(57)【要約】  多能性幹細胞の作成から前記多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化するまでの細胞の状態を示す細胞情報、及び前記分化細胞を得るための処理工程における履歴を示す工程履歴情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記細胞情報及び前記工程履歴情報に基づいて、前記多能性幹細胞の分化能を示す分化能情報を導出する導出部と、を含む情報処理装置を提供する。
2019240008.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多能性幹細胞の作成から前記多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化するまでの細胞の状態を示す細胞情報、及び前記分化細胞を得るための処理工程における履歴を示す工程履歴情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記細胞情報及び前記工程履歴情報に基づいて、前記多能性幹細胞の分化能を示す分化能情報を導出する導出部と、
を含む情報処理装置。
【請求項２】
前記導出部は、前記取得部によって取得された前記細胞情報及び前記工程履歴情報を、推定モデルに入力することによって前記分化能情報を導出し、
前記推定モデルは、学習用の前記細胞情報及び学習用の前記工程履歴情報と、学習用の前記細胞情報によって示される状態の細胞が、学習用の前記工程履歴情報によって示される工程履歴を経ることにより得られた分化細胞の種別を示す学習用の種別情報と、の複数の組み合わせを学習用データとして用いて、機械学習によって学習されたモデルである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記導出部は、内胚葉、中胚葉、外胚葉の各々について、当該胚葉に分化する確率を示すスコアを、前記分化能情報として導出する
請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記細胞情報は、前記多能性幹細胞の外観に関する外観情報、前記多能性幹細胞の遺伝子に関する遺伝子情報、前記多能性幹細胞から分泌される分泌物に関する分泌物情報、及び前記多能性幹細胞の樹立に用いられた体細胞の提供者に関するドナー情報の少なくとも１つを含む
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記細胞情報は、前記多能性幹細胞が分化誘導前に未分化状態を逸脱した未分化逸脱細胞に関する情報を更に含む
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記工程履歴情報は、前記処理工程において作業を行った作業者を示す作業者情報、前記処理工程において使用した設備を示す設備情報、前記処理工程において使用した培地及び試薬の識別情報、前記処理工程における環境を示す環境情報の少なくとも１つを含む
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
多能性幹細胞の作成から前記多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化するまでの細胞の状態を示す細胞情報と、前記分化細胞を得るための処理工程における履歴を示す工程履歴情報と、を取得し、
前記取得された前記細胞情報及び前記工程履歴情報に基づいて、前記多能性幹細胞の分化能を示す分化能情報を導出すること
を含む処理をコンピュータが実行する導出方法。
【請求項８】
多能性幹細胞の作成から前記多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化するまでの細胞の状態を示す細胞情報と、前記分化細胞を得るための処理工程における履歴を示す工程履歴情報と、を取得し、
前記取得された前記細胞情報及び前記工程履歴情報に基づいて、前記多能性幹細胞の分化能を示す分化能情報を導出すること
を含む処理を、コンピュータに実行させる導出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は２０１８年６月１３日出願の日本出願第２０１８−１１２８７８号の優先権を主張すると共に、その全文を参照により本明細書に援用する。
開示の技術は、情報処理装置、分化細胞に関する情報を導出する導出方法、及び導出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
評価対象の細胞の特性を推測する技術として、以下の技術が知られている。例えば、特開２０１１−２２９４１０号公報には、培養容器内で培養される複数の細胞が時系列に撮像されている複数の画像を読み込む画像読込部と、画像に含まれる各々の細胞について、異なる複数の形態的な特徴を示す複数の異なる特徴量を画像からそれぞれ求める特徴量演算部と、細胞における特性を評価するための計算モデルを構築する計算モデル構築部と、を備えた細胞評価装置が記載されている。【０００３】
