフトウエアにより，ワンステップで大量の画像データをビューワー画面で同時にグラフ表示することができるようになり，大幅な時間短縮と大量のデータの可視化を実現した。

具体的には，NEDOのスマートセルプロジェクトで開発された，スマートセルを創出する基盤技術を活用することで，従来数日かかっていた微生物の生理的状態の評価が，10分～60分程度で高精度に行なうことができたとしている。