オーロラ観測ロケット「LAMP」が高速に明滅する「脈動オーロラ」に突入、電子・光・磁場の詳細な観測に成功

2022年3月4日(現地時間)、打ち上げ場所のアラスカ州・ポーカーフラットで観測された脈動オーロラ

2022年3月4日(現地時間)、打ち上げ場所のアラスカ州・ポーカーフラットで観測された脈動オーロラ

名古屋大学は3月29日、名古屋大学宇宙地球環境研究所をはじめとする研究グループが、アメリカのアラスカ州よりNASAのオーロラ観測ロケット「LAMP」を明滅するオーロラに向けて打ち上げ、オーロラの中の電子、光、磁場の詳細な観測に3月5日(現地時間)に成功したと発表した。

これは、名古屋大学(三好由純教授、能勢正仁准教授)、宇宙航空研究開発機構(JAXA。浅村和史准教授)、東北大学(坂野井健准教授)、東京大学電気通信大学(細川敬祐教授)、九州大学からなる共同研究によるもの。ロケット実験にはこの他に、NASA、ニューハンプシャー大学、ドートマス大学、アイオワ大学の研究者も参加している。

オーロラは、宇宙から降り込んだ電子が地球の超高層大気と衝突して発光する現象だが、その中に、高速に明滅する「脈動オーロラ」というものがある。近年では日本の人工衛星「れいめい」「あらせ」による観測などで脈動オーロラの研究が進んでいるが、その発光層の広がりや、明滅と電子との関係、脈動オーロラにともなって降ってくる電子の上限エネルギーについては解明されていない。

脈動オーロラといっしょに降り込むキラー電子の想像図

脈動オーロラといっしょに降り込むキラー電子の想像図

研究グループは2020年、脈動オーロラが起きているときは「キラー電子」と呼ばれる数百キロ電子ボルトの超高エネルギー電子が降り注ぐ現象(マイクロバースト)も同時に起きているという仮説を示したが、脈動オーロラとキラー電子を同時に観測した例はなかった。そこで研究グループは、アメリカの研究者とともに「LAMP」(Loss through Aurora Microburst Pulsation)計画をNASAに提案。採択されると、日米の研究機関でロケットに搭載する観測装置の開発を行った。日本側は、名古屋大学が磁力計、東北大学が光学観測系、JAXAが電子観測系を担当した。

ロケットに搭載されたオーロラカメラ

ロケットに搭載されたオーロラカメラ

2022年2月24日、アラスカ州ポーカーフラットリサーチレンジの射場にロケットをセットし、同時に、アラスカ北方のベネタイとフォートユーコンにもオーロラ高速撮像用のカメラ群を展開すると、脈動オーロラの出現を待った。そして待機すること10日目の3月5日、大きなオーロラ爆発が起こり、それに続いて脈動オーロラが発生すると、ロケットが打ち上げられた。LAMPロケットは脈動オーロラに突入。すべての機器が順調に作動し、「理想的な状態」で観測が行われ、観測データの取得が確認された。今後の詳細な解析により、脈動オーロラの変調機構、キラー電子との関係が明らかになることが期待されている。

現在研究グループは、スウェーデンの次世代型三次元大型大気レーダー「EISCAT-3D」が2023年に稼働を開始するのに合わせて、その視野内に観測ロケットを打ち上げる「LAMP-2」の検討を進めている。


画像クレジット:©脈動オーロラプロジェクト

成人10万人分のデータを機械学習アルゴリズムで睡眠解析し睡眠パターンを16に分類、新たな不眠症診断法に期待

成人10万人分のデータを機械学習アルゴリズムで睡眠解析し睡眠パターンを16に分類、新たな不眠症診断法に期待

東京大学は3月15日、腕の加速度から覚醒と睡眠を判別する機械学習アルゴリズム「ACCEL」を開発し、約10万人の加速度のデータを解析したところ、睡眠が16種類のパターンに分類されることがわかったと発表した。その中には睡眠障害との関連が疑われるものもあるため、腕時計型ウェアラブルデバイスと「ACCEL」を組み合わせることで、睡眠障害の新たな診断方法や治療法の開発につながるものと期待されている。

ライフスタイルの多様化により、遺伝的に持っている睡眠パターンと相容れない生活が強いられると、不眠症となり健康リスクが高まる。例えば夜型の人は、昼間に学校や会社に通うといった社会的義務感により平日の睡眠時間が短くなり、平日と休日の睡眠時間が違ってくる傾向にある。これは「社会的時差ぼけ」と呼ばれ、肥満、高血圧、精神的なストレスといった健康への悪影響が心配される。実に現代人の60〜70%は睡眠不足を感じているという。その解消には正確な不眠症の診断と適切な治療が大切だが、そのためには週単位の睡眠パターンを把握しなければならず、その方法は問診などによる主観的な指標に頼っているのが現状だ。

そこで東京大学大学院医学系研究科機能生物学専攻システムズ薬理学分野の上田泰己教授、香取真知子氏、史蕭逸助教らによる研究グループは、簡単に正確に1週間以上の長期にわたる睡眠測定を行い、その結果を定量的に解析できれば、より詳細な診断ができると考えた。そして2022年に、腕の加速度から睡眠と覚醒の状態を判定するアルゴリズム「ACCEL」を開発した。

研究グループは、英国の遺伝情報や健康情報を含む研究用データベース「UK Biobank」にある、30〜60代の成人10万人分の加速度データから睡眠データを生成し、それを「ACCEL」で解析した。睡眠データを21の睡眠の指標に変換し、次元削減法とクラスタリング法という分析手法を用いて睡眠パターンを8種類のクラスターに分類。さらに、睡眠指標の中の睡眠時間や中途覚醒時間など、睡眠障害に関係が深いとされる6つの指標において、一般的な睡眠から大きく外れるデータを同様に解析したところ、新たに8種類のクラスターが分類された。こうして、不眠症診断に用いられている現行方式では判定が難しい社会的時差ぼけや、生活習慣に関連するクラスターを定量的に分類することに成功した。

今後は、睡眠障害と診断されている人のデータを用いて、各クラスターと睡眠障害の関係性をより正確に解明することで、定量的な指標に基づく新たな診断方法の開発が期待できるという。また、睡眠障害をより詳細な分類による適切な治療法の確立も期待される。

