AIを活用した細胞分化制御により再生医療用細胞を効率的に誘導

課題

再生医療の実現には、目的の細胞型へ効率的かつ安定的に分化誘導する技術が不可欠です。横浜再生医療研究所では、AI技術を活用した細胞分化制御により、再生医療用細胞の誘導効率の改善と品質管理の高度化を目指していました。

解決方法

横浜再生医療研究所の研究チームは、幹細胞の分化過程を1細胞レベルで解析し、大規模な遺伝子発現データを取得しました。得られたデータを基に、機械学習を用いて、細胞の分化運命を予測するモデルを構築しました。さらに、このAIモデルを用いて、最適な分化誘導因子の組み合わせを予測し、実験的に検証しました。また、分化過程の品質管理のため、AIを用いた形態学的解析による異常細胞の検出法も開発しました。

結果

AIを活用した細胞分化制御により、横浜再生医療研究所は再生医療用細胞の誘導効率を大幅に改善することに成功しました。例えば、iPS細胞から機能的な心筋細胞への分化誘導効率を、従来法の2倍以上に向上させました。また、神経前駆細胞から目的の神経サブタイプへの分化を、AIによる最適化により高度に制御することができました。さらに、AIを用いた品質管理により、安全性の高い細胞製剤の製造が可能になりました。本技術は、再生医療の実用化に向けた重要な基盤となると期待されています。