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公開番号2025092640
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-19
出願番号2025055757,2020549687
出願日2025-03-28,2019-03-15
発明の名称細胞療法、創薬および診断法における使用のための幹細胞およびその誘導体を検証するために機械学習および/またはニューラルネットワークを使用すること
出願人ザユナイテッドステイツオブアメリカ, アズリプレゼンテッドバイザセクレタリー, デパートメントオブヘルスアンドヒューマンサービシーズ,The United States of America,as represented by the Secretary,Department of Health and Human Services
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類C12Q 1/04 20060101AFI20250612BHJP(生化学;ビール;酒精;ぶどう酒;酢;微生物学;酵素学;突然変異または遺伝子工学)
要約【課題】細胞療法、創薬および診断法における使用のための幹細胞およびその誘導体を検証するために機械学習および/またはニューラルネットワークを使用することの提供。
【解決手段】1つまたはそれを超える細胞および細胞誘導体の特性を非侵襲的に予測するための方法が提供される。その方法は、複数の細胞を表している複数の訓練用細胞画像およびその複数の細胞に対する特性を識別するデータのうちの少なくとも1つを用いて機械学習モデルを訓練する工程を含む。この方法はさらに、評価される少なくとも1つの試験細胞を表している少なくとも1つの試験細胞画像を受け取る工程であって、その少なくとも1つの試験細胞画像は、非侵襲的に取得され、光の絶対尺度としての吸光度に基づく、工程、およびその訓練された機械学習モデルにその少なくとも1つの試験細胞画像を提供する工程を含む。
【選択図】なし
特許請求の範囲【請求項１】
明細書に記載の発明。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
発明の分野
開示される実施形態は、概して、細胞の機能および健康の予測可能性に関し、より詳細には、細胞療法、創薬および薬物毒性試験における使用のための幹細胞およびその誘導体を検証するために機械学習および／またはニューラルネットワークを使用することに関する。
続きを表示（約 2,500 文字）【背景技術】
【０００２】
背景
多くの生物学的プロセスおよび臨床プロセスは、細胞の付与によって促進される。これらのプロセスには、細胞療法（例えば、幹細胞療法）、創薬、および化合物の有毒作用の試験が含まれる。細胞死、細胞増殖、細胞機能および細胞健康に対するアッセイが、生物学研究および臨床研究の多くの分野において非常に幅広く行われている。細胞の健康、死、増殖および機能性を評価するためにいくつかの種類のアッセイが使用され、それらとしては、色素、抗体および核酸プローブによる染色が挙げられるがこれに限定されない。毒性評価および細胞成熟度に対しては、バリア機能アッセイ、例えば、経上皮透過性（ＴＥＰ）および経上皮電気抵抗（ＴＥＲ）が有用な基準を提供する。他の選ばれた機能アッセイとしては、電子顕微鏡法（ＥＭ）；遺伝子（ＤＮＡまたはＲＮＡ）発現；もしくは電気生理学的記録を用いる手法、または特定のサイトカイン、タンパク質、成長因子もしくは酵素の分泌；；細胞の１つの側から別の側への流体／小分子の輸送の速度および体積；細胞の貪食作用能；免疫組織化学的（ＩＨＣ）パターンなどを評価する手法が挙げられるが、これらに限定されない。これらのアッセイのいくつかは、移植前に細胞療法用製品の機能性を検証するための「リリース」基準として使用できる。
【０００３】
しかしながら、細胞療法に使用される既存のリリースアッセイには、重大な限界がある。ＩＨＣおよびＥＭなどの上述の手法のいくつかは、定量的でない。他のリリースアッセイは、ばらつきの程度が大きいと見出された（例えば、サイトカイン放出、ＴＥＲ）か、またはあまりにも破壊的であるか（例えば、遺伝子発現および貪食作用）もしくはあまりにも高額である（サイトカイン放出および遺伝子アレイ）と見出された。また、現行の方法では、最低でも、培地をサンプリングするために細胞培養皿を開ける必要があり、最大で、測定される細胞を完全に破壊する必要がある。いくつかの場合では、これらのアッセイは、薬物スクリーニングおよび毒性試験の全体にわたって行うことができず、細胞の健康および機能性に関する充実した内容の情報が提供されないことが多い。これは、これらの細胞の生育、発生、分化に伴って現行の方法で細胞を長期的に評価することが、例えば、患者への投与前にまたは薬物もしくは有毒化合物を試験するために、それらの細胞を妨害せずに行うことができないことを意味する。より詳細には、現在使用されている多くのアッセイが、汚染の可能性、および／または検査中の細胞が任意のさらなる評価／植え込みに使用できなくなる可能性を高め、ハイスループットに適合しておらず、細胞の健康の完全な全体像を提供しない。
【０００４】
生物学者は、ある特定のタイプの細胞（例えば、網膜色素上皮（ＲＰＥ）細胞）を明視野／位相差顕微鏡下で見るだけで、それらの細胞が機能的であるか否かを予測することができることが多い。このアプローチは、非侵襲性であり、汎用性があり、比較的安価である。これらの利点があるにもかかわらず、人間による画像ベースの解析には、以下に限定されないが、標本抽出バイアス、視覚データと機能を直接相関させることが困難である点、および因果関係を導くことが困難である点などの欠点がある。
【０００５】
したがって、患者に細胞療法および組織療法を届けるため、ならびに新規の薬物および潜在的に有毒な化合物をより効率的な様式で発見するために、現行のアプローチの上記の限界に対処することができる解析の自動化が当該分野において必要とされている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
発明の要旨
下記に例証される実施形態の目的および利点は、以下の説明に示され、そこから明らかになるだろう。例証される実施形態のさらなる利点は、明細書および請求項において、ならびに添付の図面から、特に指摘されるデバイス、システムおよび方法によって実現および達成され得る。
【０００７】
本開示の態様によると、１つまたはそれを超える細胞および細胞誘導体の特性を非侵襲的に予測するための方法が提供される。その方法は、複数の細胞を表している複数の訓練用細胞画像およびその複数の細胞に対する特性を識別するデータのうちの少なくとも１つを用いて機械学習モデルを訓練する工程を含む。その方法は、評価される少なくとも１つの試験細胞を表している少なくとも１つの試験細胞画像を受け取る工程であって、その少なくとも１つの試験細胞画像は、非侵襲的に取得され、光の絶対尺度としての吸光度に基づく、工程、および訓練された機械学習モデルに少なくとも１つの試験細胞画像を提供する工程をさらに含む。訓練された機械学習モデルに基づく機械学習を用いて、少なくとも１つの試験細胞の特性が予測される。その方法は、少なくとも１つの試験細胞の予測された特性に基づいて、臨床用細胞調製物に対するリリース基準を、訓練された機械学習モデルによって作成する工程をさらに含む。
【０００８】
実施形態において、機械学習は、ディープニューラルネットワークを用いて行われ得、上記方法は、そのディープニューラルネットワークによって、試験画像の画像を個々の細胞にセグメント化する工程をさらに含み得る。
【０００９】
さらに、実施形態において、機械学習は、ディープニューラルネットワークを用いて行われ得、上記方法は、上記特性に基づいて試験細胞を分類する工程をさらに含み得る。
【００１０】
さらなる実施形態において、上記予測工程は、分類工程に基づき得、細胞の同一性、細胞の機能、送達された薬物の効果、疾患の状態、および技術的反復または以前に使用されたサンプルとの類似性のうちの少なくとも１つを決定することをさらに含み得る。
（【００１１】以降は省略されています）

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