Deep learningを用いた肥大心筋の識別系の確立と新規心不全治療薬の同定

利用深度学习建立肥厚心肌识别系统并识别新型心力衰竭疗法

• 批准号: 18K15901
• 负责人: 小室 仁
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2019-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K15901/
• 关键词: Deep learning; 心筋肥大; 肥大心筋; 新規化合物

当研究では、Deep learningを用いた高精度の肥大心筋の識別系の確立を目的として実験を行なった。Deep learningを用いた心筋細胞に対する負荷の有無の視覚的特徴抽出の為、ラット新生仔初代心筋細胞の無血清培養群と血清培養群の蛍光免疫染色を用いてモデルの学習およびDeep leaningの条件検討を行った。無血清培養群と血清培養群の蛍光免疫染色を用いた学習モデルの作製にあたり、条件検討によりDeep leaningによる視覚的特徴抽出に適する最も鮮明な画像が得られる抗体として細胞骨格ではα-Actinin、核に対してはNkx2-5を同定した。得られた免疫染色条件を用い、無血清培養下の細胞と血清添加培養下の細胞を90%の精度で識別するモデルを開発した。次に、心筋細胞に対する肥大刺激の有無の視覚的特徴抽出の為、生体内に近い至適条件である低血清 (0.1%)培養下およびインスリン/トランスフェリン添加下で、アンジオテンシンⅡおよびエンドセリン-1による肥大刺激群と無刺激群の位相差顕微鏡画像を撮影し分類モデルの作製を行った。撮影した画像から心筋細胞画像を自動プログラムで切り出し、学習したモデルの分類性能を評価した。インスリン/トランスフェリン添加下でアンジオテンシンⅡまたはエンドセリン-1の刺激の有無によって得られた位相差顕微鏡画像を用いた学習モデルの作製を試みたが、60-70%程度の精度でしか心筋肥大を判別できなかったため、アンジオテンシンⅡ及びエンドセリン-1の両方を刺激として加え、刺激の有無によって得られた位相差顕微鏡画像を用いた学習モデルで行った。その結果、90%の精度で心筋細胞に対する肥大シグナルの有無の自動識別を達成した。

When studying the computer and Deep learning, we use the high precision to enlarge the mind and make sure that the purpose is to improve the performance. Deep learning was used to treat neonatal heart disease, serum culture and light immunostaining was used. The serum culture of neonatal heart muscle cells was not serum-free, and the Deep leaning conditions were tested. The serum culture group without serum culture group was stained by light immunostaining. The serum culture group was used as a marker, and the condition was used to extract the most sensitive picture of the serum antibody antibody, cell bone cell alpha-Actinin and nuclear antigen Nkx2-5, which were extracted from the serum without serum culture group. The Deep leaning antibody was extracted from the cell bone cell, and the Nkx2-5 was synchronized. Under the conditions of immunostaining and serum-free culture, the cell serum was added under the condition of serum-free immunostaining, and the accuracy of cell culture was 90%. For the second time, the heart and heart cells were stimulated by hypertrophy, and the special extract was extracted from the body to the condition that the low serum level (0.1%) was incubated. Please tell me that there is a difference in the phase difference between the hypertrophic stimulation group and the hypertrophic stimulation group. Make a summary of the portrait, the mind, the cell portrait, the automatic picture, the picture. In order to improve the accuracy, the microportrait is used in the microportrait, the accuracy is 60-70%, the accuracy is 60-70%. I don't know what to do. I don't know what to do. I don't know. I don't know what to do. The results show that 90% of the results show that there are significant differences in the results of automatic test results.

项目成果

深層学習(Deep learning)を用いた肥大心筋の自動識別モデルの確立

利用深度学习建立肥厚心肌自动识别模型

• 发表时间: 2019
• 作者: Ito S;Aoki H;Nishihara M;Ohno-Urabe S;Furusho A;Hirakata S;Nishida N;Hayashi Y;Ito S;Hashimoto Y;Majima R;Kuwahara K;Fukumoto Y;Yuhi Fujimoto;Yuhi Fujimoto;Yuhi Fujimoto;藤本雄飛;藤本雄飛;中嶋一晶;小室 仁
• 通讯作者: 小室 仁