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細胞画像のわずかな特徴の違いの見分け方を教えてくれるAI の開発に成功東京大学,国立遺伝学研究所,東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構(WPIIRCN),理化学研究所 研究グループ

 東京大学,国立遺伝学研究所,東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構(WPIIRCN),理化学研究所の研究グループは,ディープラーニングと定量解析により細胞画像から未知の情報を抽出する技術の開発に成功したと発表した。大量の細胞画像から一つ一つの細胞を自動的に切り出し,ディープラーニングにより細胞周期などを判定するAI ツールと,その情報をさらに解析することで,細胞周期によって変動する核の形状やゴルジ体の配置パターンなどを抽出する技術を確立した。これは,人間の目ではとらえにくいわずかな細胞内の変動をAI が発見し,研究者に教えてくれる技術である。
 細胞周期によって細胞内の組成や構造は大きく変わることが予想されるが,実際に何がどのように変動するのかを顕微鏡画像から網羅的かつ定量的に解析するためのアプローチは限られていた。具体的に細胞内の何に着目すればいいのかを知るために,今回,同グループはディープラーニングを使って,細胞周期によって変動するパラメータを画像の中から見つける技術を開発した。これまで研究者が「なんとなく」「経験的に」とらえていた現象や,そもそも見過ごされていた情報を,AI の手助けにより発掘・定量化しようという試みである。その結果,本研究で開発したAI は,DNAやゴルジ体の染色画像の中から,細胞周期によってわずかに変動する特徴を発見した。この情報を使って画像を詳しく解析したところ,核やゴルジ体の面積などの特定のパラメータを測定することで画像から細胞周期を分類できることがわかった。
すなわち「画像のどこに着目すれば目的の情報が得られるのかAI が教えてくれる」という研究サポートツールの開発に成功した。
 本研究で開発したツールは汎用性が高く,他の多くの研究への応用を想定している。細胞周期以外の判定はもちろん,細胞画像以外の画像データへの応用も可能なため,細胞・発生生物学から医療画像の解析など,基礎から応用まで幅広い分野の研究をサポートする強力なツールとなることが期待される。

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