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2019/05/26

薬品作用学教室の折田健大学院生と池谷裕二教授らが、人工知能を用いたヒトiPS由来細胞培養の品質管理法を開発


薬品作用学教室の折田健大学院生と池谷裕二教授らが、人工知能を用いてヒトiPS由来細胞培養の品質管理に成功しました。
本研究成果は2019年5月4日付でJournal of Pharmacological Sciences電子版に掲載されました。

発表論文
雑誌:Journal of Pharmacological Sciences
題目:Deep learning-based quality control of cultured human-induced
pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes
著者:Ken Orita, Kohei Sawada, Ryuta Koyama, Yuji Ikegaya
DOI: 10.1016/j.jphs.2019.04.008
論文へのリンク:https://doi.org/10.1016/j.jphs.2019.04.008

発表概要
ヒトiPS由来心筋細胞は、薬物を人に投与したときに心臓に与える有害作用を事前に予測するための応用が期待されています。しかし、現状ではヒトiPS由来心筋細胞は品質にムラがあり、経験豊かな実験者の勘によって品質の良し悪しを射抜く必要がありました。一つ一つの培養を顕微鏡でチェックする作業であるために時間効率が悪く、また実験者の熟達度によって判定が異なる可能性があるなどの実務的問題がありました。本研究グループは、画像分類に秀でたディープラーニングがヒトiPS由来心筋細胞の品質を自動で判別できるかを検証しました。熟練した実験者が判別した品質を正解ラベルとして、アルゴリズムに画像データを学習させました。その結果、熟練者の品質判定に対して89%の確率で正解しました。汎用性を考えると、低スペックのパコソンでも高速に判別できる必要がありますが、学習後のアルゴリズムを、ごく一般的な市販のノートパソコンで実行させたところ、判別精度を維持しながら、1秒あたり約2,000枚の判別が可能でした
同研究により従来は熟達者の勘に頼ってきたヒトiPS由来心筋細胞の品質管理をディープラーニングで代替する新たな道筋が示されました。本成果は、創薬の効率化だけでなく、ヒトiPS細胞の基礎研究にも貢献するものと期待されます。
 
 

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