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Electrophysiological evaluation of iPS cell-derived cardiomyocytes using magnetic field measurements and deep learning

使用磁场测量和深度学习对 iPS 细胞来源的心肌细胞进行电生理评估

基本信息

批准号：
22K12785
负责人：
吉田隆司
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kyoto Prefectural University of Medicine
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

我々は、磁場測定が非侵襲・非破壊的に行えることに着目し、細胞集団中の電気活動伝播に伴って生じる自発磁場を計測することによってiPS細胞由来心筋細胞の電気生理学的評価を試みてきた。しかし細胞の自発磁場は背景ノイズに対して非常に微小であり、標準的な磁気シールド環境下で計測された磁場信号から、従来の信号解析手法で分化心筋細胞のシグナル検出を行うことは困難である。本研究ではシミュレーションにより推定した細胞磁場のピーク波形を教師データとして用いた深層学習による分化心筋細胞のシグナル検出を提案し有効性の検証を行ってきた。2022年度はこの手法の原理実証実験として、人工的に発生させた擬似生体磁場をSQUID磁場センサーで計測し、学習済みの深層ニューラルネットワークによるピーク領域の検出を試みた。その結果、正解データとの比較において80%のピーク領域が正しく検出されたことが確認され、提案する本手法が微小な細胞磁場のピーク波形検出に有効であることが示唆された。また時系列データから特徴量抽出に用いたFSST(フーリエシンクロスクイーズド変換)の入力周波数帯域を変えて学習を行うと、ピークの検出精度が大きく変化することが判った。背景ノイズが大きい周波数帯域を除外してネットワークの学習を行った時に検出精度が大きく向上することも確認された。また疑似生体磁場を用いて既存のピーク検出手法との比較も行った。その結果パターンマッチングやフィルタリングなどと比較して提案する本手法の検出力が優れていることも実証された。実際の分化心筋細胞サンプルを用いた計測においては、イソプロテレノール投与による細胞磁場のピーク数増加が認められ、変時作用の検出といった薬剤試験への応用に関して有望な結果が得られた。

We are responsible for the determination of non-invasive and non-invasive electronic activity broadcasting in the cell collection, which is related to the origin of the magnetic field program, the computer iPS cell, and the computer physiology of the computer. The background of the magnetic field is very small, the standard magnetic field signal is measured in the environment, and the signal analysis method is used to differentiate the mind. In this study, it is presumed that the proposed proposal is effective in the field of cellular magnetic field, the waveform of the wave, and the differentiation of the mind. In the year 2022, the principle of manipulation, artificial magnetic field, SQUID magnetic field, artificial magnetic field, artificial magnetic field, artificial The results and the correct results show that 80% of the data are in the field of confirmation, and the proposed method is small. The waveform of the cellular magnetic field shows that there is an error signal. In the current series of equipment, the special volume extraction method is used to determine the accuracy of the input force cycle wave number in the range of FSST. Background: with the exception of the normal cycle wave number domain, the accuracy is very high, and the accuracy is very high. It is suspected that the biological magnetic field is used to compare the existing magnetic field with the existing magnetic field. As a result, the results show that there is a lot of effort in this method to make an effort. In order to improve the performance of the cell, it is expected that the results will be satisfactory.