权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

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。

The measurement of magnetic field and non-invasive and non-destructive behavior of iPS cells is an attempt to evaluate the electrical physiology of iPS cells derived from cardiac muscle cells. It is difficult to measure the magnetic field signal under the very small and standard magnetic field environment and analyze the signal from the cell. In this study, we proposed a new method for estimating the magnetic field waveform of differentiated cardiac muscle cells. In 2022, the principle of this method was verified, and the artificial generation of quasi-biological magnetic field was tested by SQUID magnetic field. The result is that 80% of the field is positive and the proposed method is positive. The frequency domain of the input frequency of the FSST(FSST) used in the extraction of the characteristic quantity of the time series is changed from one to another. The background of the invention is that the frequency range is large, and the accuracy of the algorithm is large. The method of detecting and comparing the suspected biological magnetic field with the existing one The result is that the output of this method is better than that of the original method. In fact, the differentiation of cardiac muscle cells in the middle of the measurement of the number of cell magnetic field increase, the role of the detection of the middle of the drug and the use of the relevant results are expected