動きベクトルの深層学習で、幹細胞由来心筋の薬剤性収縮障害を検出
- 収縮方向が一軸にそろうマイクロパターン上のhiPSC由来心筋細胞を、ラベルフリー動画で撮影し、拡張性のある収縮能アッセイとして用いる。
- 拍動ごとに切り出したオプティカルフローの動きベクトルを、水平・垂直の速度成分を別々に処理する2分岐の畳み込みネットワークに入力する。
- ドキソルビシン、トラスツズマブ、スニチニブの独立アッセイで、従来の運動学的分類器を上回り、特に低用量で優位だった。アブレーションにより両方向の成分が寄与することも示された。
💡 ポイント
hiPSC由来心筋はまだ未成熟で、分類器は教師ラベルの誤りをそのまま引き継ぐ。そのため、この判定がヒトの臨床心毒性とどこまで対応するかが核心の問いになる。作用機序の異なる3つの参照薬は出発点にすぎず、検証セットとは呼べない。低用量での感度は魅力的だが、遊離型血漿中濃度に合わせた曝露がなければ、安全域についてはほとんど語れない。