細胞状態遷移における細胞質突起ダイナミクス評価：SICM解析への更なる機械学習の適用

• 研究課題/領域番号: 24K09977
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分48010:解剖学関連
• 研究機関: 北海道大学
• 研究代表者: 水谷 祐輔 北海道大学, 総合IR本部, 准教授 (40646238)
• 研究分担者: 三上 剛和 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (80434075)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: イオンコンダクタンス顕微鏡 / 細胞質突起 / 機械学習 / 画像解析

研究開始時の研究の概要

走査型イオンコンダクタンス顕微鏡（SICM）は、生きた細胞の頂上膜面にある細胞質突起ダイナミクスの解析を可能にし、そのダイナミクスは細胞機能の一つである細胞運動、細胞性状と密接に関連していることが明らかになってきた。本研究では、SICMで取得される細胞膜表面の画像に対して細胞状態判別評価支援システムを構築し、その手法にAI（人工知能）の一部である機械学習を用い、補助的に生成AIも適用する。これによりダイナミクス（変動の速さ・大きさ・量）評価を自動化し、細胞の性状が”通常状態”と分化誘導により”特異的状態”に遷移する細胞の判別、評価を行うことでダイナミクスと細胞機能の関係性をより明らかにする。