国際公開第２０１０／１３１６４１号には、教師あり機械学習手法または半教師あり機械学習手法を用いて、細胞の未分化の状態及び、細胞の分化の状態、細胞の分化に対する抵抗性を判別する技術が記載されている。【０００４】
特開２０１７−９３１４号公報には、細胞を担持する担持体を撮像して得られる対象物の形態から対象物を分類するのに使用される、学習データを機械学習させるための教示データの作成支援方法が記載されている。この方法では、教示データを作成するための対象物を含む教示画像を表示部に表示して対象物の分類を可能とする表示工程と、表示部に表示された対象物の分類結果を受け取り、分類結果と教示画像とを関連付けて教示データを作成するデータ作成工程とを備える。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ｉＰＳ細胞（induced pluripotent stem cell）及びＥＳ細胞（embryonic stem cells）等の多能性幹細胞は、生体の様々な組織に分化する能力を潜在的に持つ細胞であり、内胚葉、中胚葉、外胚葉の全てに分化可能である。このように、細胞が異なる細胞種へ分化する能力を分化能という。しかしながら、多能性幹細胞は、クローン毎に分化能が異なっており、場合によっては、特定の細胞に分化できない場合も存在する。このような分化能の不均一性は、多能性幹細胞に対する分化誘導工程を経て初めて明らかとなる。【０００６】
一方、多能性幹細胞の樹立から内胚葉、中胚葉、外胚葉等の分化後の細胞（以下、分化細胞という）を得るまでには、比較的長い期間（例えば３ヶ月）を要する。多能性幹細胞由来の再生医療製品の生産において、多能性幹細胞における分化能の不均一性は、生産性を著しく低下させる要因の１つとなっている。従って、多能性幹細胞の分化能について、分化細胞が得られる前の段階で推定することができれば、多能性幹細胞由来の再生医療製品の生産性及び品質を改善することができると考えられる。【０００７】
開示の技術は、上記の点に鑑みてなされたものであり、多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化する前に、当該多能性幹細胞の分化能に関する推定を行う情報処理装置、導出方法及び導出プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
開示の技術に係る情報処理装置は、多能性幹細胞の作成から前記多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化するまでの細胞の状態を示す細胞情報、及び前記分化細胞を得るための処理工程における履歴を示す工程履歴情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記細胞情報及び前記工程履歴情報に基づいて、前記多能性幹細胞の分化能を示す分化能情報を導出する導出部と、を含む。【０００９】
開示の技術に係る情報処理装置によれば、多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化する前に、当該多能性幹細胞の分化能に関する推定を行うことが可能となる。【００１０】
前記導出部は、前記取得部によって取得された前記細胞情報及び前記工程履歴情報を、推定モデルに入力することによって前記分化能情報を導出してもよい。前記推定モデルは、学習用の前記細胞情報及び学習用の前記工程履歴情報と、学習用の前記細胞情報によって示される状態の細胞が、学習用の前記工程履歴情報によって示される工程履歴を経ることにより得られた分化細胞の種別を示す学習用の種別情報と、の複数の組み合わせを学習用データとして用いて、機械学習によって学習されたモデルとされていてもよい。【００１１】
これにより、多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化する前に、当該多能性幹細胞の分化能に関する推定を行うことが可能となる。【００１２】
前記導出部は、内胚葉、中胚葉、外胚葉の各々について、当該胚葉に分化する確率を示すスコアを、前記分化能情報として導出してもよい。【００１３】
これにより、多能性幹細胞の分化能を定量的に把握することが可能となる。【００１４】
前記細胞情報は、前記多能性幹細胞の外観に関する外観情報、前記多能性幹細胞の遺伝子に関する遺伝子情報、前記多能性幹細胞から分泌される分泌物に関する分泌物情報、及び前記多能性幹細胞の樹立に用いられた体細胞の提供者に関するドナー情報の少なくとも１つを含んでいてもよい。【００１５】
これにより、多能性幹細胞の分化能の推定の精度を高めることができる。【００１６】
前記細胞情報は、前記多能性幹細胞が分化誘導前に未分化状態を逸脱した未分化逸脱細胞に関する情報を更に含んでいてもよい。【００１７】
これにより、多能性幹細胞の分化能の推定の精度を更に高めることができる。【００１８】
