生物学者は人工知能を使って細胞内部の仕組みを3Dで詳細に描写している
アラン・ボイル著
細胞生物学と人工知能を組み合わせるとどうなるでしょうか？アレン細胞科学研究所が提案する答えは、超知能微生物ではなく、生きた人間の細胞の単純な白黒画像を、細部までこだわった色分けされた3D画像に変換できる新しいコンピューターモデルです。
「アレン統合細胞」として知られるオンラインデータベースは現在、一般公開されており、その作成者らは、このデータベースが細胞の働きを理解するための新たな窓を開く可能性があると述べている。
「1枚のシンプルな顕微鏡画像から、非常にコントラストが高く統合された3D画像が得られ、個々の構造がどこにあるのかが非常に簡単に分かります」とシアトルに拠点を置くアレン研究所のモデリングディレクター、モリー・マレッカー氏はGeekWireに語った。
「それらの関係性を実際に観察し、最終的には時系列データを適用することで、それらがどのように変化するかを動的に確認できるようになります」と彼女は述べた。「これは全く新しいことです。」
最終的には、このデータベースによって、幹細胞が体内でさまざまな種類の細胞に変化する様子を監視したり、病気が細胞のプロセスにどのような影響を与えるかを確認したり、薬剤が個々の細胞に与える影響をチェックしたりすることが容易になる可能性がある。
「これらの手法により、細胞内の複数の構造を、それらが互いにどのように位置しているかを、同時に、かつ確実に観察することが可能になりました。しかも、細胞への影響は最小限に抑えられます」と、アレン研究所のアニメーション細胞プロジェクトのディレクター、グラハム・ジョンソン氏は述べています。「私たちの目標は、光で細胞を傷つけたり、機能を損なわせたりすることなく、細胞本来の、そして最適な状態に可能な限り近づけることです。」
この取り組みは、研究所が保有する遺伝子編集されたヒト人工多能性幹細胞（hiPSC）株のコレクションから始まりました。これらの特殊な細胞は蛍光標識を付加するように改変されており、研究者は細胞内のサブストラクチャーを正確に特定することが可能です。
このような下部構造の例には、細胞核の中心部、エネルギーを生成するミトコンドリア、細胞の足場として機能する微小管などがあります。
研究者たちは、数千個の細胞における暗闇で光る構造を認識できるよう人工知能プログラムを訓練した。そして、そのディープラーニングモデルを、蛍光ラベルのない単純な白黒細胞の画像に適用した。
得られた「ラベルフリーモデル」により、高校で一般的な顕微鏡で得られるような画像から、非常に詳細な3D画像を生成することが可能になりました。この手法は、bioRxivプレプリントウェブサイトに掲載された研究論文で詳細に説明されています。
同研究所で開発された別のモデルは、細胞膜と核の形状だけに基づいて、あらゆる多能性幹細胞における構造の最も可能性の高い形状と位置を正確に予測することができる。
このモデルは、研究者が化学染料やレーザースキャン、あるいは研究対象の細胞を破壊する他の方法を使用することなく、経時的な細胞相互作用に関する詳細な情報を得るのに役立つ可能性がある。
マレッカー氏は、この技術は新薬の発見に利用できる可能性があると述べたが、再生医療への応用の可能性についても同様に期待している。
「本当に興味深いのは、心筋細胞をどう操作すれば、それを増殖させ、機能的な細胞、そして最終的には機能的な組織に変えることができるかということです」と彼女は語った。「このプロセスを改善する一つの方法は、そのプロセスがどのように起こるのかを理解することです。」
現時点では、アレン研究所は臨床応用に進むのではなく、コンピューターモデリングツールの微調整に取り組んでいる。
「下流への応用には非常に期待していますが、今のところはそれが主な焦点ではありません」とマレッカー氏は述べた。「私たちは本当に、この技術の限界を探ろうとしているのです。」
現在、これらのツールは高校レベルの顕微鏡検査をプロの研究者向けの視覚化に変えることができますが、将来的には高校生にも恩恵がもたらされる可能性があります。
ジョンソン氏は、高校時代に顕微鏡で見た細胞のいくつかが、いくつかの点が付いた塊のように見えたことを思い出した。
「高校で使っていたのと同じ顕微鏡で、ある日ソフトウェアを実行して、細胞の中に6つまたは8つの異なるものを見て、それらのさまざまな構成要素がどのようにつながっているのか、そしてなぜそのように動いているのかを理解できるようになったら、とてもワクワクするでしょう」と彼は語った。
ジョンソン氏はこのアイデアに非常に興味をそそられ、実際の高校の顕微鏡画像でこのシステムを試してみるためのメモを自分に書いたという。「本当に面白そう」と彼は言った。
