【研究領域課題番号】19H01178 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ヒトiPS由来心筋組織 / In vitro 組織成熟化 / 力学刺激 / ベイズ的最適化 / 画像処理 / 再生医療 / in vitro組織成熟化 / 単一細胞イメージング / ベイズ推定 / iPS由来心筋組織 / 機械学習

【研究成果の概要】

知能化培養システムとして，力学刺激および電気刺激が可能な3次元培養チャンバを作製し，組織培養しながら形態をリアルタイムで蛍光観察可能なシステムを構築した．筋芽細胞株C2C12およびヒトiPS由来心筋細胞を培養し，刺激を印加しながら成熟化を評価した．C2C12と電気刺激の系において，画像処理により成熟化指標を抽出し，ベイズ的最適化で条件を最適化し，成熟化指標の向上を目指す実験サイクルを確立した．またヒトiPS由来心筋細胞を3次元ファイバ形状に構築して電気刺激により成熟化し，薬剤を作用させることで組織の収縮力変化が認められ，形成された心筋組織の薬剤試験応用の可能性が示された．

【研究の社会的意義】

本研究により，ベイズ最適化による実験パラメータの機械的な最適化アルゴリズムを，３次元組織構築という生命科学や再生医療分野に重要な研究分野へ適用可能であることが示された．本研究の成果は，国際学術誌および関連の国際会議で成果として世界に対して発信された．今後本研究の成果をもとに研究を継続することで，心疾患に関する薬剤の開発や，心臓移植医療における新しい医療への発展に貢献できる．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31

【配分額】46,670千円 (直接経費: 35,900千円、間接経費: 10,770千円)

【研究分野】ソフトコンピューティング

【研究領域課題番号】25280090 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

画像処理 / ベイズ推論 / イメージング / 潜在構造 / ビッグデータ / 潜在構想

【研究成果の概要】

本研究の目的は，イメージングデータから画像の潜在構造を抽出するアルゴリズムを提案することである．当初の目的としていた，MRFモデルのハイパーパラメータを用いたフィルタ幅の自動推定，MRFモデルと反応拡散方程式との対応の明確化，ハイパーパラメータ分布推定を行った．さらに，アルゴリズムに関して，分布推定の解析的な評価手法の開発を行い，画像のダウンサンプリングの影響評価を行った．アルゴリズム提案だけでなく，MRFモデルを用いて地球，地質科学におけるデータの潜在構造抽出に応用した．また，物性科学のSTM/STSデータから，スパースモデリングに基づく手法であるLASSOを用いて潜在構造抽出を行った．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31

【配分額】16,120千円 (直接経費: 12,400千円、間接経費: 3,720千円)