【研究分野】応用情報学およびその関連分野

【研究領域課題番号】17K20031 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

生体生命情報学 / 生物物理 / バイオインフォマティクス / 人工知能

【研究成果の概要】

生命現象を解析する際に様々なイメージング技術が使われており、とりわけ蛍光色素やタンパク質を利用した、事前に見る対象を決めたイメージング技術開発は目覚しい。我々はこの様なBioimaging with targes研究に対して、事前に見る対象を決めないBioimaging without targets研究を提案した。この研究では無染色標本から可視光域でのハイパースペクトルやラマン分光イメージング法により画像を取得し、様々情報処理技法を用いることで、細胞温度の計測や脳地図の自動生成を行うことに成功した。

【研究の社会的意義】

本研究では組織染色を行うことなく、細胞や組織のイメージングを行う新規な手法を提案した。この手法は多チャンネルのイメージング技術の進歩の他に、深層学習などに代表される情報処理技術を併用することにより、これまでは見過ごされて来た様なシグナルを抽出することができ、発見的な新規なバイオイメージング研究ツールとして利用することが可能である。また非染色であるために、例えばiPS細胞の品質チェックなど染色することが好ましくない標本への適用が可能となる。またこのbioimaging without targets法は従来のバイオイメージング技術と相補的なものと理解できる。

【研究種目】挑戦的研究(萌芽)

【研究期間】2017-06-30 - 2019-03-31

【配分額】6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】24300054 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

知識発見とデータマイニング / グラフマイニング / 機械学習 / 生体生命情報学 / 人工知能 / ゲノム / プロテオーム

【研究成果の概要】

本研究では、グラフやネットワークに代表される半構造化データの様々な問題設定に対する解決手法を構築することを目指してきた。特に、ノードとリンクで表されるグラフにおいて、ノードに付けられたラベルに関する「ラベル伝搬」、さらに、リンクを予測する「リンク予測」という二つの問題に着目した。さらに、手法構築のみならず実データへの適用及び有効性実証を行った。この応用においては、特に生命科学におけるグラフデータ等での検証を行った。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2012-04-01 - 2016-03-31

【配分額】17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)

【研究分野】医用システム

【研究領域課題番号】22500432 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

薬剤反応性 / 生体生命情報学 / 人口知能 / 危機管理 / 診療録 / 退院時サマリー / テキストマイニング / 副作用 / 薬疹 / 糖尿病 / 血小板減少 / 人工知能 / 肝障害 / データマイニング

【研究成果の概要】

臨床検査データの推移と投与薬剤の関連から半自動的に副作用を起こす薬剤の組み合わせの検出をする今回の手法で、新たな発見は得られなかった。現実には同時期に多数の薬剤が併用投与されていることと予防・治療での投与を排除できず、最終的には医療者の判断が不可欠である。また退院時サマリーからの検索はその内容が不備なことなどから偽陰性、偽陽性例が多く、サマリー記載の改善と構文マイニングツールの開発が望まれる。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2010 - 2012

【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)