解析された16のクラスターは以下のとおり。

    • 1:中途覚醒を持つ(不眠症に関連)。合計睡眠時間は多い
    • 3a:中途覚醒を持つ(不眠症に関連)。合計睡眠時間は一般的
    • 3b:中途覚醒を持つ(不眠症に関連)。合計睡眠時間は少ない
    • 2a:不規則な睡眠スケジュールを示す
    • 2b:断片的な睡眠を繰り返し、合計睡眠時間が少ない
    • 3b-1:合計睡眠時間が短く、中途覚醒が長い(不眠症に関連)
    • 3b-2:合計睡眠時間が短く、長い中途覚醒と短い中途覚醒の両方を持つ(不眠症に関連)
    • 4a:1日の睡眠覚醒リズムが24時間よりも長いと推定される
    • 4b:平均的な睡眠を持ち、データ総数がもっとも多い
    • 4b-1:長眠型
    • 4b-2:朝型
    • 4bー3:1日の生活リズム(睡眠覚醒リズム)が24時間より短い
    • 4b-4:合計睡眠時間が短く、短い中途覚醒を持つ(不眠症に関連)
    • 4b-5:合計睡眠時間が一般的であり、少ない回数の長い中途覚醒を持つ(不眠症に関連)
    • 4b-6:夜型
    • 5:日中の睡眠を持たない

農作物の生育状態を高速・定量的に測定するフェノタイピング用ローバー開発、設計などをオープンソースとして公開

農作物の生育状態を高速に定量的に測定するフェノタイピング用ローバー開発、設計とソフトをオープンソースとして公開

東京大学などによる研究グループは3月10日、植物の形態的、生理的な性質(表現型:フェノタイプ)を観測する自走式装置「高速フェノタイピングローバー」を開発し、その設計をオープンソース・ハードウェアとして公開したと発表した。

近年、地球規模の気候変動や有機農法の拡大などを受け、作物の品種や栽培方法を改良するニーズが増えているという。そのためには、まず農作物などの植物の生育状態を精密・大量に測定する表現型測定(フェノタイピング)が必要となるのだが、これまで人の手と目で行われており、大変に非効率なために、IT技術を活用した効率化が求められてきた。

またすでに、ドローンや大型クレーンを使って作物を撮影し測定を行うシステムは存在するものの、一般に広い農場を対象としており、日本の畑のように狭い場所での導入は難しい。そこで、東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構(郭威特任准教授)、京都大学チューリッヒ大学横浜市立大学による共同研究グループは、場所や条件を選ばずに導入できる地上走行型のローバーを開発した。

この「高速フェノタイピングローバー」は、四輪で走行しながら大量の写真を撮影する。その画像を解析することで、さまざまな表現型を取得でき、応用目的は多岐にわたるという。地上の近距離から撮影するため、ドローンの画像よりも細部まで確認できる。また、ドローンの風圧で果実が落下したり、植物があおられてしまうといった心配もない。ただ、起伏が激しい場所や水田などではドローンのほうが優れているため、このシステムとドローンを組み合わせてデータの質を最大化するのがよいとしている。

また、リアルタイムで画像処理ができる小型コンピューターを搭載し、地上に設置した目印を頼りに畝に沿って移動できる走行アシスト機能も備わっているため、GPSに依存しない。建物に隣接していたり、電波が妨げられる場所でも問題なく使える。

試験運用で撮影した画像から、小麦の出穂の様子を測定

試験運用で撮影した画像から、小麦の出穂の様子を測定

研究グループは、京都大学の小麦の圃場で実験を行ったところ、多数の系統の生育状態を撮影し、深層学習モデルで画像を解析して、小麦が出穂する様子の定量的な測定に成功した。また、日本の畑でよく見られる、道路から水路などをまたいで畑に入るための持ち運び式のスロープでの移動が可能であることも確認できた。

開発した高速フェノタイピングローバーの3D図面。自由に回転や拡大、改変できるデータファイルを論文で公開した

開発した高速フェノタイピングローバーの3D図面。自由に回転や拡大、改変できるデータファイルを論文で公開した

この「高速フェノタイピングローバー」は、様々な条件や用途に合わせて組み立てたり改良したりできるように、市販のパーツのみで作られていて、3D図面、パーツリスト、ソフトウェアなどは論文中においてオープンソース・ハードウェアとして公開されている(GitHub)。

大量出血も瞬時に止められる、体液に触れると固まる合成ハイドロゲルで迅速な止血を実現

大量出血も瞬時に止められる、体液に触れると固まる合成ハイドロゲルで迅速な止血を実現

東京大学は3月7日、血液などの体液に触れると瞬時に固化する合成ハイドロゲルを開発。大量出血も速やかに止血ができることを実証したと発表した。大規模な組織損傷や、血液をサラサラにする薬を服用している人にも効果があるという。

外科手術では、出血の制御が重要になるという。通常、人の血液は凝固反応によって自然に固まるものの、太い血管からの出血には止血剤を使い、圧迫止血を行う。しかしその方法では、止血までに長い時間がかかる。また、止血剤はヒトの血液由来なので、感染症の危険性を排除しきれない。東京大学医学部附属病院血管外科(大片慎也医師、保科克行准教授)、東京大学大学院工学系研究科(鎌田宏幸特任研究員、酒井崇匡教授)らによる研究グループが開発した新しい合成ハイドロゲルは、通常は液体だが、体液の一種である血液に触れると瞬時に血液を巻き込んで固化し、止血されるというもの。血液凝固反応とはまったく別の作用で固まるものであり、合成物質なので感染症の心配もない。

主成分は、4分岐型ポリエチレングリコール(PEG)。弱酸性では液体だが、中性になると急速に固まる。血液と反応すると、血液が中性を保とうとする緩衝作用により瞬間的に中和されて固化するということだ。

ラットを使った実験では、下大静脈大量出血の状態を作って合成ハイドロゲルを適用したところ、1分後には安定的な止血効果が得られた。比較対照のために既存の止血剤と圧迫止血を行ったラットでは、同じ時間内には止血はできなかった。止血から1週間後に再び開腹して合成ハイドロゲルを適用した部位を調べたところ、既存の止血剤よりも炎症反応が軽かった。

この合成ハイドロゲルは、「病気や抗凝固薬によって血液が固まりにくい状態にある患者さんにおいても、速やかに止血を達成できる局所止血材を開発できる可能性」があるとのこと。また、血液以外にも髄液などの体液漏出防止剤としても応用できるという。それにより、医師と患者の双方の精神的負担軽減に貢献できると、研究グループは話している。

東京大学が人体のデジタルツイン作成を完全自動化、ビデオ映像入力から運動解析・筋活動解析・データベース化まで

東京大学が人体のデジタルツイン作成を完全自動化、ビデオ映像入力から運動解析・筋活動解析・データベース化まで

ゲームエンジン「Unity」を用いた専用アプリで、骨格運動と筋活動の3次元データを可視化

東京大学は3月3日、複数のカメラで撮影したビデオ映像から人体のポーズをコンピューター上に3次元再構成し、運動解析、筋活動解析の後、ただちにデータベース化して可視化するまでを完全自動化するサービスを開発したと発表した。スポーツ、介護、医療など幅広い分野での運動データの利用が可能になるという。アバターやロボットの全身運動のデータ取得にも使えるとしている。

