腸内細菌叢の状態を細胞画像から読み解く －深層学習を活用した新たな解析手法を開発－

理化学研究所（理研）生命機能科学研究センター多階層生命動態研究チームの古澤力チームリーダー、慶應義塾大学先端生命科学研究所の福田真嗣特任教授らの共同研究チームは、糞便の顕微鏡画像から「腸内細菌叢^[1]」の状態を推定する新たな手法を開発しました。

本研究成果は、腸内細菌叢の状態を調べ、その振る舞いを予測しコントロールする技術に応用可能なことから、健康維持や疾患の診断・予防・治療法の開発に貢献すると期待できます。

共同研究チームは、健康状態を反映して腸内細菌叢の状態が異なるマウスから糞便を採取し、その顕微鏡画像を入力データとして深層学習^[2]に与えることで、糞便画像から腸内細菌叢の状態を推定する手法を開発しました。さらに、アンプリコンシーケンス解析^[3]によって得られた腸内細菌叢の組成比を、糞便画像から高精度で予測することに成功しました。この手法によって、腸内細菌叢の状態を簡便かつ安価に推定することが可能になります。

本研究は、オンライン科学雑誌『iScience』（11月22日付）に掲載されました。

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