カラデニズ工科大学応用・研究医薬品薬学技術センター（KTÜ İLAFAR）は、顕微鏡検査でよくある問題、すなわち組織や細胞の一部は鮮明に見える一方、別の部分は焦点の範囲外に残るという問題に対処するため、人工知能を搭載したソフトウェアを開発した。このプロジェクトは、視野内の一点だけに限定するのではなく、試料全体にわたって鮮明な画像を生成することを目指している。
ソフトウェアの開発は、KTÜ İLAFARがトラブゾン大学およびオハイオ州立大学と共同で実施する「顕微鏡システムにおいて最適な焦点を持つ画像および3次元形状を作成するための新しい深層学習手法の開発」プロジェクトの一環として行われた。同センターの所長であるファリデ・シーナ・セゼン教授は、プロジェクトの作業は約4年前に始まり、チームは開発を終えた後、ソフトウェアの使用を開始したと述べた。
実際には何が変わるのか？
KTÜ İLAFARの革新的人工知能応用グループ長である博士のヒュリヤ・ドアン博士は、問題は単一画像の鮮明さだけでなく、研究者が試料全体を読み取れるかどうかにも関係すると説明する。専門家は細胞の検査や疾患に関連する指標の評価において、2次元画像に大きく依存しているが、深さの違いによって、1つのレベルに焦点を合わせた画像には現れない特徴が隠れる可能性がある。
このシステムは撮像プロセスに3次元の次元を加え、細胞や試料についてより詳細な情報を得られるようにすることを目指している。ドアン氏によると、このソフトウェアは不鮮明な領域を改善するアルゴリズムを適用するだけではない。こうした処理は元のデータを変えてしまう可能性があるため、試料本来の値を含む画像の提供を目指している。
医薬品研究を超える応用
このプロジェクトの最初の用途は、前臨床医薬品研究、実験動物や細胞から得られたデータの処理、さらに顕微鏡に依存する医療・研究分野に関連している。チームによると、このソフトウェアは地質学、地球物理学、化学、水産養殖、農業、遺伝学、食品産業、環境、獣医学、林業、鉱山工学でも利用できる。
ドアン氏は、このツールはさまざまな種類の試料、顕微鏡、カメラに適合するよう設計されており、単一の撮像プラットフォームに結びついたソリューションと比べて、利用範囲を広げられる可能性があると述べている。
なぜこのニュースが重要なのか？
このプロジェクトの中核となる技術的価値は、従来型のオートフォーカス機能を追加することではなく、視野全体の鮮明さと試料データの保持を両立させようとする点にある。さらに、2次元画像を、研究者に追加の特徴を提示できる可能性のある3次元表現へ変換する。これは、研究上の判断や細胞・組織の変化の理解に顕微鏡画像を利用する環境において重要である。
ただし、出典はアルゴリズムの精度、データセットの規模、試験対象となった顕微鏡や試料の種類に関する数値を示しておらず、利用可能なシステムとの独立した比較結果にも言及していない。チームによると、手法とデータセットに関する論文は国際誌に投稿されており、民間部門の代表者とアルゴリズム、ソフトウェア、データを共有する用意があるという。そのため、このツールが臨床用途や広範な商用利用に対応できる段階にあるかどうかについては、さらなる検証が必要である。