【研究領域課題番号】19K22625 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

人口知能 / 機械学習 / セグメンテーション / ヒトiPS細胞 / ヒトES細胞 / 心筋細胞 / 分化誘導 / 成熟化 / 深層学習 / 多能性幹細胞 / オミックス解析

【研究成果の概要】

拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類根拠を視覚的に示すことに成功した。拍動心筋細胞動画撮影システムにより効率的に教師データを取得し、学習機によるデータの解析を行った。さらに心筋細胞への分化、成熟過程における重要な遺伝子を確認した。

【研究の社会的意義】

多能性幹細胞由来心筋細胞の汎用化と産業化には大量の心筋細胞の品質を効率よく短時間で評価する方法を確立する必要性がある。本研究によって心筋細胞の状態を位相差顕微鏡で観察した細胞の画像データのみから評価することが可能になった。これまでの研究では、画像解析のみで多能性幹細胞からの分化誘導効率や成熟度を評価することは極めて困難であり、学術的、社会的意義は非常に大きい。本研究成果は病態解明と創薬開発におけるES/iPS細胞研究のブレークスルーを達成するものであり、効率的な分化誘導法や成熟化法を開発するための強力なツールとなる。その成果は循環器領域にとどまらず他領域にも役立つ極めて汎用性の高い技術である。

【研究種目】挑戦的研究(萌芽)

【研究期間】2019-06-28 - 2021-03-31

【配分額】6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)

【研究分野】人体病理学

【研究領域課題番号】15H04715 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム / メチル化解析 / ヒト幹細胞 / 人体バイオリソース / 再生医療 / 泌尿生殖器・内分泌 / 機械学習 / ディープラーニング / クリティカルエピゲノム

【研究成果の概要】

本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成する仕組みや原理を解明するところに特徴がある。現在主流の要素還元的アプローチだけでは困難な、細胞や遺伝子の仕組みの解明が可能となった。

【研究の社会的意義】

現代病理学・幹細胞学の研究は、物質レベルで腫瘍の構成要素を明らかにし、発生部位における組織像の差異を明らかにするという要素還元的アプローチが主流である。その結果、ゲノム情報や細胞を構成する分子とその機能に関する多くの知識が蓄積されてきた。さらに病理学をシステムとしてとらえ、構成する要素間の相互作用がもたらすダイナミクス、制御ネットワークの解明するシステムが展開された。本研究においては、構成的システム病理学的手法を用いて、多能性幹細胞を移植することで形成された奇形腫に対して、組織構成及び未分化度・悪性化を創成する仕組みや原理を解明するところに特徴があり、学術的な意義は極めて高い。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2015-04-01 - 2020-03-31

【配分額】16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)