Electrophysiological evaluation of iPS cell-derived cardiomyocytes using magnetic field measurements and deep learning
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22K12785
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
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| Research Institution | Kyoto Prefectural University of Medicine |
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Principal Investigator |
吉田 隆司 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 講師 (10546641)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
足立 善昭 金沢工業大学, 先端電子技術応用研究所, 教授 (80308585)
山口 武志 金沢工業大学, 先端電子技術応用研究所, 研究員 (20593437)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 生体磁気計測 / 深層学習 / SQUID / iPS細胞 / 再生医療 / SQUIDセンサー / 数値シミュレーション |
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| Outline of Research at the Start |
我々は磁場測定が非侵襲・非接触・非破壊的に行えることに着目し、細胞の電気活動に伴って生じる磁場を測定することによって、iPS細胞由来心筋細胞の電気生理学的特性を定量的に評価する手法について検討している。
細胞の自発磁場シグナルは非常に微小であるため、従来の手法ではシグナル検出が困難である。
本研究の目的は申請者のグループが開発した世界でもトップクラスの高感度を誇る超伝導量子干渉素子(SQUID)を用いて細胞の磁場を測定し、数値シミュレーションによって推定した磁場波形を教師データとした深層学習によってデータ解析を実行し、微小な生体磁気シグナルの検出を高精度で行う手法を確立することである。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、磁場計測を使用した人工多能性幹細胞由来心筋細胞 (iPS-CMs) の非侵襲的電気生理学的評価という新しいアプローチを試みてきた。微弱な生体磁気信号を検出するための目的で深層学習、特に長短期記憶 (LSTM) ネットワークを使用することには新規性があり、計算生物学の現在の傾向にも沿っている。これまでマウスiPS-CMsで実証実験を行ってきており、再生材料としての品質評価やハイスループット薬物スクリーニングへの有望なツールとなることが期待できる結果を得た。検証作業が一区切りに達したと考えられたため、ここまでの成果をまとめた論文を投稿する作業を行った。論文はアクセプトされ公開中である(Sci.Rep. 14, 7296 (2024))。
マウスiPS-CMsでの成果を踏まえ、再生医療と薬剤スクリーニングへの現実的な応用を推し進めるべくヒトiPS-CMsを対象とした段階へと研究を進めている。深層学習の教師データとして使用する細胞磁気信号の数値シミュレーションデータはヒトiPS-CMsの活動電位モデルに基づくものへと変更する必要がある。分化心室心筋細胞の活動電位モデルは先行研究によって複数のモデルが提案されており、それらの中から最適と考えられたPaci2020modelを選択し、プログラムに実装した。またペースメーカー様細胞モデルはマウスのモデルをベースに、ヒトiPS-CMsにおける電気生理学データと一致するようにコンダクタンスと時定数パラメーターの最適化を行った。これら二種類の活動電位モデルを2次元配置し、ヒトiPS-CMs心筋シートについて報告された伝導速度を再現するように細胞間抵抗の値を決定し、結合組織の興奮伝播について数値シミュレーションを行った。こうして得られた電流分布から自発磁気信号を推定し、教師データの基礎となるデータを作成した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
深層学習により検出した複数のピーク領域から適応相関フィルタ処理を行うことでバックグラウンドノイズを低減し、細胞磁気のピーク波形を再構成することに成功した。またマウスiPS由来分化心筋細胞を対象としたこれまでの成果をまとめた論文をpublishした。ヒトiPS由来分化心筋細胞からなる２次元結合組織の自発磁場を数値シミュレーションにより推定し、教師データに用いる波形データの準備が完了した。またヒトiPS細胞の培養・心筋分化誘導・心筋シート作成についてもプロトコールを決定し、実験の実施準備へと作業を進めている。サンプルの生理的温度維持については候補となる恒温パッドのテスト計測を行い、磁場計測と干渉しないことを確認した。これらのことから研究計画調書のスケジュールに沿って遅れることなく、課題は進捗していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
ヒトiPS由来分化心筋細胞を対象とした磁気計測を行い、マウスの場合と同様に深層学習ネットワークによってピーク検出やピーク波形の再構成が可能か検証する。また深層学習に用いる教師データセットに自然な変動を導入することやLSTMネットワークの構成の見直しなど、解析面での改良も並行して行っていく。
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Report
(2 results)
Research Products
(4 results)
