研究課題
ALSなどの神経変性疾患では、超早期病変の病態の検出と解明が必要である。本研究では、健常者及びALS患者iPS細胞を用いて運動神経細胞を作製後、撮像し、膨大な画像情報を収集した。神経変性を予知する指標を得るために、この情報を数千次元の解析が可能なDeep learningで学習することで、通常の解析では検出できない超早期の病的変化を同定した。Deep learningは、通常の解析では検出できないALS運動神経細胞の病変を検知した。本結果から、Deep learningはALSの診断をサポートするとともに、本方法が将来的なALSの治療促進と克服につながる可能性が考えられた。
すべて 2021 2020
すべて 雑誌論文 (13件) (うち査読あり 7件、 オープンアクセス 9件) 学会発表 (14件) (うち国際学会 3件、 招待講演 13件)
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