深層学習による線毛運動・粘液輸送能解析システムと線毛機能不全症候群の治療法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K14991
• 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61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 金沢大学
• 研究代表者: 今村 幸祐 金沢大学, 電子情報通信学系, 准教授 (00324096)
• 研究分担者: 阿保 未来 金沢大学, 保健管理センター, 助教 (70733864)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 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); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 画像解析 / 深層学習 / 線毛機能不全症候群

研究開始時の研究の概要

線毛機能不全症候群（Primary Ciliary Dyskinesia: PCD）は、線毛微細構造の異常から線毛機能が低下する遺伝性疾患である。有効な治療法の開発のために、線毛運動と粘液線毛輸送能を解析するための深層学習を用いた画像処理技術を開発する。また、開発した画像処理技術により得られた解析結果に基づき、多様性のある線毛機能不全症候群に対して遺伝子変異の種類や線毛運動機能に基づいて適切な治療を行う方法を確立する。