古賀 諒一
KOGA Ryoichi
病理顕微鏡画像の解析に基づくがんの病態解明と診断支援への展開
がん化に伴う細胞組織の形態変化の様子をモデル化し、がんの発生機序解明に貢献するとともに診断支援を広く展開することを目指す研究です。１つ１つの細胞核まで詳細に観察できる病理顕微鏡画像と呼ばれる画像を解析することで、病理学の深化に寄与しうる新たな知見獲得や診断支援システムの要素となるAI画像処理の技術開発に取り組んでいます。近年のAIに関連するソフトウェアおよびハードウェア技術の急成長・大規模化に伴い、本分野の研究もまた急速に発展しつつあります。本研究では特に、(1)数十億個を超える数の細胞核群のための超大規模細胞核解析基盤の創成、(2)説明可能AIの技術開発と診断支援への応用、(3)腫瘍微小環境をより理解するための3次元病理顕微鏡画像の表現技法開発、(4)細胞組織形態と遺伝子発現を結びつける新たな研究領域の開拓といったテーマを推進することで、がんの病態解明と診断支援の展開に貢献することを目指しています。
担当分野・プログラム
研究区分
情報科学、情報工学
人間医工学
人間情報学
応用情報学
研究テーマ
- 悪性リンパ腫細胞核の超大規模解析基盤の創成
- 説明可能AIに基づく悪性リンパ腫の異型性評価基準の構築
- 腫瘍微小環境の記述に向けた3次元病理顕微鏡画像の表現技法開発
- 計算病理学と分子生物学を繋ぐ病理顕微鏡画像と遺伝子発現のマルチモーダル解析
メッセージ
病理顕微鏡画像に写る細胞や組織の形を丁寧に解析し、がんの成り立ちの理解と診断支援につながる技術づくりに取り組んでいます。数十億個規模の細胞核を扱う解析基盤、説明可能なAI、3次元病理画像の表現、細胞組織形態と遺伝子発現を結ぶ解析などを通して、病理学・情報工学の両面からこれまでにない解析基盤の構築や新しい解析手法を実現することを目指しています。医療従事者・研究者の方々との連携を大切にし、研究成果が現場で安心して使われる形になるよう、着実に取り組んでいきます。学生の皆さんにも、基礎から一緒に学びながら研究を進められる環境を整えています。ご興味を持たれた方は、研究室ページもぜひご覧ください。