日本の研究グループが、深層学習と人間による対話型画像解析プラットフォーム(PHILOW)を開発し、ミトコンドリア内部立体構造の詳細な可視化に成功しました。従来の手作業でのイメージ解析に比べて圧倒的に正確で高速な抽出ができるため、ミトコンドリアのクリステ立体構造を定量的に解析することが可能になりました。この解析により、ミトコンドリア融合因子OPA1の機能を新たに理解することができ、ミトコンドリア関連疾患の病態との関連を探る上で重要な一歩となりました。
さらに、この手法を応用することで、神経変性疾患やミトコンドリア病だけでなく、他のオルガネラの関与疾患についても原因究明が加速されることが期待されます。研究グループの成果は「PLOS BIOLOGY」に掲載されました。
&Buzzとしては、この新しい画像解析プラットフォームの応用範囲が広がり、さまざまな研究の促進につながることを見守っていきたいと思います。特に、神経変性疾患やミトコンドリア病の治療や予防に向けた研究が進展することを期待しています。
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