深層学習を用いた細胞スフェロイドの 形態解析と形態変遷の視覚化

ユーザーベネフィット

－ Cell Pocketを用いることで感覚的だった観察情報を簡便に定量化できます。 － 定量化した観察情報は、培養状態の客観的評価に活用できます。 － 客観的評価結果は、データと共にラボメンバーと共有可能です。

はじめに

ヒトの多能性幹細胞は不均一な集団であり、その培養過程においても刻々と変化していく性質を持っています。したがって、細胞の状態変化の遷移も重要な品質特性になると考えられ、低分子医薬品のように製造のエンドポイントにおける製品の品質評価は細胞製剤の評価系として適していません。そのような背景から、再生医療・細胞治療の産業化を促進するため、細胞の状態を非侵襲かつ経時的に評価可能な手法が望まれています。 代表的な非侵襲評価手法では画像解析による細胞形態の評価が挙げられます。機械学習技術の爆発的な発展と普及により、従来では困難だった細胞の形態認識が実現できるようになったことで注目を集めています。 島津製作所は機械学習技術の一つ、深層学習によるセグメンテーションを用いて画像解析を簡便に実現できるWebアプリケーションCell Pocketを開発しました。CellPocketでは高度な画像解析を手軽に実現できるため、これまで暗黙知や感覚的だった観察情報を数値化し、重要な知見を得ることができます。本稿ではヒトiPS細胞由来内胚葉分化スフェロイドの分化成熟過程における形態の変遷を視覚化した解析例をご紹介します。

2023.02.20