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東大

AI深層学習で細胞高速選別 従来の1000倍以上

 人工知能(AI)が自ら学習して効率的に判断する深層学習を用いた画像解析で、生物の細胞を高速で識別・選別できる装置を開発したと、東京大などの研究チームが米科学誌セルに発表した。1秒間に取り分けられる細胞数は深層学習を使わない従来型装置の1000倍以上という。「基礎科学やバイオ産業の発展に貢献できる」としている。

     装置に直径3~30マイクロメートル(マイクロは100万分の1)までの多様な細胞を流しながら、それぞれを高速で画像化する仕組みと、学習した画像の形や色から細胞を識別する技術を組み合わせた。処理の速さと情報量の両立を実現したのが特徴といい、細胞を模したビーズで試したところ、1秒間に100個を分類でき、99%の精度だった。藻類やヒトの血液細胞でも実験し、狙い通りの細胞を高速で選び取れることを実証した。

     チームの中心を務める合田圭介・東大教授(光量子科学)は「再生医学や医療などに応用可能な汎用(はんよう)性の高い世界初の基盤技術だ」と意義を話す。来年中の製品化を目指している。【千葉紀和】

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