慶應義塾大学理工学部生命情報学科の徳岡雄大(博士課程3年)と舟橋啓准教授、山田貴大助教、近畿大学生物理工学部の山縣一夫准教授、東京大学生産技術研究所の小林徹也准教授、山陽小野田市立山口東京理科大学の広井賀子教授らのグループは、深層学習を用いることで、マウス受精卵の3次元蛍光顕微鏡画像から正確に細胞核を同定するアルゴリズム(QCANet)の開発に成功しました。また、QCANetは3つの生物種(マウス、線虫、ショウジョウバエの胚の核同定において、世界最高峰の核同定アルゴリズムとして知られる 3D Mask R-CNNを凌駕することに成功しました。胚の質を定量的に評価する基盤技術が確立されたことより、再生医療、不妊治療などへの応用が期待されます。
本研究成果は学術雑誌 npj Systems Biology and Applications 誌Webサイトにてオンライン速報版が10月20日(英国時間)に公開されました。