アドバンスメントはディープラーニングを活用し、損傷した内耳有毛細胞による難聴の調査に不可欠な比類のない洞察を提供します。
聴覚研究者は、音や動きを感知する突起の束である不動毛の詳細な画像を必要としています。右側に表示されている赤い毛は遺伝子治療によって完全に回復しましたが、緑から中間の毛は部分的な治療、青い毛は治療を行っていません。
ストーリー：
マリオ・アギレラ - maguilera@ucsd.edu
2026年1月27日
蝸牛は内耳にある螺旋状の構造で、私たちの聴覚を司っています。聴覚機能を完全に理解し、新たな難聴治療法への道を開くためには、科学者たちは、私たちが周囲の音域を感知する蝸牛内の有毛細胞の精緻で詳細な観察を必要としています。
カリフォルニア大学サンディエゴ校の生物学者たちは、人工知能を活用して、これまでにない蝸牛有毛細胞の3D画像を提供するツールを開発した。
蝸牛細胞内には、ステレオシリアと呼ばれる突起の束が配置され、音や動きを検知します。カリフォルニア大学サンディエゴ校のポスドク研究員ヤスミン・カシム氏、生物科学助教授ウリ・マナー氏らは、蝸牛データで訓練されたディープラーニングベースのモデルを用いて、Vision Analysis StereoCilia（VASCilia）を開発しました。PLOS Biology誌に掲載されたこの新しいツールは、画像化プロセスを50倍高速化し、これまでは微視的な有毛細胞束の画像を手作業で判読するという、時間と労力を要していたプロセスを自動化します。
蝸牛有毛細胞のこれまで見たことのない 3D ビューを提供する AI ツール、Vision Analysis StereoCilia (VASCilia) の高速デモンストレーション。
マナー研究室では、最先端の画像診断ツールを用いて、聴覚有毛細胞の構造と機能を分子レベルまで詳細に調べています。この精密な解析により、科学者は、正常な聴覚状態における聴覚細胞の機能だけでなく、建設作業、ジェットエンジン、大音量の音楽などからの爆発的な音によって損傷を受けた状態についても、新たな理解を得ることができます。
「不動毛束が時間の経過とともに、あるいは特定の環境ストレスにさらされた後にどのように乱れるかを理解することは、難聴の研究において非常に重要です」と、細胞発生生物学科（生物科学部）の教員であり、カリフォルニア大学サンディエゴ校のゴーデルファミリーテクノロジーサンドボックスの学部長でもあるマナー氏は述べた。
不動毛の中核的な生物学的機能を解明し、毛髪の不整列を矯正するための新たな遺伝子治療実験の基盤を築くために、科学者たちは可能な限り多くの細胞を詳細かつ完全に測定できるツールを必要としています。「生まれつき耳が聞こえなかった子どもたちが遺伝子治療によって聴力を取り戻しており、こうした難聴治療が今後ますます普及していくと期待しています」とマナー氏は述べています。「これらの細胞の生物学的機能を理解することに加え、これがVASCilia開発の大きな動機でした。遺伝子治療実験において、VASCiliaはすべての細胞を測定し、非常に一貫性と精度をもって定量化することを可能にします。」
ハープ楽器の弦は、長い弦は低い周波数の音を、短い弦は高い周波数の音を発するように配置されています。同様に、立体毛は、長い毛が低い周波数を解釈し、短い毛が高い周波数を解読するように配置されています。
「騒音による聴覚障害や加齢に関する研究のために、疾患時にこれらのパターンがどのように乱れるのかをより深く理解したいと考えています」とマナー氏は述べた。「視覚的に観察すると、正常な束パターンが崩れる傾向があることがわかります。束パターンの一部は長くなり、一部は短くなります。私たちは、これがどのように起こるのかを正確に理解したいと考えています。」
VASCiliaは、AIの進歩を活用してこれらの細胞を3Dで可視化し、定量化する手法を提供します。コンピューターサイエンティストであり、シュミットAIポストドクターフェローでもあるカシム氏は、マウスの専門家によるアノテーション付きデータセットから得られたステレオシリアデータセットを用いてVASCiliaを学習させました。5つのディープラーニングベースのモデルにより、ツールの細胞分析プロセスが効率化されました。
「これらの細胞の長さを分析する時間を50分の1に短縮し、2Dおよび3Dの多くの定量的測定値を数分で取得できるようになりました。これは、従来であれば何年もかけて手作業で分析する必要があった作業です」とカシム氏は述べた。「VASCiliaは、細胞の向きなど、他の視点も生成できます。これは、加齢や損傷によって毛束が整列しなくなることがあるため、有用です。さらに、VASCiliaは、人間が手作業で測定するのが難しい、細胞の微妙な乱れのパターンを検出し、定量化することも可能です。」
研究者たちは、VASCilia のオープンソースの性質により、最終的には蝸牛有毛細胞画像の包括的なアトラスが作成されることを期待しています。
「最終的には、この取り組みは、さまざまな種、マーカー、画像スケールに適応可能な基礎モデルの開発を支援し、聴覚研究コミュニティの進歩を加速させるだろう」と著者らは論文で結論付けている。
この研究の著者は、Yasmin M. Kassim、David B. Rosenberg、Samprita Das、Xiaobo Wang、Zhuoling Huang、Samia Rahman、Ibraheem M. Al Shammaa、Samer Salim、Kevin Huang、Alma Renero、Yuzuru Ninoyu、Rick A. Friedman、Artur Indzhykulian、Uri Manorです。
本研究は、Chan Zuckerberg Initiative DAF（CZI Imaging Scientist Award DOI:10.37921/694870itnyzk）、米国国立科学財団（NSF NeuroNex Award 2014862）、David F. And Margaret T. Grohne Family Foundation、G. Harold & Leila Y. Mathers Foundation、および国立聴覚・コミュニケーション障害研究所（NIDCD grants R018566-03S1 and R01 DC021075-01）の支援を受けています。顕微鏡検査は、ソーク研究所のWaitt Advanced Biophotonics CoreがWaitt財団、NIH国立がん研究所（NCI CCSG P30 014195）、およびサンディエゴ・ネイサン・ショック・センターからの資金提供を受けて実施されました。
カリフォルニア大学サンディエゴ校の 人工知能に関する研究と教育について詳しくはこちらをご覧ください。
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