同研究は、東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター 社会連携講座「ヒューマンモーション・データサイエンス」の中村仁彦上席研究員、東京大学大学院情報理工学系研究科 池上洋介助教、東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター HERNANDEZ Cesar特任研究員、東京大学大学院情報理工学系研究科 櫻井彬光氏ら研究グループによるもの。人の体のデジタルツイン(コンピューター上に再現された「双子」)を作成しデータベース化するためのビデオ映像入力から筋活動出力までの工程を、完全自動化することに成功した。

東京大学が人体のデジタルツイン作成を完全自動化、ビデオ映像入力から運動解析・筋活動解析・データベース化まで

カメラ4台を用いたモーションキャプチャーの様子

研究グループはこれまでに、モーションキャプチャーで得られた骨格の運動から関節に働く力や筋活動を推定する技術、骨格モデルを対象者の体型に合わせる骨格スケーリング、複数カメラで撮影した映像から骨格運動を3次元に再構成し筋活動解析を行う技術などを開発してきた。また、モーションキャプチャーにおいては、体にマーカーを装着することなく行える効率的な方法も編み出している。

今回の研究では、映像入力から筋活動の出力までを支える一連のアルゴリズムを統合し、全体の計算をパッケージ化してAmazon Web Services(AWS)上に実装することに成功した。また、計算を完了しデータベースに記録されたデータは直後から検索が可能になり、可視化システムによりグラフ表示も行えるようになる。さらに、ゲームエンジン「Unity」を用いた専用アプリで運動を3D表示することも可能となった。

東京大学が人体のデジタルツイン作成を完全自動化、ビデオ映像入力から運動解析・筋活動解析・データベース化まで

グラフ化された運動解析データ

以前は、計算段階で人手による例外処理を必要とするなど、生産性に限界があったため、特定のアスリートに限った運動解析しか行えなかったが、この全自動化されたシステムを用いれば、多くの人の運動解析が可能となる。研究グループは、「青少年スポーツ選手、競技スポーツの選手からスポーツ愛好家、リハビリや健康ために運動を行う高齢者まで、広い世代の多くの方々に運動解析や筋活動解析を使ってもらえるようになった」と話す。今後は「チーム競技のデジタイズとチームプレイの解析、計算の効率化・高速化、スポーツ・データサイエンティストの養成」などの研究に取り組み、東大発スタートアップでの商用実施を目指すとのことだ。

日本海側に豪雪をもたらすJPCZ(日本海寒帯気団収束帯)の実態を洋上気球観測で初めて解明

水産大学校練習船「耕洋丸」による洋上気球観測の様子

水産大学校練習船「耕洋丸」による洋上気球観測の様子

新潟大学は2月21日、日本に豪雪をもたらす日本海寒帯気団収束帯(JPCZ。Japan sea Polar air mass Convergence Zone)の実態を、洋上気球観測によって初めて明らかにしたことを発表した。

JPCZは日本海で発生し、朝鮮半島の付け根付近から日本列島にかけて数百kmに及ぶ帯状の雲を形成する(冬の北西季節風がシベリアから吹くと、北朝鮮北部の白頭山の下流に位置する日本海北西部から日本列島まで帯状の太い雲が伸びる)。これが上陸すると、狭い範囲に極端な豪雪をもたらし、ときには太平洋側に大雪を降らせることもある。JPCZの発生のメカニズムやその詳しい実態は、これまで現地観測されたことがなかったため、その構造は謎だった。

JPCZの発生メカニズムとしては、北朝鮮の山を迂回する気流が合流することで発生するなどいくつか提唱されているものの、現場での観測研究は実施されていないため確かめられていなかったという。

そこで、新潟大学、三重大学水産大学校東京大学からなる研究グループは、2022年1月19日から20日かけて、水産大学校の練習船「耕洋丸」を使い、JPCZ下の洋上を横断しながら気球による観測を実施した。気温・湿度・風・気圧を測定する機器を搭載した気球を1時間ごとに打ち上げ、これに合わせて海洋の温度塩分観測も行った。

洋上観測の模式図。JPCZを横断しながら気温・湿度・風・気圧を測定する機器を搭載した気球を1時間ごとに打ち上げ、上空の大気を観測

洋上観測の模式図。JPCZを横断しながら気温・湿度・風・気圧を測定する機器を搭載した気球を1時間ごとに打ち上げ、上空の大気を観測

その結果わかったのは、JPCZの中心部では、風向が90度に激変し、強風化し、周囲から気流が収束しているという事実だった。収束域は幅約15kmときわめて狭く、上空4kmまで風の急変域が続き、6kmの地点では気流が発散していた。こうした大気の急変は、規模数百kmの前線帯でも見られないという。またJPCZ中心部の雲の高さは、平均的な雪雲の高さが2kmなのに対して4kmもあった。

JPCZ中心部を横切った島根県沖での観測結果。矢印は1000m上空の風向と風速を示す。JPCZ中心部で風向が約90度変化し、周囲から高湿度の気流が収束することで、JPCZに集中し大雪がもたらされていることを観測

JPCZ中心部を横切った島根県沖での観測結果。矢印は1000m上空の風向と風速を示す。JPCZ中心部で風向が約90度変化し、周囲から高湿度の気流が収束することで、JPCZに集中し大雪がもたらされていることを観測

このときの海水温度は、暖かい対馬暖流の影響で14度。気温は3度。その温度差は11度。水面での風速は毎秒17m。これらにより海面から大量の水蒸気が吸い上げられ、気流の収束によりJPCZに集中して大雪を降らせていた。これを降雪に換算すると、1日の降雪量2mに相当するという。こうした大気と海洋の状態により極端な大雪をもたらされることが、今回の観測によって初めて示された。この観測結果は、JPCZの予報の精度向上に寄与すると、研究グループは話している。

ロボット遠隔制御サービスHATSを開発するキビテクが1.5億円調達、システム開発や実証実験推進・エンジニア採用強化

ロボット遠隔制御サービス「HATS」などを開発しているキビテクは2月16日、第三者割当増資による1億5000万円の資金調達を2022年1月に行ったと明らかにした。引受先は、リード投資家のSpiral Capital Japan Fund 2号投資事業有限責任組合、また九州オープンイノベーション1号投資事業有限責任組合。

調達した資金は、システムの開発推進とともに、エンジニア採用の強化と実証実験にあて、さらなる事業の加速化を図る。コロナ禍により、非対面・非接触や遠隔操作での搬送ニーズの需要が高まっていることから、ロボット導入DX化の課題解決、ロボットのマーケット拡大に貢献するという。

キビテクが開発中のHATS(Highly Autonomous Teleoperation Service)は、様々なロボットにアドオンすることで遠隔制御を実現するサービス。各ロボットにキビテクが開発した装置をアドオンしたうえでシステムに接続することで、遠隔オペレーターがロボットを制御可能となる。

自律ロボットの場合、予想外の出来事に対応できず、頻繁な停止で作業効率が低下するなどの課題があることから、ロボット導入に踏み切ることができない現場や、導入後のロボット運用に課題を感じている現場に役立つサービスを目指すという。

