2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Next-Generation Health Diagnosis Method by Health Informatics Using Ultra-fine Morphological Imaging Data
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18K19766
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
久米 慧嗣 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 客員研究員 (30708441)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 紀郎 国立研究開発法人理化学研究所, 情報システム本部, ユニットリーダー (20415160)
村川 泰裕 国立研究開発法人理化学研究所, 生命医科学研究センター, チームリーダー (50765469)
水野 敬 大阪市立大学, 大学院医学研究科, 特任准教授 (60464616)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | 生物情報学 / 健康インフォマティクス / 健康・未病 / 超微形態解析 / BioImageDbs / 深層学習 / セマンティックセグメンテーション / 画像インフォマティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、培養細胞株、モデル動物やヒト検体を対象に、病気の潜在的状態である「未病」の状態を早期かつ超高感度検出する健康科学分野への革新的な技術提供を目指す。
当初予定していた二次元(2D)画像データの機械学習に加えて、三次元(3D)電顕画像データについても、深層学習(DL)のモデルを構築して検証試験を行った。具体的には、マウス神経系の3D画像データセットを用いて、画像のピクセル毎でのメタデータ判別を試みた。特に、神経細胞体の膜構造を認識するようにモデル構築、解析を実施したところ、細胞膜構造の立体像が95%以上の精度で得られた。一方、このような画像メタデータ付与の試みでは、その解析モデルの再現性を担保するために、モデル学習に必要な、バイオ画像データの共有利用を可能とすることも重要なミッションである。そこで、画像データ共有の一環として、教師ラベルを含むバイオ画像データセットを、生命科学系データの解析ツールを開発するコミュニティであるBioconductorにて公開（パッケージ名「BioImageDbs」）を進めた。
ヒト検体を用いた検証試験では、神戸リサーチコンプレックス事業と共同して、ヒト血液検体や各種健康科学データの取得を実施した。さらに、この健康科学データでスクリーニングされた未病者あるいは健康脆弱者から取得された血液検体を用いて、電顕を用いた微細構造解析を試みた。その結果、未病者から得られた血液細胞は、健常者のそれと比較して細胞内に形態学的な変化が見られた。また、アンケートや体組成、自律神経機能などの健康情報とも複合解析を進めた。さらには研究進展で、超微細構造解析のスループットの向上が不可欠であることも分かり、多検体の電顕前処理技術の開発のために、その前処理装置のプロトタイプを開発して、その動作検証等を実施した。
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