前記工程履歴情報は、前記処理工程において作業を行った作業者を示す作業者情報、前記処理工程において使用した設備を示す設備情報、前記処理工程において使用した培地及び試薬の識別情報、前記処理工程における環境を示す環境情報の少なくとも１つを含んでいてもよい。【００１９】
これにより、多能性幹細胞の分化能の推定の精度を高めることができる。【００２０】
開示の技術に係る導出方法は、多能性幹細胞の作成から多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化するまでの細胞の状態を示す細胞情報と、前記分化細胞を得るための処理工程における履歴を示す工程履歴情報と、を取得し、前記取得された前記細胞情報及び前記工程履歴情報に基づいて、前記多能性幹細胞の分化能を示す分化能情報を導出する処理をコンピュータが実行することを含む。【００２１】
開示の技術に係る導出プログラムは、多能性幹細胞の作成から前記多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化するまでの細胞の状態を示す細胞情報と、前記分化細胞を得るための処理工程における履歴を示す工程履歴情報と、を取得し、
前記取得された前記細胞情報及び前記工程履歴情報に基づいて、前記多能性幹細胞の分化能を示す分化能情報を導出することを含む処理を、コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２２】
開示の技術によれば、多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化する前に、当該多能性幹細胞の分化能に関する推定を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】多能性幹細胞から内胚葉、中胚葉、外胚葉等の分化細胞を得るまでに行われる処理の大まかな流れの一例を示す工程フロー図である。
【図２】開示の技術の実施形態に係る情報処理装置の、学習フェーズにおける機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】開示の技術の実施形態に係る推定モデルの構造の一例を示す図である。
【図４】開示の技術の実施形態に係る情報処理装置の運用フェーズにおける機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図５】開示の技術の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図６】開示の技術の実施形態に係る学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】開示の技術の実施形態に係る分化能推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本開示の実施形態について図面を参照しつつ説明する。尚、各図面において、実質的に同一又は等価な構成要素又は部分には同一の参照符号を付している。
【００２５】
図１は、多能性幹細胞から内胚葉、中胚葉、外胚葉等の分化細胞（胚葉）を得るまでに行われる処理の大まかな流れの一例を示す工程フロー図である。
【００２６】
第１の工程Ｐ１において、生体から採取した体細胞から多能性幹細胞を樹立する処理が行われる。多能性幹細胞として例えばｉＰＳ細胞を用いる場合、第１の工程Ｐ１では、生体から採取した体細胞に、例えば、エピソーマルプラスミドを使用して初期化因子（Oct3/4、Sox2、c-Myc、Klf4）を導入する処理が行われる。
【００２７】
第２の工程Ｐ２において、多能性幹細胞を増殖させる拡大培養が行われる。第２の工程Ｐ２では、例えば、多能性幹細胞を、マトリクスをコーティングしたフラスコ上で培養する接着培養方式による拡大培養が行われる。拡大培養においては、培養期間中の適切な時期に、使用済みの培地を新鮮な培地に交換する培地交換処理が行われる。また、細胞の成長に伴い、細胞を剥離・回収し、あらたなフラスコに播きなおす処理（継代処理）が行われる。拡大培養は接着培養に限らず、スピナーフラスコ等を用いた浮遊培養方式も採用できる。
【００２８】
第３の工程Ｐ３において、多能性幹細胞を分化細胞（胚葉）に分化させる分化誘導が行われる。第３の工程Ｐ３では、例えば、多能性幹細胞に分化誘導剤を添加する処理が行われる。分化誘導剤としては、FGF-2、Activin、BMP-4などの各種成長因子・サイトカインや、BMPシグナル阻害剤、Wntシグナル阻害剤など各種シグナル阻害剤が用いられる。上記の各工程を経ることにより、多能性幹細胞は、通常、内胚葉、中胚葉、外胚葉のいずれかに分化する。しかしながら、多能性幹細胞の分化能は均一ではなく、内胚葉、中胚葉及び外胚葉のいずれにも分化しないものが存在する。
【００２９】
