フラッシュ2022年3月23日

• 阪大、深層学習で薬剤耐性菌の画像検出に成功

  by MITテクノロジーレビュー編集部 [MIT Technology Review Japan]

  大阪大学の研究チームは、電子顕微鏡で撮影した画像から薬剤耐性菌を高精度で判別することに成功した。深層学習を使った薬剤耐性菌の画像判別は世界初だという。

  研究チームは、複数の薬が効かなくなる多剤耐性に関する研究の過程で、薬剤耐性能を獲得した細菌が、遺伝子だけでなく形態も変化させていることを発見。薬剤耐性菌の詳細な形態情報を得るため、細菌を急速凍結固定法で瞬時に凍結させ、電子顕微鏡観察用のサンプルを作成した。このサンプルを使って1万枚以上の電子顕微鏡画像を撮影し、深層学習モデルを訓練したところ、薬剤耐性菌と非耐性菌を90％以上の正解率で判別できたという。さらに、深層学習で抽出した画像特徴量と、遺伝子発現データの相関を計算した結果、外膜を構成するリポタンパク質など、複数の膜構成に関わる遺伝子が高い相関を示すことを発見した。

  今回の研究成果は、細菌の形態から薬剤耐性能を自動で予測する技術の開発への応用が期待できる。研究成果は3月15日、「フロンティアーズ・イン・マイクロバイオロジー（Frontiers in Microbiology）」誌に掲載された。

  （笹田）

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