Cellar differentiation on the electronic semiconductor device induced by the electric stimulation

电刺激诱导电子半导体器件的细胞分化

• 批准号: 22K18976
• 负责人: 狩野 旬
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: Okayama University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18976/
• 关键词: 半導体デバイス工学; 応用分子細胞生物学; 固体物理学; 細胞分化; 細胞運動

我々は，生体活動の一部を半導体製造プロセスで作製された電子デバイスでの補完が可能でないかと考えている。これは細胞内での生化学反応，レドックスサイクルによる核内での遺伝子発現制御などの生体内活動を，酸化還元反応による電子授受（電気化学的理解）と量子力学的な電子トンネリング（固体物理的）現象の組み合わせとして捉えてやることで，複雑系である生命現象の原理原則的理解へとつながる。本研究では，生命現象は複雑系の極みであるため， DX技術を導入する。ライブイメージングから，細胞挙動をリアルタイムで深層学習し，電気刺激による細胞制御方法を検討させ，速やかにAIに推論させた電気制御法を実験系にフィードバックさせ，現場実験を加速させることを目標とする。今年度は，1）電気刺激に応答する形で分化していく過程の細胞形状の定量解析のハイスループット化2）深層学習における破滅的忘却の抑制を達成することができた。1について，これまで我々は電気刺激に細胞が応答する現象を捉えることに成功していたが，解析に長時間を要することが研究推進のボトルネックになっていた。パイソンコードで記述したプログラムにより人の手がほとんど関与しない新しい解析法を構築した。その結果，これまで1実験あたり30時間要していた解析を2時間まで短縮することに成功し，自動化解析技術が確立できた。2について述べる。これまでAIを用いた画像解析において，継続学習下でAIがこれまでの学習内容を忘却してしまう問題があった。これを回避する手法としてElastic Weight Consolidation(EWC)がよく知られており，今回適用を試みた。EWC を用いて継続学習を行う場合の受容野の違いを可視化した結果，特徴マップの変化が大きく，破滅的忘却を十分抑制することはできなかった。現在新しいモデル提案を進めているところである。

我们认为，通过半导体制造工艺制造的电子设备可以补充某些生物学活动。这导致了对体内活性的理解，例如细胞内的生物化学反应以及通过氧化还原循环中的基因表达控制，作为电子传递和接收（电化学理解）的组合，通过氧化还原反应和量子机械机械隧道（固体电子隧道（固态）物理型​​现象，这会导致复杂的生物学现象。在这项研究中，由于生命现象是最终的复杂系统，因此引入了DX技术。目的是通过实时成像实时深入了解细胞行为，使用电刺激研究细胞控制的方法，并快速将AI推断为实验系统推断出的电气控制方法，并加速现场实验。今年，我们能够实现1）对电刺激的响应细胞形状的高通量定量分析2）在深度学习中抑制灾难性遗忘。关于1，我们能够掌握对电刺激反应的细胞现象，但是分析所需的长时间已成为促进研究的瓶颈。使用用Python代码编写的程序创建了一种新的分析方法，而人类几乎没有参与。结果，以前每次实验需要30小时需要的分析已成功降至2小时，并建立了自动分析技术。我将谈论2。到目前为止，在使用AI的图像分析中，AI忘记了一个不断学习下的学习内容。弹性重量合并（EWC）众所周知是避免这种情况的一种方法，这次我们试图应用它。当使用EWC进行继续学习时，可视化接受场的差异时，特征地图的变化很大，灾难性遗忘没有得到足够的抑制。我们目前正在努力提出一种新模型。

项目成果

深層学習による細胞の機能過程の同定—第2報—

使用深度学习识别细胞功能过程——第 2 部分——

• DOI: 10.11517/jsaikbs.127.0_08
• 发表时间: 2022
• 期刊: JSAI Technical Report, SIG-KBS
• 作者: 福井 凜;山本 泰生;狩野 旬;坂井 恵子
• 通讯作者: 坂井 恵子