またHATSの場合、現場ごとに違う様々な課題・状況に応じて人がロボットを補完する半自動化が実現でき、現場フローに沿った柔軟な対応が行える。人ならではとされていた、ロボットでは難しい作業や業界の解決に取り組むとしている。

知能ロボットの開発を行うスタートアップ「キビテク」は、東京大学の人型ロボット研究室JSK(情報システム工学研究室)出身者が主となり、2011年11月に設立。ロボット遠隔制御システムの開発・販売やロボットシステム受注開発を事業として手がけている。また、ロボティクス技術の活用とロボット遠隔オペレーターという新しいリモートでの働き方を提案し、社会課題の解決とともに、現場の人手不足といった課題の解決を目指している。

顕微鏡開発の歴史を塗り替える成果、原子分解能磁場フリー電子顕微鏡を利用し磁力の起源となる原子磁場の直接観察に成功

顕微鏡開発の歴史を塗り替える成果、原子分解能磁場フリー電子顕微鏡を利用し磁力の起源となる原子磁場の直接観察に成功

新開発の超高感度・高速分割型検出器。写真左:原子分解能磁場フリー電子顕微鏡の外観。写真中央:電子顕微鏡下部に装着した新型検出器。写真右:40個の検出領域に分割した検出面

東京大学と日本電子は2月10日、新開発の原子分解能磁場フリー電子顕微鏡により、世界で初めて、原子磁場の直接観察に成功したことを発表した。原子が持つ微小な磁場を直接観測できる技術は、磁石、鉄鋼、半導体デバイス、量子技術などの最先端マテリアル研究を大きく推進させるものであり、顕微鏡開発の歴史を塗り替える画期的な成果だとしている。

これは、科学技術振興機構(JST) 先端計測分析技術・機器開発プログラムのもとで行われている、東京大学大学院工学系研究科附属総合研究機構(柴田直哉教授)と日本電子(河野祐二氏)らによる共同研究。原子の周辺に発生している磁場は、磁石(磁力)の起源ともいわれているが、従来の電子顕微鏡では観測が不可能だった。従来方式の電子顕微鏡は、原子を直接観察できる分解能を有しているが、非常に強力なレンズ磁場の中に試料を入れる必要があるため、レンズの磁場と試料の磁場が強く相互作用し、構造が変化したり破壊されたりしてしまうためだ。影響を与えない程度に磁力を落とせば、分解能が低下して観察ができなくなる。

そこで、同研究グループは2019年、試料室を磁場のない環境に保つことができる、まったく新しい対物レンズを開発し、磁性体の原子観察を世界で初めて実現した。そして今回、超高感度、高速検出器を搭載した原子分解能磁場フリー電子顕微鏡を新しく開発し、鉄鉱石の一種であるヘマタイト(α-Fe2O3)結晶の中の鉄原子周囲の磁場観測を成功させた。

ヘマタイト結晶の磁場観察には、走査型透過電子顕微鏡法(STEM)と、原子分解能微分位相コントラスト法(DPC)が用いられた。まず、STEMで観察を行ったところ、鉄(Fe)原子位置が明るい輝点として観察できたが、磁気の作用を示す磁気モーメントの情報は得られなかった。次にDPCを用いたが、すべてのFe原子が同じコントラストを示し、磁気モーメントに対応する磁場は観察できなかった。だがこれは、原子核と電子雲との間に強い電場が存在しているためで、この電場による影響を差し引けば、磁場のみを取り出すことができる。そこで、特殊な画像処理を行った結果、Fe原子層ごとに互い違いに反平行にコントラストが変化する様子が観察できた。これは、磁気モーメントの並びを仮定したシミュレーションと一致した。つまりこれが、「反強磁性的なスピン配列に伴う原子磁場を直接観察できた」ことを意味するという。

顕微鏡開発の歴史を塗り替える成果、原子分解能磁場フリー電子顕微鏡を利用し磁力の起源となる原子磁場の直接観察に成功

ヘマタイト(α-Fe2O3)結晶の室温における原子構造像と磁場像。(a)STEM像、(b)DPC像、(c)DPC像を画像処理したもの、(d)像シミュレーション結果

今後は、「磁石、鉄鋼材料、磁気デバイス、磁気メモリー、磁性半導体、スピントロニクス、トポロジカル材料など、さまざまなマテリアルやデバイスの研究開発を先導する新計測手法となることが期待されます」とのこと。「今まで見えなかった原子の磁場観察という大きな一歩を記す成果です」と研究グループは話している。

東京大学と農研機構が作物の品種改良を行う育種家の感性を解明、柑橘類の皮の剥きやすさと実の硬さを深層学習で定量化

Pythonを用いることで、カンキツの果実断面の画像から、果実のさまざまな形態的特徴を定量的かつ自動的に評価する技術を開発

Pythonを用いることで、カンキツの果実断面の画像から、果実のさまざまな形態的特徴を定量的かつ自動的に評価する技術を開発

東京大学農研機構は2月10日、育種家(作物の品種改良を行う人)が独自の感性でもって評価してきた柑橘類の剥皮性(皮の剥きやすさ)と果実の硬度を、AIによる画像解析などにより定量化することに成功したと発表した。これにより、効率的な品種改良が可能になるという。

東京大学大学院農学生命科学研究科(南川舞氏・日本学術振興会 特別研究員、岩田洋佳 准教授)と農研機構(野中圭介氏、浜田宏子氏、清水徳朗氏)からなる研究グループは、柑橘類の果実の剥皮性と硬度を、果実断面のAIの深層学習を用いた画像解析などから、自動的に、定量的に評価する技術を開発した。そうした評価は、これまで育種家の感性に頼ってきたものであり、何を持って評価を行っているかは当事者にしかわからない「ブラックボックス」状態だった。

育種家の感性による達観的評価の方法

育種家の感性による達観的評価の方法

深層学習による剥皮の難易もしくは果実の硬軟の分類と、分類に寄与した特徴の可視化

深層学習による剥皮の難易もしくは果実の硬軟の分類と、分類に寄与した特徴の可視化

柑橘類の果実は、外皮(フラベド)、中果皮(アルベド)、じょうのう(袋)、果肉、種子、果芯(中心部)で構成されている。その断面画像を解析したところ、果芯の崩壊(空間ができること)が進んだ果実ほど皮が剥きやすく実が柔らかいという関係性がわかった。このほか、種子の面積と硬度の関係、アルベドの崩壊の状態も剥きやすさと柔らかさに寄与することもわかった。こうした関係性の推定には、変数間の因果関係を推定するベイジアンネットワークが用いられている。

ベイジアンネットワークにより推定された、カンキツ果実の形態的な特徴と剥皮性・果実硬度との関係

ベイジアンネットワークにより推定された、カンキツ果実の形態的な特徴と剥皮性・果実硬度との関係

この技術により果実の形態的な特徴のデータを自動的に大量に収集できるようになれば、ゲノム情報を活用した効率的な品種改良が可能となる。また、「果芯の崩壊程度や種子面積を改良することで、望ましい剥皮性や果実硬度を有する新品種」の開発も可能になるという。今後は、剥皮性と果実硬度の総合的な遺伝システムの解明を目指すとのことだ。

