高解像度イメージング

AI が切り開く
科学研究のイメージングの新時代
コンスタンティン・カッペル
今日の光学顕微鏡に大変革をもたらすのは、お決まりの技術ではない。
顕微鏡法の歴史を通じて、徐々に現顕微鏡のような装置は、これまで不可ジャーシリーズは、Computational Cle­

れていたイノベーションは、劇的な変能だったソリューションが容易になっar­ing とよばれる手法を用いて、カメ化においてではなく、着実な向上におている。人間の介入は徐々に減少してラベースの蛍光顕微鏡を使うときの焦いてである。技術の発達により生命科いる。

点外ブラーを除去する。このようなア学者の研究が根本的にどう変わるかとそのような機能化は、イメージングプローチにより、厚い 3D サンプルをいうことを見る機会はあまりないが、品質を向上させるソフトウエア性能向迅速かつ高品質にイメージングするこ

科学研究のイメージングにおいてある上とともに始まる。例えば、独ライカとが可能になる。

程度の変化が起きているのは確かだ。

社（ Leica ）が近年発売 Thunder イメー

ディープラーニング技術は、自己改ブレークスルーとなる発見の前兆だけでない進展が現在起きており、学術研究に対する考え方や取り組み方を永久アクチン 0.98 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
くびれ 0.00 0.99 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00に変えるかもしれない。この転換を触先端 0.00 0.01 0.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00

媒するものは人工知能（ AI ）だ。特に細胞周囲 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.000.000.00

ディープラーニングの性能により、大量の研究画像を包括的に処理し、人間死細胞 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00のチームが必要とする時間をまったくエンドソーム 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.94 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.00 0.01
小胞体 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

かけずに人間を超えた精度をもつようゴースト 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00になる（図 1 ）。
イメージング技術と組み合わせることゴルジ体 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
正解

接続して自発的に協働するスマート0.00 0.00

細胞質 0.00 0.00 0.01 0.00 0.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

ミトコンドリア 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
核周囲 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

で、AI は研究者最大のボトルネックの核 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.98 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

いくつかを取り除き、発生生物学やが核小体 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.96 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00

ん研究、神経科学、免疫学などの分野
で指数関数的な進展を加速させるであろう新時代を先駆けている。

次のフロンティア
わずか数年前、高性能の顕微鏡です
らほとんどは、優れた画像を作成できるツールとして切り離されており、それ自体で答えをもたらすことはできなかった。科学者にできることは、次元を追加するのみだった。しかし現在、多くの他分野と同様に、AI によって

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2019.11 Laser Focus World JapanPペルオキシソーム 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.95 0.00 0.01 0.00 0.00
紡錘体 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.02 0.66 0.28 0.00 0.00
紡錘体極 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.02 0.96 0.00 0.00
液胞膜 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.99 0.01
液胞 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.99

アク

チン れ 端 囲 質 胞 ム 体 ト 体 ア 囲 核 体 ム 体 極 膜 胞
小 ー 錘 体 胞 液
び 先 周 胞 細 ー 胞 ス ジ リ 周
核 ソ 紡 錘 液
胞 細 死 ソ 小 ー ル ド 核
く紡
ゴ ゴ ン
シド細キンコオエトルミペ予測

図 1 過去 2 年間だけで、機械学習は生命科学向けの応用において著しい進展を遂げている。この複雑なマトリックスは AI 開発で用いられるツールであり、この進展を証明するものは、生物学の試料における 19 の細胞小器官を同定するために学習したアルゴリズムの予測精度の報告だ。1つの例を除き、ここにあるすべての対象物を予測でき、ほぼ 100％の精度である。

エンドソーム
アクチン
紡錘体極
小胞体
死細胞
ペルオキシソーム

60

核小体
先端

40

ゴルジ体
細胞質
細胞周囲

20

核
くびれ0

ミトコンドリア
紡錘体
液胞-20

核周囲
ゴースト
液胞膜

-40-60-60-40-20020406080

図 2 図 1 で示したような学習済みアルゴリズムによって生成された予測により、明確に同定されたクラスタが理想的に形成されるだろう。次元縮小法である t 分布型確率的近傍埋め込み法（ TSNE ）を用いて検証されたこのプロットから明らかである。

善できるインテリジェントなシステム

科学において扉が開くを可能にする。正しいマッピングを理重要なこととして、AI は膨大なデー解できるようニューラルネットワークタから学習することで知見をもたらに” 学習” データを人間が提供する必要す。そのため、裏付けが乏しいのでははまだあるが、一度学習すればアルゴなく、分析が客観的になる。

リズムは独自に動作できる（図 2 ）。近

単一の情報源（例えば個々の顕微鏡

い将来、情報を自動で収集または複雑や、単一の研究室からの一連のイメーな環境を自身でナビゲートする方法をジングシステム）から得られる膨大な機械が学習するにつれて、人間の監督データプールを迅速に分析することにはより簡単になるかもしれない。

