光コヒーレンス断層撮影に基づくヒトオルガノイドの深層学習による特性評価

ヒト誘導多能性幹細胞（hiPSCs）から派生したオルガノイドは、網膜や心臓などの生体内臓器の複雑な形態と機能の多くの重要な側面を模倣する、複雑な三次元のin vitro構造です。従来の組織学的手法は重要ではありますが、これらの動的構造を分析するには、その本質的に静的で破壊的な性質のため、しばしば限界があります。本研究では、光コヒーレンス断層撮影（OCT）の能力を活用し、網膜、脳、および心臓のオルガノイドの迅速で非侵襲的なイメージングを行いました。これに加えて、オルガノイド組織や内部構造（空洞や室）の自動セグメンテーションを行うための高度な深層学習アプローチを開発しました。この高度なイメージングおよび分析プラットフォームを活用し、サイズ、面積、体積、心臓の拍動などの重要なパラメータを定量的に評価し、オルガノイドの包括的なライブ特性評価と分類を提供しました。これらの結果は、オルガノイドの分化と発生過程に関する深い洞察を提供し、定量OCTイメージングを将来のオルガノイド研究の潜在的に革新的なツールとして位置付けます。