AI駆動型の高速細胞形態
ソーター群とその応用開発

大量の細胞を、高精度かつリアルタイムに画像情報解析しながら分離できるセルソーター^※1が長く望まれてきた。しかし顕微鏡を用いた細胞分離は低速であり、既存フローサイトメトリー技術^※2で得られる情報は光強度総量に限定されているため実現は難しかった。太田氏が開発したゴーストサイトメトリー法は、「人を介さない画像解析には画像は必ずしも必要ない」という逆転の発想に基づいている。マイクロ流路中の細胞の動きを利用して細胞画像情報（信号）を得た上で、画像の再構成は行わずに直接 AIで高速判別することで、高速・高精度な細胞の分離を実現した。この研究成果は、希少細胞を用いた医療診断、細胞解析に基づく創薬スクリーニングなど、バイオ・細胞医療分野への幅広い応用が期待されている。
(※1)　セルソーター：種々の細胞をそれぞれの特徴に基づ き選択的に分取する装置。
(※2)　フローサイトメトリー技術：流体中を流れる細胞に 光を当て、光散乱強度や蛍光強度を用いて分析する技術。