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IMACELの支援事例
Support Case#01
Phenotypic Screening ～細胞形態解析による新規候補化合物の探索～
課 題
表現型スクリーニング（Phenotypic screening）は、従来主流となっていた標的分子に着目した候補化合物スクリーニング手法とは異なり、疾患モデル細胞に対して表現型変化が生じる化合物を探索する手法です。疾患モデル細胞を使ってスクリーニングを行うため、イメージング技術やデータ解析技術の進展により、有用性が高まっています。 Phenotypic screeningでは一細胞レベルでの細胞認識、薬剤投与後には形態変化の精緻な評価が必要となりますが、目視評価では微細な差の識別、大量の細胞の解析や評価は困難です。
エルピクセルのAI技術概要と期待される効果
当社は一細胞レベルで個々の細胞核を認識し、認識した細胞を形態ごとにグループ分類し定量化する機械学習モデルを構築しました。これにより候補化合物ごとの精緻な分類・定量評価が実現でき、製薬企業の保有する化合物ライブラリを用いたスクリーニングが可能となります。 近年では疾患モデル細胞として疾患iPS細胞を活用するケースもあります。
https://www.nature.com/articles/d43747-021-00042-w
https://www.nature.com/articles/d43747-021-00042-w
Support Case#01
Phenotypic Screening
～細胞形態解析による新規候補化合物の探索～
Support Case#02
蛍光多重免疫染色画像解析の自動化
～抗がん剤開発研究やがん微小環境における空間解析への応用～
Support Case#03
病理標本解析での画像解析AI活用
～正常/異常のスクリーニングやバーチャル染色～
Support Case#04
ライトシート顕微鏡画像解析の自動化
～脳領域自動セグメンテーションおよび血管周辺環境の解析効率化～
Support Case#05
AIを活用した新たな動物行動解析
～従来評価を超える特徴発見や精緻な定量評価～
Support Case#06
小核試験の自動判定
～自動解析サービスとして提供中～
Support Case#07
染色体異常検出の自動化
～放射線事故後の線量評価や遺伝毒性試験への応用～
Support Case#08
凍結乾燥工程における氷晶解析
～AIを活用した製造工程最適化検討～
Support Case#09
ラボオートメーション支援
～自動中量合成実験装置への画像解析AI搭載～