時間ごとに撮影された大量の細胞画像からそれぞれの細胞を検出・追跡し、細胞 の形や模様、動き方をビッグデータとして捉え、分析するソフトウェアです。この分析により、新薬の候補を絞り込んだり、副作用を事前に見つけ出すことが 可能になります。また、薬を飲む前に採血検査することで、患者さんに合った副作用の少ない薬を選ぶことができます。細胞を生かしたまま検査可能なので、iPS細胞などへの活用も期待できます。

1. 細胞画像認識を利用した薬効分析支援システム
平成27年2月10日

2. これまで実施してきた取り組み(1)
テクスチャによる細胞種別判定
Automated Classification of Subcellular Localization of Proteins for Mass
Transfection of cDNAs Clones ( Proc. of VIIP2002 )
手動プロット
細胞走化性による疾病判定

3. これまで実施してきた取り組み(2)
3D血管抽出→
プリント
頭部プロジェクションマッピング
平成２４年度産学官連携共同調査研究費補助金に係る補助事業
入口ドア
パーティション
家電製品
解析サーバ
閲覧タブレット
介護見守り
平成２5年度 大分大学客員研究員

4. ④ 特徴量抽出・分析
③ 細胞検出・追跡
細胞画像解析システムの概要
• 研究ツールの域を出ておらず、画像処理の知識も必要
・ 移動量や形状は半自動でかろうじて取得できる程度
・ オープンソースなどのツールは画像解析の専門知識が必要
① 細胞培養
② 撮影
⑤ 創薬候補選出
⑤ 創薬候補選出
膨大な創薬候補から
候補を自動で絞り込む

5. 本研究の環境的課題
細胞画像の調達
ハードウェアとの協業
統計解析手法の検討
(1) 明視野画像であること
位相差、レーザー共焦点はNG
(2) 細胞がコロニーを形成しないこと
細胞がある程度バラけていること
(3) 蛍光画像の同時撮影がベスト
(1) そもそも統計は専門外
(2) 大量の無反応細胞がある前提
(3) ビッグデータを意識した処理
(1) 蛍光と同時撮影できる機材開発
(2) 使い捨てチップによる商業化
(3) 光学機器メーカーとの協業