ディープラーニングが果実バエ心臓の研究を加速し人間の心臓病に洞察を提供

Tokyoバーミンガムのアラバマ大学の科学者たちは、ディープラーニングと高速ビデオ顕微鏡の助けを借りて、ショウジョウバエの心臓の研究において重要な進展を遂げました。この画期的な成果は、人間の心臓病の研究に役立つ可能性があります。

ショウジョウバエ（またはドロソフィラ）は、人間の心臓病研究において重要な役割を果たしています。これらのハエは、心臓の老化や心臓を弱くする状態を調べるのに役立ちます。これまで、ハエの心臓機能を確認するためには、手作業で心臓が最も広がったり収縮したりするポイントを特定する必要がありました。この作業は非常に時間がかかり、しばしば不正確でした。

研究者たちはディープラーニングを活用して心臓の研究方法を革新しました。この自動化された方法により、数百の心臓を同時に分析でき、プロセスが迅速になりミスが減少します。UAB病理学部のギリシュ・メルカニ博士は、このアプローチには多くの利点があると述べています。

• 迅速な解析時間
• 人為的な誤りの減少
• より多くの心臓領域の解析が可能
• 何百もの心臓に対応できる拡張性

この新しい方法により、科学者は環境と遺伝的要因が心臓の老化や病気にどのように影響を与えるのかをより深く理解することができます。メルカニはこの技術を使って、ゼブラフィッシュやマウスのような動物の心臓の問題を研究しようとしています。この技術は人間の心臓モデルの研究にも利用でき、心臓の健康について有益な情報を提供します。

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このモデルは心臓の老化を非常に良く予測することができます。 不確実性を測定する方法を用いることにより、これらの予測の精度を向上させることができます。 心臓病はアメリカにおける主要な死因の一つであり、したがって動物の心機能を研究するために正確なツールを持つことが重要です。

研究チームは、加齢によるショウジョウバエの心臓機能と、TCA回路のオキソグルタル酸デヒドロゲナーゼを減少させることで引き起こされた拡張型心筋症という状態を比較して、モデルの精度を評価しました。加齢に関する研究では、54個の心臓データを用いてモデルを訓練し、その結果を177個の心臓データセットと照合しました。結果として、モデルはショウジョウバエが年を取るにつれて予想される心臓機能の変化を正確に示しました。

メルカニ氏は、彼らのディープラーニングプラットフォームが一般的な消費者向けのハードウェアで動作できると説明しています。彼らが作成したコードは、心臓の重要な測定値である拡張期および収縮期の直径/間隔、短縮率、駆出率、心周期/心拍数、および不整脈を計算します。

「我々のプラットフォームは、深層学習を用いてショウジョウバエの心臓を高精細かつ迅速に画像解析する初のシステムです」とメルカニ氏は述べました。この手法により、ショウジョウバエの心臓研究の正確性と効率が向上するだけでなく、その研究結果を人間の心臓研究に応用する可能性も広がります。