深層学習による線毛運動・粘液輸送能解析システムと線毛機能不全症候群の治療法の開発

• Project/Area Number: 24K14991
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: 今村 幸祐 金沢大学, 電子情報通信学系, 准教授 (00324096)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 阿保 未来 金沢大学, 保健管理センター, 助教 (70733864)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 画像解析 / 深層学習 / 線毛機能不全症候群

Outline of Research at the Start

線毛機能不全症候群（Primary Ciliary Dyskinesia: PCD）は、線毛微細構造の異常から線毛機能が低下する遺伝性疾患である。有効な治療法の開発のために、線毛運動と粘液線毛輸送能を解析するための深層学習を用いた画像処理技術を開発する。また、開発した画像処理技術により得られた解析結果に基づき、多様性のある線毛機能不全症候群に対して遺伝子変異の種類や線毛運動機能に基づいて適切な治療を行う方法を確立する。