AMI株式会社（代表取締役CEO：小川 晋平）と熊本大学大学院生命科学研究部 循環器内科学（研究代表者：辻田 賢一 教授）を中心とする研究グループは、心臓の音と心電図からAIで心臓の状態を推定する新技術を開発し、その成果が令和7年6月17日に医学専門誌「Circulation Journal」に掲載されました。本研究では、AMI社が開発した心音と心電図を同時に測定できるポータブルデバイス「心音図検査装置AMI-SSS01シリーズ（承認番号：30400BZX00218000）」と、AIの一種である「深層学習（ディープラーニング）」を組み合わせ、わずか8秒間の計測でBNP値を推定する技術を確立し...

独自技術Tocky＊１と深層学習AIを融合し、細胞内での遺伝子の“時間的な働き”を初めて高精度に可視化CRISPR＊２を用いてTockyマウスに遺伝子調節配列の変異を導入し、その影響をAIで自動解析加齢や配列変化が免疫遺伝子の時間的制御に影響することを発見し、免疫研究や治療開発に向けた新たな解析基盤を提供【概要説明】ヒトレトロウイルス学共同研究センター・熊本大学キャンパスの小野昌弘特任教授らは、これまで独自に開発した蛍光タイマー技術「Tocky」に、CRISPRと深層学習(AI)を組み合わ...

熊本大学大学院先端科学研究部の菊池涼夏特別研究員（当時）（現・山口大学大学院創成科学研究科・助教）、同大学理学部4年生の神鷹卓己大学生（当時）、同大学院先端科学研究部の檜垣匠教授らからなる研究グループは、深層学習による顕微鏡画像の画質復元技術を活用して、植物細胞の分裂における初期の細胞板形成過程を可視化し、アクチン繊維の新たな局在パターンを明らかにしました。細胞内の繊細な構造を観察するには、顕微鏡を使って鮮明な画像を撮影する必要がありますが、強い光を長時間当てることで細胞が傷んでしまう「光毒性」や「退色」という問題があります。そのため、できるだけ弱い光で撮影する必要がありますが、そ...