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掲載日:2022年3月11日

深層学習による空間的な遺伝子発現量の予測に成功~ヒト乳がん組織の3次元かつ高解像度な生物学的解釈が可能に~

東京大学
聖マリアンナ医科大学


➤発表のポイント

◆組織切片画像から空間上の遺伝子発現量を予測する深層学習モデルDeepSpaCEを開発し、ヒト乳がん組織切片での予測を実験的に証明しつつ、隠れた組織学的な特徴を見出すことに成功しました。

◆少数の空間トランスクリプトーム実験データを元にDeepSpaCEを用いて学習・予測することで、周辺の組織切片画像から3次元かつ高解像度な遺伝子発現解析が可能であるという新規概念を実証しました。

◆高額な実験コストを抑えて空間上の詳細な遺伝子発現プロファイリングを可能にしたことにより、世界中の研究者が組織切片の構造や機能をよりよく理解して、生物学的発見を加速させると期待されます。

本研究成果は、英国科学誌「Scientific Reports」に3月8日(火)に公開されました。
詳細は、下記をご確認下さい。


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