以下に説明する開示の技術の実施形態に係る情報処理装置は、多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞（胚葉）に分化する前に、当該多能性幹細胞の分化能に関する推定を行うものである。情報処理装置は、推定モデルを用いて上記の推定を行う。推定モデルは、学習フェーズにおいて、学習用データを用いた機械学習を行うことで構築される。
【００３０】
図２は、開示の技術の実施形態に係る情報処理装置１の、学習フェーズにおける機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。
【００３１】
情報処理装置１は、学習部２０及び記憶部１０を備えている。記憶部１０には、学習用データ１１及び推定モデル１２が格納されている。下記の表１には学習用データ１１の内容の一例が示されている。学習用データ１１は、学習用の細胞情報及び学習用の工程履歴情報と、学習用の分化細胞情報と、の複数の組み合わせによって構成されている。学習用データ１１は、どのような状態の多能性幹細胞及びその樹立に用いられた生体細胞が、どのような工程履歴を経ることによって、どのような分化細胞が得られるのかを、機械学習によって推定モデル１２を学習させるために用いられるデータである。学習用データ１１は、それぞれ、実験による実績データに基づいて構成される。
【００３２】
【表１】
2019240008.tif 000003
【００３３】
細胞情報は、情報処理装置１による分化能の推定対象となる多能性幹細胞（以下、対象幹細胞という）の作成（樹立）から、当該多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞（胚葉）に分化するまでの、当該対象幹細胞及び当該対象幹細胞の樹立に用いられた生体細胞の状態を示す情報である。細胞情報には、外観情報、遺伝子情報、分泌物情報、及びドナー情報が含まれる。
【００３４】
外観情報は、対象幹細胞の外観に関する情報である。外観情報には、例えば、当該対象幹細胞の円相当直径、真円度、及び核小体密度が含まれる。これらの情報は、例えば、第１の工程Ｐ１、第２の工程Ｐ２及び第３の工程Ｐ３の少なくとも１つの工程において、対象幹細胞を撮像により取得した画像から取得することができる。
【００３５】
遺伝子情報は、対象幹細胞の遺伝子に関する情報である。遺伝子情報には、当該対象幹細胞の未分化性維持の度合いを示す指標値が含まれる。対象幹細胞の未分化性維持の度合いを示す指標値として、例えば、細胞表面マーカー（SSEA-3、Tra-1-60など）の陽性率や未分化マーカー遺伝子（OCT3/4、NANOGなど）の発現量が挙げられる。遺伝子情報は、例えば、第１の工程Ｐ１、第２の工程Ｐ２及び第３の工程Ｐ３の少なくとも１つの工程において抽出された対象幹細胞について遺伝子解析を行うことにより取得される。
【００３６】
分泌物情報は、対象幹細胞から分泌される分泌物に関する情報である。分泌物情報には、例えば、第２の工程Ｐ２において、対象幹細胞から分泌されたラクテート等の分泌物の濃度等が含まれる。
【００３７】
ドナー情報は、対象幹細胞の樹立に用いられた体細胞の提供者に関する情報である。ドナー情報には、例えば、当該体細胞の提供者の、人種、性別、及び年齢が含まれる。
【００３８】
工程履歴情報は、分化細胞（胚葉）を得るための処理工程（第１の工程Ｐ１、第２の工程Ｐ２及び第３の工程Ｐ３）における工程履歴を示す情報である。工程履歴情報には、作業者情報、設備情報、培地及び試薬の識別情報、及び環境情報が含まれる。
【００３９】
作業者情報は、第１の工程Ｐ１、第２の工程Ｐ２及び第３の工程Ｐ３の各々において、作業を行った作業者を示す情報である。
【００４０】
設備情報は、第１の工程Ｐ１、第２の工程Ｐ２及び第３の工程Ｐ３の各々において使用した設備及び設備運転条件等を示す情報である。
【００４１】
培地及び試薬の識別情報は、第１の工程Ｐ１、第２の工程Ｐ２及び第３の工程Ｐ３の各々において使用した培地及び試薬のロットナンバー等の識別情報である。
【００４２】
環境情報は、第１の工程Ｐ１、第２の工程Ｐ２及び第３の工程Ｐ３の各々における、対象幹細胞を取り巻く環境の状態を示す情報である。環境情報には、例えば、周囲温度（気温）、湿度、培地温度、培地中の酸素濃度、及び室内の清浄度が含まれる。
【００４３】
分化細胞情報は、分化誘導によって得られた分化細胞に関する情報である。分化細胞情報には、種別情報が含まれる。種別情報は、細胞情報によって示される状態の多能性幹細胞が、工程履歴情報によって示される工程履歴を経ることにより得られた分化細胞の種別（すなわち、内胚葉、中胚葉、外胚葉のいずれであるか）を示す情報である。種別情報は、内胚葉、中胚葉及び外胚葉にそれぞれ対応する３つのスコアを含んでいる。得られた分化細胞の種別が、例えば、内胚葉である場合、内胚葉に対応するスコアが例えば１００とされ、中胚葉及び外胚葉に対応するスコアが、それぞれ、例えば０とされる。また、分化細胞情報には、心筋細胞及び神経細胞などの胚葉から更に分化した目的細胞に関する情報を含まれていてもよい。
【００４４】
