| 研究課題/領域番号 |
19K22625
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分53:器官システム内科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
藤田 淳 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任准教授 (10306706)
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| 研究分担者 |
舟橋 啓 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70324548)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2020年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2019年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 人口知能 / 機械学習 / セグメンテーション / ヒトiPS細胞 / ヒトES細胞 / 心筋細胞 / 分化誘導 / 成熟化 / 深層学習 / 多能性幹細胞 / オミックス解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
申請者は心筋細胞の純化法や大量培養法を確立したが、多能性幹細胞由来の心筋細胞技術の汎用化、産業化のためには大量の心筋細胞の品質を効率よく短時間で評価する方法を確立する必要性がある。画像解析データとオミックスデータを照合することによって心筋細胞の分化誘導効率と成熟度を評価するアルゴリズムを作製することができれば、心筋細胞の品質評価だけでなく、効率的な心筋細胞の分化誘導法や成熟化法を開発するための強力なツールとなる。
本挑戦的技術の開発は病態解明と創薬開発におけるES/iPS細胞研究のブレークスルーを達成するものであり、その成果は循環器領域にとどまらず他領域にも役立つ極めて汎用性の高い技術である。
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| 研究成果の概要 |
拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類根拠を視覚的に示すことに成功した。拍動心筋細胞動画撮影システムにより効率的に教師データを取得し、学習機によるデータの解析を行った。さらに心筋細胞への分化、成熟過程における重要な遺伝子を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
多能性幹細胞由来心筋細胞の汎用化と産業化には大量の心筋細胞の品質を効率よく短時間で評価する方法を確立する必要性がある。本研究によって心筋細胞の状態を位相差顕微鏡で観察した細胞の画像データのみから評価することが可能になった。これまでの研究では、画像解析のみで多能性幹細胞からの分化誘導効率や成熟度を評価することは極めて困難であり、学術的、社会的意義は非常に大きい。本研究成果は病態解明と創薬開発におけるES/iPS細胞研究のブレークスルーを達成するものであり、効率的な分化誘導法や成熟化法を開発するための強力なツールとなる。その成果は循環器領域にとどまらず他領域にも役立つ極めて汎用性の高い技術である。
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