Further application of machine learning to scanning ion conduction microscopy to analyze the dynamics of cell motility

Research Project

Project/Area Number	24K09977
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 48010:Anatomy-related
Research Institution	Hokkaido University
Principal Investigator	水谷祐輔北海道大学, 総合IR本部, 准教授 (40646238)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	三上剛和新潟大学, 医歯学系, 准教授 (80434075)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	イオンコンダクタンス顕微鏡 / 細胞質突起 / 機械学習 / 画像解析
Outline of Research at the Start	走査型イオンコンダクタンス顕微鏡（SICM）は、生きた細胞の頂上膜面にある細胞質突起ダイナミクスの解析を可能にし、そのダイナミクスは細胞機能の一つである細胞運動、細胞性状と密接に関連していることが明らかになってきた。本研究では、SICMで取得される細胞膜表面の画像に対して細胞状態判別評価支援システムを構築し、その手法にAI（人工知能）の一部である機械学習を用い、補助的に生成AIも適用する。これによりダイナミクス（変動の速さ・大きさ・量）評価を自動化し、細胞の性状が”通常状態”と分化誘導により”特異的状態”に遷移する細胞の判別、評価を行うことでダイナミクスと細胞機能の関係性をより明らかにする。