Deep Learning-Based Assessment of Ecological Effects and Mechanistic Insights in Environmental Indicator Species

• Project/Area Number: 25K03270
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 63030:Chemical substance influence on environment-related
• Research Institution: The University of Osaka
• Principal Investigator: 渡辺 肇 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (80212322)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2027: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2026: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000); Fiscal Year 2025: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000)
• Keywords: ミジンコ / 機械学習 / 化学物質影響

Outline of Research at the Start

化学物質の生態影響評価において環境指標生物となるミジンコは代表的な指標生物であるが、テストガイドラインなどで指定されている手法は煩雑で多大な労力を必要とする。一方で、得られるデータは限定的である。本研究の目的は、化学物質を曝露したミジンコの遊泳している画像を連続的に取得し、深層学習を用いて化学物質影響評価に必要なデータを取得し、その作用メカニズムについても推定可能な簡便なシステムを構築することにある。