図３は、推定モデル１２の構造の一例を示す図である。推定モデル１２は、入力層、複数の中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークとされている。推定モデル１２は、仮想的な実験を行うモデルであり、推定モデル１２の入力層には、１つ以上の細胞情報及び１つ以上の工程履歴情報が入力される。推定モデル１２の出力層からは、入力層に入力された細胞情報及び工程履歴情報の組み合わせに対応する、対象幹細胞の分化能を示す指標値が出力される。対象幹細胞の分化能を示す指標値は、学習用データ１１に含まれる種別情報に対応しており、３つのスコアを含んで構成されている。上記３つのスコアのうちの１つは、対象幹細胞が内胚葉に分化する確率を示し、上記３つのスコアのうちの他の１つは、対象幹細胞が中胚葉に分化する確率を示し、上記３つのスコアのうちの最後の１つは、対象幹細胞が外胚葉に分化する確率を示す。
【００４５】
学習部２０は、学習用データ１１を用いて、機械学習の一例としての誤差逆伝播法に従って、推定モデル１２を学習させる。具体的には、学習部２０は、学習用データ１１に含まれる、学習用の細胞情報及び学習用の工程履歴情報を推定モデル１２に入力し、推定モデル１２から出力される対象幹細胞の分化能を示す指標値（すなわち、内胚葉、中胚葉、外胚葉に分化する確率をそれぞれ示す３つのスコア）を取得する。そして、学習部２０は、取得した指標値と、学習用データ１１に含まれる、当該細胞情報及び工程履歴情報の組み合わせに対応する学習用の種別情報（分化細胞情報）によって示されるスコアとの差が最小となるように、推定モデル１２を学習させる。
【００４６】
学習部２０は、推定モデル１２を学習させる処理を、学習用データ１１に含まれる細胞情報及び工程履歴情報と、種別情報（分化細胞情報）と、の全ての組み合わせを用いて行う。なお、学習部２０は、学習用データ１１に含まれる細胞情報及び工程履歴情報と、種別情報（分化細胞情報）と、の組み合わせの一部を用いて推定モデル１２を学習させてもよい。
【００４７】
図４は、開示の技術の実施形態に係る情報処理装置１の、学習済みの推定モデル１２を運用して対象幹細胞の分化能を推定する運用フェーズにおける機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。情報処理装置１は、取得部３１、導出部３２、出力部３３及び記憶部１０を備えている。記憶部１０には、学習フェーズにおいて、機械学習を行うことによって構築された学習済みの推定モデル１２が格納されている。
【００４８】
取得部３１は、入力部４４（図５参照）を介して入力された細胞情報及び工程履歴情報を取得する。
【００４９】
導出部３２は、取得部３１によって取得された細胞情報及び工程履歴情報を、学習済みの推定モデル１２に入力し、推定モデル１２から出力された、対象幹細胞の分化能を示す指標値を分化能情報として導出する。具体的には、導出部３２は、対象幹細胞が、内胚葉、中胚葉、外胚葉に分化する確率をそれぞれ示す３つのスコアを、分化能情報として導出する。
【００５０】
出力部３３は、導出部３２により導出された分化能情報を、表示部４３（図５参照）に出力する。なお、出力部３３は、導出部３２により導出された分化能情報を、記憶部１０に出力（記憶）してもよい。
【００５１】
図５は、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、一時記憶領域としてのメモリ４２、及び不揮発性の記憶部１０を備えている。また、情報処理装置１は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスである表示部４３、及びキーボード及びマウス等の入力デバイスである入力部４４を備えている。ＣＰＵ４１、メモリ４２、記憶部１０、表示部４３、及び入力部４４は、バス４５を介して接続されている。
【００５２】
記憶部１０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、及びフラッシュメモリ等の不揮発性（持続性：non-transitory）の記憶媒体によって実現される。記憶部１０には、学習プログラム５１、学習用データ１１、推定モデル１２、分化能推定プログラム５２が格納されている。ＣＰＵ４１は、学習プログラム５１及び分化能推定プログラム５２を、メモリ４２に展開した後に実行する。ＣＰＵ４１が学習プログラム５１を実行することにより、ＣＰＵ４１は、学習部２０として機能する。また、ＣＰＵ４１が分化能推定プログラム５２を実行することにより、ＣＰＵ４１は、取得部３１、導出部３２及び出力部３３として機能する。
【００５３】
図６は、ＣＰＵ４１が、学習プログラム５１を実行することにより実施される学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。ＣＰＵ４１は、例えば、学習フェーズにおいて、ユーザによって入力部４４を介して学習処理の実行指示が入力された場合に学習プログラムを実行する。
【００５４】
