最終更新：2024年9月13日

100年を超える光学技術による最先端のソリューションでサポートいたします。当社は長年培った光学技術、デジタル技術をベースに最先端の研究ニーズに応えた製品開発に取り組んでいきます。これを行う方法として、細胞培養からイメージング、画像解析まで、実験の効率を向上するケーススタディ、アプリケーションおよび4つのワークフローソリューションをご紹介いたします。

ケーススタディ： 細胞培養の効率化

幹細胞からの分化誘導に関する実験を行うときは、以下の4つの各ステップにおいて、当社のソリューションを使用することで効率化できます。

1. CM30インキュベーションモニタリングシステムを用いた遠隔モニタリングにより、細胞培養の分化誘導への最適なコンディションを検討できます。
   細胞培養ワークフローを効率化させるためのキーポントについては、このホワイトペーパーをご覧ください。
2. 分化誘導された細胞、細胞塊や組織を用いる予備実験では、APEXVIEW™ APX100ベンチトップイメージングシステムを用いると、より短時間かつより少ない労力で高品質なデータを取得することができます。
   APX100がイメージング予備実験をどのように効率化するかをブログでご覧ください。
3. データ取得では、共焦点イメージングを実施し標本の機能を評価します。共焦点レーザー走査型顕微鏡FLUOVIEW™ FV4000を用いると、標本全体を撮影しながら、関心領域の高解像度画像を取得することが可能です。
4. イメージングソフトウェアcellSens™のTruAI™ ディープラーニング機能を用いることで、自動的に高精度な画像解析が可能になります。

この4つのワークフローの改善により、より効率的な画像データ取得が期待されます。

EVIDENTワークフローソリューションと従来の方法の比較

以下の表のとおり、従来は手動で行わなければならなかった細胞培養実験では、近年ではAIや遠隔モニタリングを活用することで作業を自動化し、時間を短縮することが可能です。個々の作業がとりわけ時間を要するものでなくても、細胞の種類が複数の場合には何度も同じ作業を繰り返すことになるため、長期にわたってはさらに時間短縮の効果は大きくなります。

メリットは効率化だけではありません。インキュベータからの細胞出し入れによる負荷を軽減したり、手動操作によるヒューマンエラーのリスクを回避することで、実験の質を向上させることが可能です。

アプリケーション： ディープラーニングを用いた薬品検査のためのマルチクラス核表現型の予測

創薬研究で、学習済みニューラルネットワーク（NNs）を応用して、表現型予測を加速させることができます。FV4000 共焦点レーザー走査型顕微鏡とイメージングソフトウェアcellSensのTruAIディープラーニングテクノロジーを用いると、核染色を用いずに核の位置を推定し区分することができ、さらに、薬剤に応じたAR表現型の変化に基づいて細胞をワンステップで分類する方法を構築することができます。このアプローチは時間と試薬コストを抑え、実験の効率性に貢献します。

このアプリケーションの詳細はこちら

これらのワークフローソリューションに使用する製品

このブログ記事で紹介するワークフローソリューションに役立つ製品をご紹介します。

イメージングソフトウェアcellSens

当社のイメージングソフトウェアcellSensは、輝度解析や対象物の計測と分類、顕微鏡で取得した画像データのトラッキング解析など、様々な画像解析作業を容易にします。検査対象検出にTruAIディープラーニングモジュールを用いることで、これまでは手動で解析していた画像の自動解析が可能になり、結果をより効率的により高い精度で得られます。.

イメージングソフトウェアcellSensの詳細はこちら

TruAIを使用したマウスの腎臓切片上にある糸球体位置の予測（青）

緑色： GFP標識が不均一であるため、検出精度が低くなっています。
青色： 容器に傷やホコリがあっても高い精度で核が検出されています。