| 研究課題/領域番号 |
19K07177
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分47060:医療薬学関連
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| 研究機関 | 明治薬科大学 |
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研究代表者 |
佐藤 光利 明治薬科大学, 薬学部, 教授 (60231346)
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| 研究分担者 |
植沢 芳広 明治薬科大学, 薬学部, 教授 (90322528)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 再生医療 / 医薬品安全性 / 幹細胞 / 細胞分化 / バリデーション |
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| 研究成果の概要 |
足場非依存的コロニー形成の培養条件を検討し、0.03％ポリマーLA717を含む培地中に正常細胞(MRC-5, 1x104 cells/well) および がん細胞（HeLa-GFP, 1x102cells/well）を低接着プレート上に共培養する条件が画像識別モデルに最適であることが示された。エッジ処理を行なった画像を用いた結果、バッチサイズ、学習率において最良の予測性能が認められ、エッジ処理の有効性が示された。本研究により、足場非依存的コロニー形成の細胞画像を人工知能（AI）を用いて解析することによって、簡便かつ効率的に異常細胞を検出可能になることが示唆された。
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| 自由記述の分野 |
生理学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果は、細胞加工製品による疾患治療への臨床応用と安全使用に向けて、幹細胞を生体に適用した際の細胞分化、再生能および組織適合性の細胞特性を明らかにすることに学術的意義がある。生体の組織修復に関わる幹細胞に着目した本研究は、目的細胞へ効率良く分化・増殖するための調節因子を遺伝学的および生化学的手法に加え、画像による細胞の形態学的特性を人工知能（AI）を用いて解析することで、高い精度の予測能から細胞バリデーションの精度を向上させ、実際に臨床応用する際の細胞加工製品の安全性を向上させるバリデーションシステムの構築、細胞加工製品の安全使用といった再生医療における社会的意義をもたらすものである。
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