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UCLA、ディープラーニングを利用して血液のガンをミリ秒で特定

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August, 28, 2019, Los Angels--UCLAとNantWorksの研究チームは、数ミリ秒でガン細胞を検出する人工知能を備えたデバイスを開発した。これは、以前の方法よりも数100倍高速である。その速度で、ガン細胞が検出されるとすぐに血液からガン細胞を抽出することが可能になる。これは、病気が体内に広がるのを阻止するために役立つ。
 研究成果は、Nature Scientific Reportsに発表された。

そのアプローチは、2つのコア技術を利用している。ディープラーニングとフォトニックタイムストレッチ。ディープラーニングは、マシンラーニングの一つで、アルゴリズムが膨大なデータを利用してタスクを実行するように「訓練」されたAI技術。ディープラーニングで、ニューラルネットワークと言われるアルゴリズムは、人の脳の活動法に倣ってモデル化されている。他のタイプのマシンラーニングと比べて、ディープラーニングは、認識、画像やスピーチ、音楽、ビデオの生成で特に効果的であることが証明されている。

フォトニックタイムストレッチは、UCLAで発明された超高速計測技術。フォトニックタイムストレッチ計測器は,超高速レーザバーストを使って、一秒に数兆のデータポイントを取得する、これは今日最速のマイクロプロセッサよりも1000倍以上高速。その技術は科学者が、レーザ物理学の珍しい現象を発見する際に役立つ。また、3D顕微鏡、分光計、その他のアプリケーション用の新しいタイプの生体医学測定器発明にも役立つ。

システムは、イメージングフローサイトメトリという技術も利用する。サイトメトリは、細胞特性を計測する科学。イメージングフローサイトメトリでは、レーザを使って、細胞がキャリア流体を流れる際に一度に1個の画像を撮ることで測定する。イメージングフローサイトメトリで細胞を分類する技術はすでに存在するが、その技術処理ステップは非常に遅いので、デバイスは物理的に細胞を分離する時間がない。

以前の研究を元にして研究チームは、ディープラーニングパイプラインを開発した。これは、イメージングフローサイトメトリプロセスの一部であるレーザ信号で直接動作させることでその問題を解決する。つまり、それは他の技術の時間集約処理ステップを除去する。

「ディープニューラルネットワークの設計を最適化して、タイムストレッチイメージングフローサイトメトリで生み出した膨大なデータを取り扱えるようにした。ソフトウエアと測定器の両方の性能をアップグレードした」と論文の筆頭著者、Yueqin Liは説明している。

UCLAのポスドク研究者、論文の共著者、Ata Mahjoubfarによる、その技術により測定器は、細胞がガン性かどうかを実質的に瞬時に決定できる。
「われわれは、もはや細胞の生物物理パラメータを抽出する必要はない。その代わりに、ディープニューラルネットワークが生データそのものを極めて迅速に解析する」と同氏は話している。

ニューラルネットワークのコードは、NVidia提供のGPUを使って開発された。