ホログラフィックイメージングとディープラーニングでマラリア診断

October, 26, 2016, Durham--デューク大学の研究チームは、臨床的に意義がある精度でマラリアを自主的、迅速に診断するコンピュータ方式を考案した。
　2015年だけでマラリア患者は2億1400万人、死亡者は推定で438,000人。西欧医学は、ほぼ完ぺきな精度でマラリアを見分けることができるが、感染率が最高になるリソースが限られた地域では診断が難しい。
　デューク大学の研究者の報告によると、新しい研究では、新しい研究では、コンピュータの「ディープラーニング」と光ベースのホログラフィックスキャンを利用して、手が触れられていない血液サンプルから、マラリア感染細胞を、人手を借りることなく見分けることができる。
　デューク大学生体医用工学教授、Adam Waxは、「この技術により、1分に数千の細胞を処理することができる。現在、フィールドの技術者が染色し、準備し、スライドから個別に感染を読み出すのにかかる40分と比べると、劇的な改善である」とコメントしている。
　新技術は、定量相分光法という技術に基づいている。レーザが可視光で掃引すると、センサが個々の光周波数と血液サンプルとがどのように相互作用するかを捉える。結果として得られたデータは、ホログラフィック画像を捉え、マラリア感染を示す貴重なデータの幅広い貴重な情報を提供する。
「マラリアを見分けるために統計的に有意な23のパラメータを特定した」と博士課程の学生Han Sang Parkは話している。例えば、病気が進行すると、赤血球の量が減り、内部の寄生生物が大きくなるにつれてヘモグロビンがなくなり、変形する。これは、細胞の容積、周囲、形状、質量中心の特徴に影響を与える。
「しかし、どのパラメータもそれだけでは信頼度が90％を超えることがないので、すべてのパラメータを使うことにした」とPark氏は言う。
　読み取り精度をさらに高めるために研究チームは、ディープラーニングに目を向けた。これは異なるものの区別の仕方をコンピュータが独習する方法である。1000件程度の健全な細胞と病気の細胞のデータをコンピュータに与えることでディープラーニングプログラムは、どの組の計測がどの閾値で最も明確に健全細胞と病気の細胞を区別するかを判定した。
　研究チームは、その結果のアルゴリズムを数100の細胞でテストし、97～100％のマラリアを正確に見分けることができた。もっと多くの細胞を用いてプログラムを訓練すると数字は増えると研究チームは、考えている。その技術は、データ豊富なホログラムをわずか23に分解するので、テストは容易に大量伝送できる、この点は高信頼の高速インターネット接続がない場合が多い地域では重要である。また、現場ごとに独自のコンピュータを所有して処理する必要性がなくなる。
　研究チームは、その技術をスタートアップカンパニーM2 Photonics Innovationsを通じて診断デバイスにすることを考えている。