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細胞画像認識を利用した薬効分析支援

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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。

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細胞画像認識を利用した薬効分析支援

  1. 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. 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. 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. 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. 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

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