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。

As part of our biological activities, semiconductor manufacturing is possible. This is the understanding of the biochemical reactions in cells, the generation of nuclear molecules, the control of biological activities, the electron transfer (electrochemistry) and the electron transfer (solid-state physics) phenomena of quantum mechanics. In this study, we introduced DX technology into the complex system of life phenomena. The cell movement is divided into two parts: deep learning, electric stimulation, cell control, rapid AI, inference, electric control, and field acceleration. This year, 1) quantitative analysis of cell shape in response to electrical stimulation, 2) inhibition of memory loss in deep learning, 3) quantitative analysis of cell shape in response to electrical stimulation, 4) quantitative analysis of cell shape in response to electrical stimulation, and 5) quantitative analysis of cell shape in response to electrical stimulation. 1. The phenomenon of cell response to electrical stimulation was successfully detected and analyzed for a long time. A new analytical method is proposed to describe the relationship between human and nature. As a result, the automatic analysis technology has been established. 2.. AI is used to analyze images, and AI is used to forget learning content. This is an avoidance technique called Elastic Weight Consolidation(EWC). As a result, the tolerance and violation of the situation can be visualized when EWC is used to learn, the characteristics of the situation can be greatly changed, and the shattered forgetting can be greatly suppressed. Now the new proposal is in progress.

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