近年の機械学習やディープラーニングなどの人工知能技術では、視覚的に捉えられる情報のみを用いて、細胞内小器官や生体分子などの特性や動態を部分的に解析することを得意としているため、視覚的には観測できていない細胞内領域の光学特性の分布や動態を明らかにするのは難しい。しかし、データ同化などで用いられる変数フィッティングの技術を蛍光顕微鏡イメージングに適用することで、蛍光標識では捉えられない細胞内領域を構成する光学特性の分布や動態を補完できる可能性がある。本研究構想では、蛍光顕微鏡イメージングのシミュレーションと細胞内オルガネラを含んだ細胞モデルを一体化させ、蛍光標識では捉えることができていない細胞内メディアの光学的特性、特に「屈折率」「吸光係数」などの分布や動態を再構築することを目標としている。研究期間中の具体的な課題として「ミトコンドリア経由のアポトーシスの際に起こるミトコンドリア外膜上でのBak分子のクラスター形成」の細胞モデルを構築すると共に、一分子追跡光活性化局在性顕微鏡(sptPALM)シミュレータの実装を計画している。