医療ビッグデータ時代における次世代AIDXゼブラフィッシュ創薬研究開発
ゼブラフィッシュによるOncocardiologyとOnconephrology
Personalized cancer treatment using PDX zebrafish model
The world's most powerful high-throughput individualized in vivo proteinuria screening system
in vivo 血漿蛋白蛍光色素ZMB741による蛋白尿定量スクリーニング
蛍光色素ZMB741は、なぜ非観血的投与によりすべての血漿タンパク質をラベルできるのか。
最近、下記の総説によるAIゼブラフィシュ発生毒性試験の基盤技術開発動向を報告しました。
ゼブラフィッシュ発生毒性学とデジタルトランスフォーメーション
田中利男
毒性質問箱25号／安全性評価研究会 P54-63 2023年（令和5年）
そこで、AIゼブラフィシュ発生毒性試験がなぜ必要かは、以下のとうりです。
AIがゼブラフィッシュ胚の異常を検出する際に、人間の専門家と比較して以下の利点があります。
第一段落: 客観性と再現性の向上
AIアルゴリズムは完全に自動化されており、客観的かつ標準化された分析を提供します。これにより、人間の専門家による主観的な誤りやばらつきを回避することが可能です。
第二段落: 高い感度
AIシステムは通常の胚の画像のみで訓練されていても、異常を高感度に検出する能力があります。これは、AIが正常な発生パターンを学習し、それからの微細な逸脱を自動的に異常として検出できるからです。そのため、人間が一貫して検出するのが難しい低頻度の自発的な異常も捉えることができます。
第三段落: 定量的な解析
AIベースの画像解析ツールは、ゼブラフィッシュの画像から正確な形態学的特徴を迅速かつ客観的に測定することができます。これにより、人間が見落とす可能性のある微細な異常も正確に定量評価できるようになります。
第四段落: 高スループットスクリーニング
AIは大量の顕微鏡画像やビデオを自動的に分析し、発生毒性に関連する形態学的異常を高スループットで検出します。これは、人間の専門家にとっては非常に手間がかかる作業を大幅に効率化します。
すなわち、AI技術はディープラーニングやコンピュータビジョンを活用し、ゼブラフィッシュ胚の発生異常を自動的、客観的、定量的、高スループットかつ高精度に検出するアプローチを提供します。これは、人間の専門家による手動観察の限界を克服するものです。
さらに、AI技術がゼブラフィッシュ胚の形態異常の検出において提供する高いスループットと精度は、研究や疾病モデルの分野に多大な貢献をもたらします。
迅速で大量のデータ解析
AI技術は、大量の顕微鏡画像やビデオを迅速に解析する能力を持っています。これにより、従来の手動による観察では非常に時間がかかるプロセスが短縮され、高スループットのスクリーニングが可能となります。これにより、多数のサンプルを効率良く解析でき、薬剤効果や環境毒性の研究が加速されます。
客観的で一貫性のある評価
AIアルゴリズムは自動化された客観的な解析手法を提供し、人間の主観的な判断による誤差を排除します。これにより、形態異常の検出が一貫して行われ、研究結果の再現性が向上します。例えば、発生の特定の段階における形態的な偏差を定量的に評価し、異常を客観的に検出することが可能です。
低頻度の異常検出
AIは、正常発生の画像データセットに基づいて訓練されても、低頻度で発生する自発的な異常を高い精度で検出できます。これにより、人間では見逃しやすい微細な異常も識別することができ、疾病モデルの研究において重要な病態の早期発見が可能となります。
新規治療法の開発促進
AI技術による高精度な形態異常検出は、新規治療法や薬剤の効果を迅速に評価するための強力なツールとなります。形態異常検出の自動化により、従来の方法では考えられないスピードで新しい治療法をスクリーニングし、効果的な治療法を短期間で発見することが期待されます。
疾病モデルの改良と標準化
ゼブラフィッシュを用いたモデルは多くのヒト疾病研究に役立っていますが、AI技術によりこれらの疾病モデルがさらに改良され、標準化されることが期待されます。AIは発生過程の微細な変化を正確に追跡し、異常を早期に特定するため、疾病のメカニズム理解が深まり、より正確なモデルが構築されます。
以上のように、AI技術はゼブラフィッシュ胚の形態異常検出を通じて、研究の効率化、精度の向上、新薬開発の促進、及び疾病モデルの改良に大いに貢献します。これにより、医学生物学の分野において重要なブレークスルーを促進することが期待されます。
