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AIゼブラフィシュ発生毒性試験の基盤技術開発
最近、下記の総説によるAIゼブラフィシュ発生毒性試験の基盤技術開発動向を報告しました。
ゼブラフィッシュ発生毒性学とデジタルトランスフォーメーション
田中利男
毒性質問箱25号／安全性評価研究会 P54-63 2023年（令和5年）
その結果、AIがゼブラフィッシュ胚の形態異常を検出する際に、データの客観性と再現性を確保することが可能となります。
自動化された解析プロセス
AIシステムは、ゼブラフィッシュ胚の画像や動画を自動的に解析します。これにより、手動の観察に伴うヒューマンエラーやバイアスを排除し、すべてのデータが一貫した基準で評価されるようになります。AIアルゴリズムの客観性は、全ての解析がアルゴリズムによって同じ方法で行われることにより保証されます。
定量的な形態計測
AIは、胚発生の通常の形態パターンを学習し、それに基づいて形態異常を検出します。定量的なデータは、微小な形態的変化をも正確に捉えることができるため、AIシステムは人間では見逃す可能性のある微細な異常をも検出できます。
大規模データセットによる学習
AIモデルは、正常に発生する胚の大規模なデータセットでトレーニングされています。これにより、通常の発生パターンを精密に学習し、正常からの逸脱を高感度で検出することが可能になります。大量のデータに基づく学習は、再現性の高い結果を生み出します。
標準化された解析アルゴリズム
AIの解析アルゴリズムは標準化されており、一貫した方法で胚の形態を評価します。これにより、異なる実験や異なるセットアップでも、再現性のある結果が得られます。例えば、KimmelNetのような深層学習モデルは、胚の発生段階を予測できるため、発生段階ごとの異常を検出する際にも再現性が確保されます。
これらの方法により、AIシステムはゼブラフィッシュ胚の形態異常を高い客観性と再現性で検出することができます。
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