| 研究課題/領域番号 |
21K20519
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0403:人間医工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東北工業大学 |
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研究代表者 |
松田 直毅 (松田 直穀) 東北工業大学, 工学部, 助教 (80909490)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 機械学習 / 脳・神経 / in vitro / 微小電極アレイ / 神経毒性 / 同期バースト発火 / 同期バースト |
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| 研究開始時の研究の概要 |
神経回路が同期的に活動する「同期バースト発火」は医薬品の毒性および薬効評価の重要な解析パラメータとなっているが、同期バースト発火の個数や長さを正確、かつ施設間で統一して検出する方法は未確立である。本研究では、機械学習を用いて間差に依存せず統一して使用できる「同期バースト発火検出AI」の開発を行う。また、AIが同期バースト発火の検出に使用した特徴量を同定し、特徴量を復元することで、新しい同期バースト発火の定義付けを行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、実験間差なく使用できる同期バースト発火検出AIの開発を目的とした。微小電極アレイ（MEA）上に培養したヒトiPS細胞由来ニューロンの自発活動および痙攣陽性化合物の応答を取得した。得られたデータを用いて5種類の同期バースト検出AIを開発し、データ間差にも対応可能なモデルの同定を行った。同定されたラスタープロット画像学習モデルは異なる実験データにおいても同期バーストの数を99.8%、同期バーストの長さを91.9の精度で検出可能であった。本研究で開発した機械学習を用いた同期バースト検出法は、MEAで取得した神経活動を実験間差なく評価できることが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した機械学習を用いた同期バースト検出法は、MEAで取得した神経活動を実験間差なく評価できることが示された。国内外でMEA神経活動計測法を用いた神経毒性評価の取り組みが行われており、本研究は、当該分野の基盤かつ統一的な解析法になる位置づけである。また、本研究で行う同期バースト発火検出AIは、上述のin vitro試験のみならず、in vivoの電気活動データにも適用可能であることから、電気活動を指標とした神経科学研究全般に拡張することができ、汎用性が高い研究開発である。
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