クローズアップ実験法

2022年7月号 Vol.40 No.11 詳細ページ
プログラミング不要！研究室で育てる“秘伝のタレ”の物体検知AI
瀬々　潤
348 プログラミング不要! 研究室で育てる“秘伝のタレ”の 物体検知AI 瀬々 潤 何ができるようになった? 細胞や個体を認識する物体検知 AI の構築を ,プログラミングを実施することなくマウス操作のみ で実施可能.細胞の種類や数を数えたり,個体の状態の推定などに利用できる. 必要な機器・試薬・テクニックは? Chrome ブラウザ,マウス,AI 学習用と検証用の写真があればよい. はじめに するデータ(画像,実験結果など)の質と量が重要視 本稿では,これまで AI によるデータ解析に携わった される.研究室独自のデータが集まり,一度 AI が構築 ことがない方向けに,基礎医学・生物学の実験で多用 できれば ,先輩から後輩へそのデータとモデル※を引 される顕微鏡やカメラによる画像を利用した AI 構築の き継いでいくことで,研究室のユニークネスを確立す プロトコールを紹介する.AI というと,その構築には る AI が構築できる.本稿ではその一例として,画像を プログラミングや数学の知識が必要と思われるかもし 利用した AI 構築を紹介する. れないが,今回紹介するツールを使用することで,写 ※ AI において AI が判定する機構のことをモデルという. 真があればマウス操作だけで AI がつくれる.プログラ ミングは不要である.高校生による本ツールを使った AI 画像解析の種類 研究が,2021 年 12 月の分子生物学会でも発表されてお り,多くの方に使っていただけるツールと考えている. ひとことで画像解析といっても複数の種類があり (図 1) , 種類により集めるべきデータの質と量が異なる.2021 AI 入門 ― AI は研究室の秘伝のタレ 年 11 月号の当コーナーで A I 構築のツールとして紹介 されていたGoogle Cloud AutoML Vision ではクラス分 研究室には,秘伝のタレともいえるプロトコールが 類という手法が用いられている.クラス分類では写真 あったり,培養株があったり,培地があったりするか に写っている細胞が薬剤投与前,または投与後かは判 もしれない.じつは AI も同様である.現在の AI 構築 定できるが,どの細胞に薬剤が影響したのかはわから では,専門化が進んでおり,的確で具体的な目的,例 ない.例えば,分化した iPS 細胞を認識する AI を作成 えば毒性の有無,異常細胞の判定などの設定と,入力 することで,分化した細胞だけを取り出したいとする. No programming is needed! Let s grow your lab-specific object detection AI yourselves Jun Sese:Humanome Lab., Inc.(株式会社ヒューマノーム研究所) 実験医学 Vol. 40 No. 11(7 月号)2022 1789
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