ステップＳ１１において、学習部２０は、記憶部１０に格納されている学習用データ１１を読み出す。学習用データ１１は、学習用の細胞情報及び学習用の工程履歴情報と、学習用の種別情報（分化細胞情報）と、の複数の組み合わせによって構成されている。
【００５５】
ステップＳ１２において、学習部２０は、推定モデル１２を生成する。なお、推定モデル１２の入力層のノード数、中間層の層数とノード数、及び重みの初期値等の、推定モデルを生成するために必要とされるパラメータは、ユーザにより設定される。
【００５６】
ステップＳ１３において、学習部２０は、学習用データ１１を用いて、誤差逆伝播法に従って、推定モデル１２に学習させる。具体的には、学習部２０は、学習用データ１１に含まれる細胞情報及び工程履歴情報を推定モデル１２に入力し、推定モデル１２から出力される対象幹細胞の分化能を示す指標値（すなわち、内胚葉、中胚葉、外胚葉に分化する確率をそれぞれ示す３つのスコア）を取得する。そして、学習部２０は、取得した指標値と、学習用データ１１に含まれる、当該細胞情報及び工程履歴情報の組み合わせに対応する種別情報（分化細胞情報）によって示される３つのスコアとの差が最小となるように、推定モデル１２を学習させる。
【００５７】
ステップＳ１４において、学習部２０は、ステップＳ１３の処理によって構築された、学習済みの推定モデル１２を記憶部１０に格納する。ステップＳ１４の処理が完了すると、学習処理が終了する。
【００５８】
図７は、ＣＰＵ４１が、分化能推定プログラム５２を実行することにより実施される分化能推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。ＣＰＵ４１は、例えば、運用フェーズにおいて、ユーザによって入力部４４を介して分化能推定処理の実行指示が入力された場合に分化能推定プログラムを実行する。
【００５９】
ステップＳ２１において、ＣＰＵ４１は取得部３１として機能し、入力部４４を介して入力された細胞情報及び工程履歴情報を取得する。細胞情報及び工程履歴情報は、図１に示される第１の工程Ｐ１、第２の工程Ｐ２及び第３の工程Ｐ３のうちの少なくとも１つの工程において取得される。
【００６０】
ステップＳ２２において、ＣＰＵ４１は導出部３２として機能し、記憶部１０から学習済みの推定モデル１２を読み出す。
【００６１】
ステップＳ２３において、ＣＰＵ４１は導出部３２として機能し、ステップＳ２１において取得した細胞情報及び工程履歴情報を、学習済みの推定モデル１２に入力し、推定モデル１２から出力された、対象幹細胞の分化能を示す指標値を、分化能情報として導出する。具体的には、導出部３２として機能するＣＰＵ４１は、対象幹細胞が、内胚葉、中胚葉、外胚葉に分化する確率をそれぞれ示す３つのスコアを、分化能情報として導出する。
【００６２】
ステップＳ２４において、ＣＰＵ４１は出力部３３として機能し、ステップＳ２３の処理により導出された分化能情報を表示部４３に出力する。ステップＳ２４の処理が終了すると、分化能推定処理が終了する。
【００６３】
以上のように、開示の技術の実施形態に係る情報処理装置１によれば、多能性幹細胞が分化に至る前の、第１の工程Ｐ１、第２の工程Ｐ２及び第３の工程Ｐ３の少なくとも１つの工程において取得した細胞情報及び工程履歴情報を入力することで、対象幹細胞の分化能を示す指標値が、分化能情報として導出される。具体的には、対象幹細胞が、内胚葉、中胚葉、外胚葉に分化する確率をそれぞれ示す３つのスコアが導出される。従って、多能性幹細胞が分化に至る前に、対象幹細胞が、内胚葉、中胚葉、外胚葉のうちのどの胚葉に分化する確率が相対的に高いのかを把握することが可能である。すなわち、開示の技術の実施形態に係る情報処理装置１によれば、多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化する前に、当該多能性幹細胞の分化能に関する推定を行うことが可能である。
【００６４】
従って、推定された分化能に応じて、各工程において行われる処理のプロトコルを選択するといった対応も可能である。例えば、情報処理装置１によって対象幹細胞が内胚葉に分化する確率が相対的に高いと推定された場合、第２の工程Ｐ２及び第３の工程Ｐ３において、内胚葉への分化を誘導するべく処理プロトコルを選択することで、分化細胞である内胚葉の収率及び品質を高めることが可能である。
【００６５】
また、開示の技術の実施形態に係る情報処理装置１によれば、対象幹細胞が内胚葉、中胚葉及び外胚葉のいずれにも分化しない確率が高い場合には、分化能情報として導出される上記３つのスコアが、いずれも低スコアとなる。このような場合には、処理を中断することで、損失を最小限に抑えることができる。このように、開示の技術の実施形態に係る情報処理装置１によって導出された分化能情報を活用して、その後の方針を定めることで、多能性幹細胞由来の再生医療製品の生産性及び品質を改善することが可能となる。
【００６６】
