Development of Deep Learning Cell Analysis Technology for Jaw Bone Regeneration Therapy

• Project/Area Number: 25K13103
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57050:Prosthodontics-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 峯 裕一 広島大学, 医系科学研究科(歯), 講師 (60605989)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 二川 浩樹 広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (10228140) ; 村山 長 広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (60219946) ; 岡崎 昌太 札幌市立大学, その他部局等, 助教 (01016775)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 深層学習 / 顎骨再生

Outline of Research at the Start

顎堤の高度な吸収や、広範囲にわたり顎骨を失った患者では骨造成が必要となる。自家骨移植が理想的だが、侵襲や合併症を考慮すると適応できないことも多い。現在、細胞による顎骨再生療法のために多数の研究が報告されている。移植後の骨形成（有効性）と有害事象なく安定する（安全性）ことが重要となるが、これらを担保するための移植前品質管理には膨大な人的資源と費用が必要となる。本課題では、深層学習と分子生物学的解析を統合することで、細胞の解析画像から、移植後の骨形成能を予測する手法の開発を目指す。