| 研究課題/領域番号 |
19J13189
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
徳岡 雄大 慶應義塾大学, 理工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-25 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2020年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2019年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 深層学習 / 画像解析 / 発生生物学 / 初期胚 / セグメンテーション / 多変量時系列データ / 分類 / 特徴量解析 / 転移学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、不妊に悩む夫婦は増加傾向にあり、先進国では5.5組に1組の夫婦が不妊問題に悩んでいると言われている。不妊治療として有効な手段に体外受精が挙げられ、その成功率を左右する胚の質を評価する分類指標が提案されている。しかしその分類指標は、「卵の大きさ」や「細胞断片の割合」を恣意的な指標として、定性的な基準で数段階の胚の質に分類するという問題点があり、現状の体外受精の成功率が約20%と低い原因の一つとなっている。そこで本研究では、深層学習を用いた画像解析により、定量的に胚の質を評価し得る新たな分類指標を獲得し、初期発生胚の質を評価する手法を新たに確立することを目的とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、初期胚の質を評価するために重要な胚のふるまいにおける特徴を発見し、初期発生胚の質を評価する手法を新たに確立することを目的としている。
上記課題に対して、まずは初期胚のふるまいを特徴付ける指標を定量化するための手法を確立する必要があった。そこで、ライブセルイメージングにより生きたまま観察したマウス初期胚の画像から、初期胚のふるまいを定量化した指標を抽出するための画像解析アルゴリズムであるQCANetを開発した。QCANetは画像に写っている物体の位置や形状を推定する画像解析技術であるセグメンテーションを行うアルゴリズムであり、マウス胚の細胞核セグメンテーションにおいて、世界最高精度のセグメンテーションアルゴリズムである3D Mask R-CNNを上回る精度を達成した。さらに、このQCANetによりマウス初期胚のふるまいを正確に定量化することに成功した。この成果は、学術雑誌 npj Systems Biology and Applications誌に掲載された。
これにより初期胚のふるまいを定量化するための基盤技術が整ったため、次のステップとして出生・非出生のラベルが施されたマウス初期胚のふるまいをQCANetにより定量し、その定量データを入力として出生・非出生を分類するアルゴリズムを構築した。提案アルゴリズムによる出生胚と非出生胚の分類は既存手法を上回る精度を達成した。さらに提案アルゴリズムの特徴として、分類を行った際の入力データにおける注目度合いを数値化できることが挙げられる。この特徴を利用することで、胚の出生・非出生を決めうる重要な指標を獲得することに成功した。この成果は現在論文投稿準備中である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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