理研ら国際共同研究チーム、医療ビッグデータとコンピューター科学を活用し卵巣がんの新しい治療標的を特定

理研ら国際共同研究チーム、医療ビッグデータとコンピューター科学を活用し卵巣がんの新しい治療標的を特定

高異型度漿液性卵巣がんにおけるLKB1-MARK3経路の機能異常

理化学研究所(理研)は2月7日、医療ビッグデータとコンピューター科学の活用により、卵巣がんの新しい治療標的「LKB1-MARK3経路」を特定したと発表した。卵巣がんの中でもっとも死亡者数の70から80%を占める「高異型度漿液性卵巣がん」の新しい治療法の開発につながると期待されている。

これは、理研、国立がん研究センター研究所国立がん研究センター中央病院東京大学米メモリアルスローンケタリングがんセンター米国立がん研究所の国際共同研究によるもの。

高異型度漿液性卵巣がんの研究では、ゲノム解析の結果、ほぼ全例にがん抑制遺伝子TP53の不活性化型変異が認められている。その症例の半数にはPARP阻害剤が有効な治療法とされるが、残りの半数の症例への治療標的が十分には確立されていなかった。しかし、個別の遺伝子変異に注目した従来型の研究手法では、これ以上新しい治療標的を発見できない可能性がある。そう感じた研究グループは、様々なアルゴリズムを用いてコンピューター解析を行う「ビッグデータ解析」による、遺伝子発現量の変化を定量的に評価する必要があると考えた。

研究グループは、高異型度漿液性卵巣がんのがん組織と正常卵巣組織の遺伝子発現量を比較解析するために、大規模なマイクロアレイデータ、RNA-seqデータ、臨床情報などが含まれる複数データベースの統合解析を行い、遺伝子発現変化が臨床予後に影響する遺伝子を抽出するために、新しい解析プラットフォームを構築。これにより、「LKB1-MARK3経路」のMARK3遺伝子が高異型度漿液性卵巣がんで発現抑制されており、その遺伝子発現量の低下が臨床予後の悪化に関わることがわかったという。

医療ビックデータ解析による新規治療標的の探索パイプラインと解析結果

医療ビックデータ解析による新規治療標的の探索パイプラインと解析結果

次に、ビックデータ解析の結果を臨床医学的に検証するために、高異型度漿液性卵巣がんの正常組織(卵管上皮細胞)と前がん病変(上皮内がん)、浸潤がんの患者由来検体を用いて、「セリンスレオニンキナーゼ(serine-threonine kinase)をコードするがん抑制遺伝子」であるLKB1と、「LKB1によって直接的にリン酸化修飾を受けるセリンスレオニンキナーゼ」であるMARK3のタンパク質発現量を評価した。

その結果、LKB1とMARK3からなる「LKB1-MARK3経路」のMARK3遺伝子が高異型度漿液性卵巣がんで発現抑制されており、その遺伝子発現量の低下が病状の悪化に関わっていることがわかった。さらにその後の解析により、MARK3は卵巣がん細胞株において抗腫瘍効果を発揮することもわかった。これは、マウスの皮下組織にMARK3を強制発現させた卵巣がん細胞株を移植する実験でも、明らかとなった。

卵巣がん組織におけるLKB1とMARK3のタンパク質発現プロファイル

卵巣がん組織におけるLKB1とMARK3のタンパク質発現プロファイル

今回の研究は、理化学研究所革新知能統合研究センターの情報科学技術を用いて、「医療ビッグデータを解析し、従来の医学研究手法でその結果を検証した」ものであり、その成果は「がん研究においても情報科学と医学が融合した学際的な研究手法が重要であることを示しています」と研究グループは話している。このビッグデータ解析手法は、異なるがん種や疾患の原因探索にも応用できる可能性があるとのことだ。

AIでマウスのグルーミング(毛づくろい)を高精度で検出、動物の心と体の変化の把握が人の中枢性疾患の治療に貢献

AIでマウスのグルーミング(毛づくろい)を高精度で検出、動物の心と体の変化の把握が人の中枢性疾患の治療に貢献

東京大学は2月2日、マウスの動画からAIを用いてグルーミング(毛づくろい)行動を検出する方法を開発したと発表した。グルーミングは動物の心と体の状態を理解するうえでの重要な指標であるため、低コスト、長時間の自動判定が可能になれば、動物実験の効率が大幅に向上するという。

東京大学大学院農学生命科学研究科の坂本直観学部生らによる研究グループは、ケージの上部に設置したカメラで撮影したマウスの動画から、その行動を「グルーミングなし」「顔のグルーミング」「体のグルーミング」に分類してラベル付けを行った。そしてこれを脳の神経回路を模した数理モデルである折り畳みニューラルネットワークに学習させた。そして、折り畳みニューラルネットワークが間違えた画像パターンを解析し改善を試みたところ、かなりの高確率での識別が可能となった。また、グルーミング回数の評価では、人の観測と畳み込みニューラルネットワークの予測は同等だった。

健康な動物に比べて不健康な動物の毛並みが悪いのは、健康状態によってグルーミングの頻度や長さが変わるためだという。動物の心身の状態を詳しく観察することが動物実験では大切なのだが、そこでグルーミングが重要な指標となる。だが、目視による観察は研究者の負担が大きく、また観察者や環境によって判断が変わるといった客観性に欠ける部分もある。そこでこの方法が開発された。

現在、その治療法が強く求められている自閉症、認知症、統合失調症といった中枢性疾患には「ヒトの疾患の病態を適切に反映できる動物モデル」が必要なのだが、それが不足しているために治療法の開発が進んでいないと研究グループは言う。しかし今回確立された技術を用いて「動物の心の機微と体の変化を捉えることが可能となれば、ヒトの中枢性疾患の病態解明や治療方法の開発にも大いに役立つことが期待される」とのことだ。

イマクリエイトと東京大学が医学生用VRシステム共同開発、実際に体を動かしながらの実習をバーチャルトレーニングで支援

皮下注射の様子。手本となる医師の動きに重なるように手を動かして手技を習得できる

皮下注射の様子。手本となる医師の動きに重なるように手を動かして手技を習得できる

XRシステムの研究・開発を行うイマクリエイトは2月1日、東京大学医学部附属病院クリニカルシミュレーションセンターと共同で、「現実のように実際に自らの身体を使いながら行う実習」を目指した医学生向けのバーチャルトレーニング・システムを開発した。