なお、本実施形態では、細胞情報が、外観情報、遺伝子情報、分泌物情報及びドナー情報を含む場合を例示したが、細胞情報は、外観情報、遺伝子情報、分泌物情報及びドナー情報のうちの少なくとも１つを含んで構成されていてもよく、また、これら以外の情報を含んでいてもよい。
【００６７】
また、本実施形態では、工程履歴情報が、作業者情報、設備情報、培地及び試薬の識別情報、及び環境情報を含む場合を例示したが、工程履歴情報は、作業者情報、設備情報、培地及び試薬の識別情報、及び環境情報のうちの少なくとも１つを含んで構成されていてもよく、また、これら以外の情報を含んでいてもよい。
【００６８】
また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を実行することにより実行した各種処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、上記各種処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。
【００６９】
また、上記実施形態では、学習プログラム５１及び分化能推定プログラム５２が記憶部１０に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。学習プログラム５１及び分化能推定プログラム５２は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、学習プログラム５１及び分化能推定プログラム５２は、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
【００７０】
［第２の実施形態］
下記の表２は、開示の技術の第２の実施形態に係る細胞情報の一例を示したものである。本実施形態に係る細胞情報は、未分化逸脱細胞情報を含んでいる。未分化逸脱細胞とは、第３の工程Ｐ３において分化誘導を行う前に、意図せず未分化状態を逸脱した多能性幹細胞である。未分化逸脱細胞は、特定の遺伝子が発現することによって特異的に生じるものと考えられている。未分化逸脱細胞情報は、この未分化逸脱細胞に関する情報である。例えば、未分化逸脱細胞の遺伝子情報は、当該未分化逸脱細胞と共通のルートから樹立された多能性幹細胞の分化能と相関性を有していると考えられる。従って、本実施形態では、細胞情報は、未分化逸脱細胞情報を含んで構成されている。
【表２】
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【００７１】
すなわち、学習フェーズにおいて、学習部２０は、学習用データ１１に含まれる、未分化逸脱細胞情報を含む学習用の細胞情報及び工程履歴情報を推定モデル１２に入力し、推定モデル１２から出力される対象幹細胞の分化能を示す指標値（すなわち、内胚葉、中胚葉、外胚葉に分化する確率をそれぞれ示す３つのスコア）を取得する。そして、学習部２０は、取得した指標値と、学習用データ１１に含まれる、当該細胞情報及び工程履歴情報の組み合わせに対応する学習用の種別情報（分化細胞情報）によって示されるスコアとの差が最小となるように、推定モデル１２を学習させる。
【００７２】
また、運用フェーズにおいて、導出部３２は、未分化逸脱細胞情報を含む細胞情報及び工程履歴情報を、学習済みの推定モデル１２に入力し、推定モデル１２から出力された、対象幹細胞の分化能を示す指標値を分化能情報として導出する。具体的には、導出部３２は、対象幹細胞が、内胚葉、中胚葉、外胚葉に分化する確率をそれぞれ示す３つのスコアを、分化能情報として導出する。
【００７３】
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置１によれば、多能性幹細胞の分化能と相関性を有していると考えられる未分化逸脱細胞情報が、多能性幹細胞の分化能の推定に用いられるので、分化能の推定精度をより高めることが可能となる。
【００７４】
上記の各実施形態において、例えば、学習部２０、取得部３１、導出部３２、出力部３３といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field  Programmable Gate Array）などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device :PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。
【００７５】
１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせや、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:SoC）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
【００７６】
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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