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東京大学研究室発足以来培ってきた画像解析技術と
人工知能技術を活用し、
創薬研究における課題解決を目指します。
パートナーとの共同・受託開発研究を進め、
革新的なソリューションを提供し、
新たな価値を創出します。

STRENGTH
STRENGTH

選ばれる理由

データ収集・解析・実装まで
一気通貫で支援

実験デザインからAI学習にとって最適なデータ取得・収集方法をご提案し、適切な課題を設定することで、今までにない価値を新たに創出します。

ライフサイエンス×人工知能の
専門家集団

日本で初めて深層学習を活用したプログラム医療機器の薬事承認を取得した実績を活かし、
探索、前臨床領域のみならず、臨床、市販後領域まで幅広く、AI実装等でご支援が可能です。

TRUST
TRUST

100件以上の共同・受託研究実績

国内外のアカデミア・研究機関を中心に、製薬企業と共同・受託研究を進めています。
豊富な経験と実績を持つ専門家集団がAI実装をご支援します。

※ 五十音順

SOLUTION
SOLUTION

創薬プロセスにおけるAIの応用領域

AIを活用することにより、人の認識と同等の性能や定量評価及び、人力では困難な量の作業の実行による効果測定の精緻化を可能にします。

探求検索

探求検索

ターゲット選定
候補化合物の少なさ

非臨床試験

非臨床試験

再現性、安全性
試験コストの増加

臨床試験

臨床試験

成功確率の低下
期間、コストの増加

製造

製造

再生医療等の品質
細胞製剤等の品質

市販後調査

市販後調査

副作用
薬価減少

HOW TO PRIVIDE HOW TO PRIVIDE
FLOW

提供までの流れ

様々な企業とAI技術を利活用したオープンイノベーションを実現。
企画〜PoC〜プロダクト実装まで、状況に合わせて、一気通貫でご支援します。

サンプル解析

目的
画像解析の可否判断

期間
1〜2ヶ月

画像枚数
20〜100枚程度

成果物
解析結果

有償評価解析

目的
実運用可能な精度評価

期間
3ヶ月

画像枚数
200〜500枚程度

成果物
評価解析レポート

製品開発

目的
製品化

期間
6ヶ月〜

画像枚数
500〜10,000枚程度

成果物
ソフトウェア製品

※1:上記はご参考のため、実際の要件や難易度、期間によって費用や期間は異なります。
※2:各過程で得られたモデル・ノウハウの所有権および知財権:エルピクセル、利用権:委託者様が前提となります。

ACHIEVEMENT
ACHIEVEMENT

主な取り組み

フェノタイプスクリーニング

課題
細胞形態をもとに化合物の影響を評価

解決策
細胞を個別に認識し形態の定量化

パートナー
第一三共

小核試験の自動化

課題
薬剤による遺伝毒性(小核の発生)の目視による確認を自動化する

解決策
塗抹標本中の細胞および小核を自動で認識する

パートナー
武田薬品工業

研究実績
2018年度 哺乳動物試験学会 口頭発表

LINCの取り組み

課題
創薬候補化合物の臓器への影響についての安全性評価。臓器種、薬物濃度、投薬期間などの多量の条件での目視判定の作業負荷の高さ

解決策
臓器の細胞/組織の配列や構造認識し、正常との比較による異常判定

パートナー
第一三共、大塚製薬 等

研究実績
CBI学会2018年大会 口頭発表 等

論文・学会一覧 

MEMBER
MEMBER

メンバー

  • 島原 佑基

    東京大学大学院新領域創成科学研究科 博士課程修了。博士(生命科学)。大学ではMITで行われる合成生物学の大会iGEMに出場(銅賞)。研究テーマは人工光合成、のちに細胞小器官の画像解析とシミュレーション。グリー株式会社に入社し、事業戦略本部、のちに人事戦略部門に従事。他IT企業では海外事業開発部にて欧米・アジアの各社との業務提携契約等を推進。2014年3月に研究室のメンバー3名でエルピクセル株式会社創業。”始動 Next Innovator 2015(経済産業省)”シリコンバレー派遣選抜。”Forbes 30 Under 30 Asia(2017)”Healthcare & Science部門のTopに選ばれる。

  • 朽名 夏麿

    東京大学大学院新領域創成科学研究科 博士課程修了。博士(生命科学)。その後、同研究科 特任准教授等として十数年大学での研究に従事。のちに現職。平成13年度未踏ソフトウェア創造事業(IPA)に課題「物理化学を駆使した半経験的汎用細胞シミュレーション環境の開発」で採択。平成14年から平成25年まで世界コンピュータ将棋選手権にチーム「大槻将棋」として連続出場(最高第2位)。平成19年 日本植物学会 若手奨励賞。平成20年 第8回バイオビジネスコンペJAPAN 審査員特別賞。

  • 袴田 和巳

    九州大学大学院システム生命科学府 博士課程修了。博士(システム生命)。東京大学大学院 特任助教、大阪大学大学院 助教においてウェット実験(遺伝子組み換え・細胞培養)を自らデザインし、タイムラプスを用いた一細胞時系列解析を行い、遺伝子発現と細胞分裂の関係性に関わる研究等従事、その後シスメックスで深層学習を用いた病理画像解析等に従事、のちに現職。

  • 河合 宏紀

    東京大学大学院新領域創成科学研究科 博士課程修了。博士(生命科学)。研究テーマは神経幹細胞の未分化性維持機構の解明。大学ではMITで行われる合成生物学の大会iGEMに出場(銅賞)。日本学術振興会特別研究員 (DC1) 、東京大学薬学系研究科特任研究員として、神経幹細胞の研究に従事。のちに現職。東京大学客員研究員。

  • 菅原 晧

    東京大学大学院博士(薬学)。薬剤師。一分子蛍光顕微鏡法を用いた細胞内mRNAのナノスケール局在・運動解析に従事。東京大学ライフイノベーション・リーディング大学院および東京大学医療イノベーションイニシアティブ修了。東京大学特任研究員。

  • 韓 昌熙

    東京大学大学院情報理工学系研究科 博士課程修了。博士(情報理工学)。研究テーマは「GANによるデータ拡張」を含む、ディープラーニングによる放射線画像解析。独・ミュンヘン工科大学で交換留学。伊・ミラノ・ビコッカ大学および英・ケンブリッジ大学で訪問研究。国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター 外来研究員。国立国際医療研究センター病院放射線診断科 客員研究員。埼玉県立大学 非常勤講師。

研究者のみならず、医療機器メーカーの薬事・品質保証業務経験者、医療システム会社、
製薬会社出身者などが在籍し、事業推進を支援します。

医療・製薬・農業・化学・食品など、あらゆるライフサイエンス分野の画像解析・人工知能技術を応用することで、最適なソリューションを提供いたします。