これは、皮下注射、静脈採血、末梢静脈カテーテル挿入の3つの穿刺(針を刺すこと)手技をトレーニングできるというもの。消毒、患者への声かけ、穿刺、片付けなどを、実際に自分の体を動かして学習する。正しい位置での消毒や穿刺、正しい注射針の角度など、適切な手段を踏まなければ先に進めない仕組みだ。手本となる医師の動きに重なるように手を動かして手技を習得できる。また手技だけでなく、どのタイミングで患者に声をかけるかなどのコミュニケーションも学べる。

患者の体に針を刺す穿刺手技など患者への侵襲性が高い学習には、当然のことながら十分な訓練が必要となる。だが模擬腕を使ったトレーニングでは、同時に学習できる学生の数が限られ、機器の消耗品の補充が必要になるなどの手間がかかる。それをXRにすることで、いつでも何度でもトレーニングできる環境を整えようというのが、このシステムの目的だ。

静脈採血の様子。手本を非表示にして手技を習得できたかを確認

末梢静脈カテーテル挿入の様子。手本の手が見えている

イマクリエイトは、2021年4月にも、新型コロナワクチン接種のためのトレーニングシステム「VR注射シミュレーター」を開発している。「見る」ではなく「する」XR、いわゆる「Doable XR」の研究を重ね、「世界唯一のXR物理トレーニング技術」を有しているという。

細胞量産技術開発の東京大学発セルファイバと京都大学iPS細胞研究財団がiPS細胞増殖の効率化を目指す共同研究を開始

細胞量産技術開発の東京大学発セルファイバと京都大学iPS細胞研究財団がiPS細胞増殖の効率化を目指す共同研究を開始

iPS細胞を培養中の細胞ファイバー

東京大学発の細胞量産技術開発スタートアップのセルファイバは、iPS細胞増殖の効率化に関する研究を、京都大学iPS細胞研究財団(CiRA_F:サイラエフ)と共同で開始した。CiRA_Fの理念である「最適なiPS細胞技術を、良心的な価格で届ける」の実現を後押しするという。

セルファイバは、「細胞ファイバ」という技術を有している。髪の毛ほどの中空ハイドロゲルチューブの中に細胞を封入して培養するというものだ。細胞はゲルに保護されるため、従来の培養方式に比べて、細胞を良好な状態で長時間維持することができる。また細胞から分泌される物質はチューブの外に放出されるため、物質生産にも有用となる。この細胞ファイバ技術を使うことで、製造施設の省スペース化、品質と回収率の改善、プロス開発工数の短縮、製造工程の簡略化などが期待できるという。

共同研究では、この細胞ファイバ技術開発の知見を活かし、iPS細胞増殖技術の検討が行われることになる。安全で効率のよい製造手法が確立されれば、高額な再生医療費用の低価格化や、今よりも早く治療法を患者に届けることが可能になると、CiRA_Fは話している。

1024個の長期安定型の分子センサーを1チップに集積化、空中の分子の空間濃度分布の可視化に成功

1024個の長期安定型の分子センサーを1チップに集積化、空中の分子の空間濃度分布の可視化に成功

開発したセンサーアレイの顕微鏡写真(右図)およびアナログフロントエンドセンサー計測回路システムの写真(左図)

東京大学と慶應義塾大学からなる研究グループは、気体に含まれる分子(揮発性分子)を電気信号として検出する分子センサー1024個を1チップに集積化したセンサーアレイ(センサー群)を開発し、揮発性分子の空間濃度分布の可視化に成功した。この分子センサーは金属酸化物ナノ薄膜を用いた堅牢なもので、従来技術では難しかった長期間の安定化と、高密度集積を可能にした。

分子センサーは、医療や食品管理など幅広い分野で注目を集めているが、実際に検出対象となるガスには数十から数百種類の分子が含まれているため、数多くのセンサーを集積したセンサーアレイが必要となる。また、小型、省電力であるうえに、長期間データを取得し続けられる長期安定性も求められる。だが従来技術では、高密度集積化と長期安定(堅牢性)という2つの条件を満たすセンサーアレイは作れなかった。

そこで、東京大学大学院工学系研究科応用化学専攻の大学院生 本田陽翔氏、慶應義塾大学大学院理工学研究科総合デザイン工学専攻の大学院生 椎木陽介氏らからなる研究グループは、金属酸化物半導体をクロスバー構造に配置したセンサーアレイを開発した。クロスオーバー構造とは、格子状にセンサーを配置するもので、これまで広く開発されている「縦型チャンネル構造」に比べて面積を大きくできる。研究グループは、1辺に32本の電極を設け、計1024個(32×32)の分子センサーを5mm四方の中に集積化した。

ただクロスオーバー方式は集積化に優れている反面、配線の電気抵抗がセンサーの電気抵抗に加わってしまうため正しい測定ができないという問題があるのだが、50nm(ナノメートル)という非常に薄い酸化スズの膜をセンサーに用いることでセンサー自体の電気抵抗を大きくし、配線の抵抗の影響を小さくすることでこれを解決した。またこの酸化スズは熱に強く、長期間安定した分子センサーも実現している。

(a)液滴をから蒸発・拡散させた分子をセンサーアレイで検出する実験の模式図と写真。(b)蒸発・拡散してきたエタノールに対するセンサー応答とセンサー列の関係。液滴に近いセンサーほど高い応答が得られている。(c)bのセンサー応答の勾配(傾き)と各種液滴滴下後の時間の関係。60s時点で液滴を滴下している。勾配の時間依存性が分子の種類に応じて異なる傾向を示している

(a)液滴をから蒸発・拡散させた分子をセンサーアレイで検出する実験の模式図と写真。(b)蒸発・拡散してきたエタノールに対するセンサー応答とセンサー列の関係。液滴に近いセンサーほど高い応答が得られている。(c)bのセンサー応答の勾配(傾き)と各種液滴滴下後の時間の関係。60s時点で液滴を滴下している。勾配の時間依存性が分子の種類に応じて異なる傾向を示している

このセンサーアレイの近くにアルコールを配置して蒸発し拡散する分子の検出を行ったところ、アルコールからの距離に応じてセンサーの反応に差異が出た。このことから、このセンサーアレイで分子の種類を判別できる可能性が示された。

この技術とセンサーチャンネル表面の化学物性を制御する技術を融合すれば、多種類のセンサーを高密度に集積化でき、「多種類の分子が混合された分子群の判別」ができるセンサーシステムの実現も期待されるとのことだ。

東京大学・FastLabel・Human Dataware Labが自動運転用3次元アンノテーションツールAutomanをOSSとして無償提供

東京大学・FastLabel・Human Dataware Labが自動運転用3次元アンノテーションツールAutomanをOSSとして無償提供

東京大学は1月21日、自動運転AI開発に不可欠な教師データ作成のため開発した3次元アンノテーションツール「Automan」について、オープンソースソフトウェア(OSS)として公開した(GitHub)。ライセンスはApache License 2.0。これは、アンノテーションツールの開発を行うFastLabelAutowareの開発をリードするティアフォーの子会社Human Dataware Lab.との共同研究によるもの。自動運転領域でのAIの研究開発を加速させる。東京大学・FastLabel・Human Dataware Labが自動運転用3次元アンノテーションツールAutomanをOSSとして無償提供

