樋口 亮平 さんが第44回日本バイオマテリアル学会大会で優秀研究ポスター賞を受賞

【研究目的】
マクロファージは、炎症を促進するM1型と炎症を抑制させるM2型の２つの表現型に可逆的に変化します。そのため、表現型を経時的に評価する必要があります。未分極状態のM0型?M1型?M2型は細胞の形状が異なりますが、識別するための閾値の設定は困難です。そこで、特徴量を抽出できるAI技術の導入により、各表現型の画像から細胞の表現型の評価を行えると考えました。本研究では、細胞ひとつひとつの位相差画像をデータセットとして用いた機械学習によるマクロファージの新規分極評価法の開発を目的としました。
 
 【研究内容】
　個々の細胞の位相差画像でデータセットを作成する際に、分裂前後の細胞を除くと、正解率が向上しました。さらに、M1およびM2型に誘導する因子をM0型に添加して観察したところ、時間が経つにつれて、M1およびM2型と識別される細胞が増加し、誘導通りの結果が得られ、本システムの有用性を確認できました。

【今後の展望】
本システムによって、個々のマクロファージの分極を経時的に評価することが可能となります。今後の展望としては、この分極評価法を用いて、マクロファージの分極に影響する因子について明らかにしたいと考えています。