Development of a method to predict the mechanism of action of compounds using field potential Imaging in human iPSC- derived Cardiomyocytes

• Project/Area Number: 25K18659
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
• Research Institution: Tohoku Institute of Technology
• Principal Investigator: 松田 直毅 東北工業大学, 工学部, 助教 (80909490)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 機械学習 / ヒトiPS由来心筋細胞 / in vitro / CMOS-MEA / 心毒性

Outline of Research at the Start

医薬品開発において心毒性は開発中止の主要な原因の一つである。ICH E14/S7Bガイドラインにおけるフォローアップ試験にヒトiPS細胞由来心筋細胞の微小電極アレイ（MEA）計測が記載されているが、QT延長を指標とした評価法であり、医薬品が及ぼす心毒性全般の検出や作用機序予測法は次の課題である。本研究では、従来のMEA電極（～64電極）に比べて圧倒的な電極数（24万電極）を誇るCMOS-MEAを用いて心筋拍動データを取得し、心毒性における作用機序を予測できる機械学習法を開発することを目的とする。CMOS-MEAデータから算出される新規情報量の機械学習を検討し、作用機序予測精度90%を目指す。