東京大学大学院情報理工学系研究科の加藤真平准教授を中心とする研究グループは、科学技術振興機構(JST)の戦略的創造研究推進事業「完全自動運転における危険と異常の予測」において、完全自動運転中の危険と異常について、理論と実践の両面から実用的課題に取り組んでおり、そこには、機械学習技術に人間並みの判断を求めるよりも、危険や異常を感知したらすぐに停止することのほうが社会的な価値は高いとの理念があるという。そんな彼らは、限りなく100%に近い精度で危険と異常を予測し、最小限の移動量で安全に停止できる自動運転システムのプロトタイプを完成させた。

この成果を普及させるには、第三者が研究成果を再現できることが重要だが、それには自動運転システムのAI基盤が必要、またそれを構築するには高品質な大量の教師データが欠かせない。ところが現在、そうした教師データの作成はマンパワーに頼った労働集約型で行われているため、教師データ不足や品質の問題が発生し、自動運転AIの研究はなかなか進んでいないのが現状だ。

そこで研究チームは、FastLabelが提供するアンノテーション・プラットフォームFastLabelと連携し、自動運転AIが用いる画像と点群のデータへのアンノテーションの自動化に取り組み、今回AutomanをFastlabelおよびHuman Dataware Lab.と共同で開発。OSSとして公開するに至った。

また同研究では、3次元アノテーションを自動運転システム全体のCI/CD(Continuous Integration / Continuous Delivery)に組み込めるインターフェースを設計したことで、自動運転AIの開発サイクルを改善することを可能としたという。

今後は、外部からの攻撃に備えるため、脆弱性に対する研究を進めつつ、「走れば走るほど賢くなる自動運転システム」を目指して、自動運転の実用化を加速するという。

人工沈香の開発につながる「沈香」の香り成分を生み出す重要な酵素を世界で初めて発見

人工沈香の開発につながる沈香の香り成分を生み出す重要な酵素を世界で初めて発見

富山大学は1月17日、数が激減している高級香木、「沈香」(じんこう)の香り成分を生み出す酵素の解明に、世界で初めて成功したと発表した。沈香の香り成分がどのようにして植物の中で組み立てられるかを明らかにしたこの発見が、香り成分を生産する人工沈香の栽培につながるという。これは、東京大学大学院薬学系研究科北京中医薬大学北京大学との共同研究によるもの。

沈香の香り成分は、ジンチョウゲ科ジンコウ属の牙香樹、沈香樹、沈香木から生み出され、香料としてはもちろん、精神作用を持つ生薬としても珍重されている。しかしそれは、細菌の感染や摂食生物の脅威にさらされたときにのみ生産され、長時間そのような状態に置かれることで十分に蓄積されるというものだ。その木があっても、こうした条件が整わなければ香り成分は得られないため、希少性が高い。人工的にストレスを与える試みもなされているが、なかなかコストに見合わない。稀少な故に密栽も絶えず、さらに数を減らしているのが現状だ。

研究グループは、牙香樹の培養細胞にストレスを与え、香り成分と相関して発現する酵素遺伝子を発見した。そこから遺伝子技術を用いてその遺伝子が牙香樹の香り成分の基になる化合物を生み出すことを突き止め、沈香の香り成分の生産に関わる酵素を明らかにできた。

この酵素がわかったことから、牙香樹などの植物にストレスを与えたときの酵素遺伝子の発現を詳細にモニタリングすることで、香り成分の生産と蓄積が予想できるようになるという。この酵素遺伝子が発現しやすいストレス条件を解明すれば、香り成分を多く含む人工沈香の栽培も可能になると、研究グループは期待している。

東大・京大・東北大ら研究グループが1個の水分子の量子回転運動の検出に成功、量子情報処理の基盤技術への発展に期待

1個の水分子の量子回転運動の検出に成功、量子情報処理の基盤技術への発展に期待

(a)1nm以下のギャップを有する電極を単一H2O@C60分子に形成し、さらにゲート電極も備えた単一分子トランジスタ構造(single molecule transistor。SMT)の概念図。(b)水分子の模式図。2個の水素原子が持つ核スピンの向きにより、オルソ水分子(左)とパラ水分子(右)の2つの核スピン異性体がある

東京大学京都大学東北大学からなる研究グループは、1個の水分子を流れる電流を計測することで、水分子の量子力学的な回転運動を検出することに成功した。これは、1個の原子が持つ量子状態を情報の媒体とする、つまり1個の原子や分子に量子情報を担わせる、量子情報処理の基盤技術につながるものと期待される。

水分子(H2O)は、その単純な構造から量子技術への応用に適しているとされている。しかし、水分子同士の強い水素結合により、単一の分子の量子状態を測定するのが困難だった。そこで研究グループは、フラーレン(炭素原子が球状構造になったカゴ状の化合物)分子に水分子を1個だけ封じ込めたH2O@C60分子を使用し、分子1個分の隙間をあけた電極にこのH2O@C60を挟み、「H2O@C60単一分子トランジスタ構造」を形成した。そして、そこを流れるトンネル電流を計測すると、1個の水分子の量子力学的な回転運動を検出することができた。

水分子に含まれる2つの水素原子の回転運動(核スピン)には、同じ方向に回転する平行状態(オルソ)と、違う方向に回転する反平行状態(パラ)とがある。H2O@C60単一分子トランジスタ構造で、水分子を経由して流れる電流を測定したところ、オルソのときに2meV(ミリ電子ボルト)と7meVで励起が生じ、パラとのきに5meVの励起が生じた。また、オルソとパラは、測定中の短い時間内にも入れ替われることがわかり、それは伝導電子と水分子の相互作用によるものと考えられるという。つまり、単一分子を経由して流れる電流を計測することで、水分子の水素原子の核スピンに関する情報を読み出すことができたということだ。

これを利用すれば、1個の水分子に量子情報を担わせることが可能になり、量子情報処理の基盤技術の形成につながる。このことは「原子や分子を用いた量子情報処理技術に大きな進展をもたらすとともに、物理、化学、生物学、薬学などの基礎から応用に関わる広い分野に大きな発展をもたらすと期待されます」と研究グループは話している。

東大発サンゴベンチャーの「イノカ」、国内で初めて完全人工環境下でのサンゴの抱卵実験に成功

東大発サンゴベンチャーの「イノカ」、国内で初めて完全人工環境下でのサンゴの抱卵実験に成功

東京工業大学 中村隆志研究室の顕微鏡にて撮影

環境コンサルティングなどを行う東大発の環境移送企業イノカは1月6日、人工的にサンゴ礁の海を再現した閉鎖系水槽において、サンゴの抱卵時期のコントロールに国内で初めて成功した。自然界では1年に1度と限定的なサンゴの抱卵を人為的に導くことが可能となり、20年後には70〜90%が消滅すると心配されているサンゴ礁保全に貢献することが期待される。