加え、モノのインターネット（ IoT ）のタスクを自動化できるところまで技接続性により、公に利用できるデータ術が成熟すれば、現在は退屈なタスクを統合してネットワークにつながったに時間を取られていると感じる研究者

顕微鏡や他の研究室のデバイスからのは劇的に解放されるだろう。ライカ社

情 報 に AI はアクセスできるだろう。の PAULA は世界初のパーソナル自動顕微鏡はクラウドに接続され、クラウ化ラボアシスタントであり、サンプルドを介して別のデバイスや学術出版のの連続モニタリングから得られた画像ようなオープンソースのデータベースを解析し、変化が生じたときに自動でにも接続できるだろう。ホストデバイ応答できるデバイスとして開発されてスからのデータと、オンラインソースいる。の数百万からのデータを相互参照する
Laser Focus World Japan 2019.1143高解像度イメージング

分類するアルゴリズム作成の Kaggle のコンペのスポンサーになった。世界から約 2200 のデータサイエンティストチームが、画像のみを手掛かりに細胞内のタンパク質の局在を予測する課題に取りかかった。このような課題はトリッキーで、なぜならいくつかのタンパク質は同時に複数の場所に存在し、パターンの中には非常に稀なものもある。
成功に向けて、コンペのデータを補完するために独立したデータを検索し、数百万の写真を事前に学習したモデルを用いて顕微鏡の画像を認識できるよ
図１ セル・アトラスの図により相互作用に関する研究が可能になる。これは、個々の遺伝子やタンパク質の詳細を研究するため、さらにより広いコンテキストにおいてトランスクリプトームやプロテオームを体系的に分析するためのデータベースによって裏付けされたものだ。

う調整するか、顔認証で使われる技術を利用する必要があった。このような努力により、個々の細胞レベルで健常者と患者におけるタンパク質の機能を理解できるようになるだろう。

ことで、これまでの生命科学で不可能資が必要だ。従来の科学の領域が、計だったタイプの協働がかつてない速さ

算科学、数学、統計モデル、ロボティ

セル・アトラスが開拓しているようで生まれるだろう。

クスなど大きく異なる分野に隣接してな AI イノベーションがさらに必要だ。

歴史的に、がん細胞の特定の変化をいることが明らかな時代に我々は今やKaggle のコンペが証明したように、こ研究するために 1000 の異なるタンパいる。保守派はこれらのアプローチのうしたプロジェクトは他者に刺激を与ク質を見る必要があるという。これは、融合を利用することに気乗りしないでえ、AI の可能性を信じて投資するよ

1000 人の異なる学生による 1000 の異いるが、科学を次のレベルに押し上げうになる。これが従来の分野の終わりなる PhD 論文を意味するものであり、るためには必要だ。

を意味すると恐れている人々は、この各論文は数千の画像を見ている。AI

こうした投資の顕著な例をすでに目撃ような進歩は人間の努力を置き換えるはこれらの分析すべてを一日以内で完している。例えば、スウェーデン王立工ものではなく、人間がより高みに到達了でき、タンパク質を単独で見ている科大（ KTH Royal Institute of Techno

したり効率よく研究を行ったりするた

学生には手の届かない相互作用パター

logy ）の エ マ・ ランド バーグ 准 教 授

めのパワフルなツールとして努力を補ンも同定できる。

（ Emma Lundberg ）が率いるセル・アうものであると気づくべきだ。

トラスだ。このプロジェクトは 10 年分

1 つの研究プロジェクトには顕微鏡の研究を含有しており、脊椎動物の細画像が数十万枚以上含まれており、人しかし、自動化された接続性に至る胞の全タンパク質をバーチャルに染色間が評価するには多すぎる。そのため、までに、デジタルインフラに関わる課する。どこに存在するかを描写するた顕微鏡は従来から現象学の分野であっ題を克服する必要がある。主なハードめに顕微鏡を用いている。

た。現在は人間を超えた AI の時代で必要条件

ルは、顕微鏡の異なる機種で現在使わ現在、ディープラーニング技術を使れている数々のファイルフォーマットって解析できる画像を大量に有しておであり、機械学習アルゴリズムが失敗り、細胞内にあるタンパク質の時空間する恐れがある。

的分布のパターンを決定できる（図 3 ）。

AI と機械学習技術が生命科学に完

独ライカ・マイクロシステムズ社

全なポテンシャルをもたらすために、（ Leica Microsystems ）は近年、異なる技能開発を含めた主要分野において投細胞小器官を示す 28 のクラスに画像を

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2019.11 Laser Focus World Japanあり、イノベーションの新時代を見据えている。
著者紹介
コンスタンティン・カッペル博士はライカ・マ
イクロシステムズの共焦点顕微鏡のプロダクトマネージャー。e-mail：constantin.kappel@
leica-microsystems.com
URL：www.leica-microsystems.com
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