게이오 대학, 긴키 대학, 도쿄 대학, 산요 오노다 시립 야마구치 도쿄 이과 대학의 연구 그룹은 심층 학습을 이용하여 마우스 수정란의 3 차원 형광 현미경 이미지에서 정확하게 세포 핵을 확인하는 알고리즘 개발에 성공 했다.
불임증 치료법 중 하나인 체외수정(IVF)은 효능이 낮고 국내 생식보조의료에 의한 임신성공률은 12.6%에 그친다.종래의 IVF 치료에서 인간 배아의 평가는 숙련된 배아 배양사의 형태학적 분석에 기초한 수작업에 의한 것으로, 평가간에 편차가 있었다.한편, 현미경 기술이나 이미징 기술의 향상에 따라, 발생 과정의 시계열 3차원 형광 현미경 화상의 취득이 가능해지고 있지만, 화상 처리 정밀도가 낮고, 발생 과정에 있어서의 정확한 정량적 지표의 획득은 아직 어려운 것으로 여겨진다.
연구에서는 심층 학습 알고리즘의 「컨벌루션 신경망」을 이용한 세그멘테이션 알고리즘(QCANet)을 제안하고, 마우스 배아와 같이 50 이상의 세포가 밀집된 상태에서도 정확하게 세포핵을 동정하고, 마우스 발생 과정에서의 정량 적 지표를 획득하는 것을 목표로 했다.그 결과, 마우스·선충·초파리의 3개의 생물종에 있어서, 세계 최고 정밀도로 세포핵을 자동적으로 평가하는 것에 성공.겉보기에 똑같이 발생하고 있는 수정란에서도 하나하나의 분열의 모습에 '개성'이 있는 것으로 나타났다.
개발한 알고리즘은 폭넓은 발생 단계(수백에서 수천개의 세포)에 대응한 핵 동정에 성공하고 있으며, 발생 생물학의 기반이 되는 매우 유용한 툴이 될 가능성이 있다.또한 이번 모델 생물을 대상으로 각 배아에 형광 물질을 도입하여 세포핵을 염색하고 있었지만, 인간 배아에의 응용에 대비하여 향후는 비염색 화상으로부터 세포 동정을 실시하는 알고리즘의 개발을 진행시키고 있다고 한다 .