イノカでは、水質(30以上の微量元素の溶存濃度)をはじめ、水温・水流・照明環境・微生物を含んだ様々な生物の関係性など、多岐にわたるパラメーターのバランスを取りながら、IoTデバイスを用いて特定地域の生態系を自然に限りなく近い状態で水槽内に再現するという同社独自の「環境移送技術」により、完全人工環境下でサンゴの長期飼育を行っている。今回の実験では、沖縄県瀬底島の水温データをもとにして、自然界と時期をずらして水温を同期させることで、サンゴ(コユビミドリイシ)の抱卵時期をコントロールすることに成功した。

このサンゴは、イノカの水槽で2年以上飼育されているもので、2021年8月時点では抱卵は確認されていなかった。今回の抱卵は、黒潮流域の生態系に関する調査研究を行っている黒潮生物研究所の目崎拓真所長も画像データから確認を行った。東京工業大学 中村隆志研究室の顕微鏡にて撮影東京工業大学 中村隆志研究室の顕微鏡にて撮影

サンゴ礁は、海の表面積のわずか0.2%ながら、そこに海洋生物の25%が暮らしているという。また、護岸効果や漁場の提供、医薬品の発見など人間の社会生活に重要な役割を担っている。その経済価値は、WWFの報告によると、50年間で約8000億ドル(約92兆円)とも推定されている。この実験が進み、サンゴが、ハツカネズミやショウジョウバエのように何世代にもわたる研究調査が可能なモデル生物に加われば、サンゴの基礎研究が大きく進み、サンゴの保全に寄与することが考えられるとイノカでは話している。

今後は、完全人工環境下での今年中のサンゴの産卵に向けて、実験が継続される。

アークエッジ・スペースがJAXA「『⽉⾯活動に向けた測位・通信技術開発』に関する検討」委託先に選定

アークエッジ・スペース、JAXAの「『⽉⾯活動に向けた測位・通信技術開発』に関する検討」の委託先に選定、コンソーシアムにて開発計画を検討

アークエッジ・スペースは1月11日、JAXAの公募型企画競争(コンペ)「『⽉⾯活動に向けた測位・通信技術開発』に関する検討」の委託先に2021年12月22日に選定されたこと、同時にKDDIや東京大学などとコンソーシアムを組織し、月探査のための測位・通信システムの総合アーキテクチャーなどの開発検討を行うことを発表した。

アークエッジ・スペースは、超小型衛星の製作運用などを行う東京大学発の宇宙企業。コンソーシアムのメンバーは、アークエッジ・スペースの他、ispace、AAI-GNSS技術士事務所、清原光学KDDIKDDI総合研究所東京大学大学院工学系研究科三菱プレシジョンの7団体となっている。そこで、2022年1月初旬から3月25日まで、月探査の基盤となる測位・通信システムの総合アーキテクチャー、月測位衛星システム、月と地球を結ぶ超長距離通信システムなどの開発計画を検討する。これを通して、国際的な技術調整の場で提案できるアーキテクチャーの設定や、そのアークテクチャーに必要なキー要素技術の研究開発を加速するという。

アメリカが中心となって進められている国際宇宙探査計画「アルテミス計画」の中で、日本は測位や通信といった基盤を「早期に整備し、リードしていく」ことが求められているとのこと。産官学連携でスピーディに技術開発や実証を推進し、「日本の持続的な月・月以遠の深宇宙探査や月面産業の構築に貢献していきます」とアークエッジ・スペースは話している。

グルーヴノーツと東京大学、マルチモーダルAIにより超音波検査画像と診療情報を統合した高精度な疾患画像判別モデル開発

グルーヴノーツと東京大学、マルチモーダル深層学習により超音波検査画像と診療情報を統合した高精度な疾患画像判別モデル開発

AIと量子コンピューターを活用できるクラウドプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」(マゼランブロックス)を開発するグルーヴノーツは1月7日、東京大学医学部付属病院と共同で、人工知能を用いた医療画像と診療情報の統合による高精度な疾患画像判別モデルを開発した。同日付けで、学術誌「Journal of Gastroenterology and Hepatology」において論文を発表した。

研究グループが開発したのは、腹部超音波検査画像と診療情報をAIで統合した、肝腫瘤を判別するためのモデル。これまでの画像診断モデルは画像のみを学習させていたが、そこに診療情報を統合することで飛躍的に精度が向上するという。

肝腫瘤の早期発見で広く用いられているのは、腹部超音波検査だ。しかし、良性か悪性かを判断するには、CTやMRIで血流の状態を見る、つまり「質的な診断」を行う必要がある。研究グループは、画像と数値などの異なる種類のデータを同時に学習できるマルチモーダル深層学習(マルチモーダルAI)を用いて超音波画像診断と診療情報を統合することで、新しい肝腫瘤の疾患画像判別モデルを開発した。これを使えば、腹部超音波検査だけで質的な診断が可能になり、CTやMRIの放射線被曝のリスク回避や費用の削減にもつながる。

研究グループは、2016年4月から2018年11月までに東京大学医学部附属病院で腹部超音波検査を受けて肝腫瘤が発見された1080例(悪性腫瘍548例、良性腫瘍532例)に対して、グルーヴノーツのMAGELLAN BLOCKSでマルチモーダル深層学習を用いた判別モデルの作成と精度の評価を行った。

その結果、超音波検査のみに比べて、超音波検査に患者背景情報、肝臓の炎症情報、肝臓の繊維化情報、アルブミンの情報を統合したモデルでは、AUROC値が0.994(1に近いほど正確)と非常に高い精度が示された(ちなみに超音波のみの場合は0.721)。AUROC値はThe area under the receiver operating characteristic curve(ROC曲線下面積)の略で、判別モデルの性能を評価する指標の1つ。

超音波画像のみのモデル(左図)、マルチモーダル深層学習を用いて超音波画像に診療情報を統合したモデル(右図)の診断精度を示したROC曲線。この曲線の下の面積(青色部分)が大きいほど診断精度がいいということになる。診療情報を統合したモデル(右図)では、左上の欠けた部分が少ない良好な診断精度を示した

超音波画像のみのモデル(左図)、マルチモーダル深層学習を用いて超音波画像に診療情報を統合したモデル(右図)の診断精度を示したROC曲線。この曲線の下の面積(青色部分)が大きいほど診断精度がいいということになる。診療情報を統合したモデル(右図)では、左上の欠けた部分が少ない良好な診断精度を示した

こうした学習モデルでは、サンプル数が多いほど正確な判別が可能になるが、医学研究では患者の同意取得や倫理的な問題もあって大量の患者サンプルを入手することが難しい。しかし今回の研究で、マルチモーダル深層学習を使えば大変に高い精度での判別が可能になることがわかった。この手法は、他分野への応用も期待されるとのことだ。