JP2021043600A - Method for generating learning model, evaluation estimation device, learning model and computer program - Google Patents

Method for generating learning model, evaluation estimation device, learning model and computer program Download PDF

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直希 西下
Naoki Nishishita
直希 西下
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Abstract

To provide a method for generating a learning model capable of estimating the physical properties of cells induced to differentiate from artificial pluripotent stem cells into predetermined cells, an evaluation estimation device, a learning model and a computer program.SOLUTION: A method for generating a learning model comprises: inducing differentiation from artificial pluripotent stem cells into predetermined cells; acquiring cell information of the cells induced to differentiate into the predetermined cells; acquiring teacher data including the cell information and physical property information of the cells based on measurements using an analyzer; and when the cell information of the cells induced to differentiate into predetermined cells is input, generating a learning model that outputs the physical property information of the cells, based on the teacher data.SELECTED DRAWING: Figure 13

Description

本発明は、学習モデルの生成方法、評価推定装置、学習モデル、及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention relates to a learning model generation method, an evaluation estimation device, a learning model, and a computer program.

創薬研究は、コスト及び時間を要する。特に、疾患モデル細胞又は疾患モデル動物の入手が困難であるという観点から、難病に対する創薬研究は困難である。
また、動物試験による創薬スクリーニングは、動物愛護、及び動物試験の非効率性(人体における試験との非相関性)の観点で問題がある。
患者由来の人工多能性幹細胞を分化誘導して、対象の疾患に対応する細胞(以下、分化細胞という)を製造し、該細胞に対象の薬剤を添加して、細胞の特性に基づいて薬剤の毒性及び効果を評価する研究が進められている(例えば特許文献1)。患者由来の人工多能性幹細胞を使用するので、疾患症状の再現が可能であり、発症メカニズムの解明が可能となり、難治性疾患の治療薬の開発も期待できる。
分化細胞は人の生体組織の細胞と同等の機能を発現し、ロット差の低減、安定供給が期待できる。
Drug discovery research is costly and time consuming. In particular, drug discovery research for intractable diseases is difficult from the viewpoint that it is difficult to obtain disease model cells or disease model animals.
In addition, drug discovery screening by animal tests has problems in terms of animal protection and inefficiency of animal tests (non-correlation with tests in the human body).
Induced differentiation of patient-derived induced pluripotent stem cells to produce cells corresponding to the target disease (hereinafter referred to as differentiated cells), the target drug is added to the cells, and the drug is based on the characteristics of the cells. Research is underway to evaluate the toxicity and efficacy of (for example, Patent Document 1). Since patient-derived induced pluripotent stem cells are used, disease symptoms can be reproduced, the onset mechanism can be elucidated, and the development of therapeutic agents for intractable diseases can be expected.
Differentiated cells express the same functions as cells of human living tissue, and can be expected to reduce lot differences and provide a stable supply.

再表2016/076435号公報Re-table 2016/076435

特許文献1の創薬スクリーニングを行う場合においても、薬剤の添加の前後の細胞の物性を測定するのに多大なコストを要し、評価のプロトコルは煩雑であるという問題があった。 Even in the case of drug discovery screening of Patent Document 1, there is a problem that a great cost is required to measure the physical properties of cells before and after the addition of the drug, and the evaluation protocol is complicated.

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、人工多能性幹細胞から分化誘導された所定の細胞の物性を推定することができる学習モデルの生成方法、評価推定装置、学習モデル、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and is a method for generating a learning model capable of estimating the physical characteristics of a predetermined cell induced to differentiate from an induced pluripotent stem cell, an evaluation estimation device, a learning model, and a learning model. The purpose is to provide computer programs.

本発明の一態様に係る学習モデルの生成方法は、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導し、所定の細胞に分化誘導された前記細胞の細胞情報を取得し、前記細胞情報と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報とを含む教師データを取得し、前記教師データに基づいて、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報が入力された場合に、該細胞の物性情報を出力する学習モデルを生成する。 The method for generating a learning model according to one aspect of the present invention is to induce differentiation from an artificial pluripotent stem cell into a predetermined cell, acquire cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell, and obtain the cell information and the cell information. When teacher data including physical property information of the cell based on measurement using an analyzer is acquired and the cell information of the cell whose differentiation is induced into a predetermined cell is input based on the teacher data, the cell Generate a learning model that outputs the physical property information of.

上記構成によれば、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報とを含む教師データとに基づき、所定の細胞の細胞情報が入力された場合には、該細胞の物性情報を良好に推定する学習モデルを生成できる。従って、化合物の評価工程を省略できる。化合物の添加を行う前の細胞情報に基づいて、細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することもできる。
また、同一患者の人工多能性幹細胞から分化誘導させた、対象の疾患に対応する細胞と、細胞種が異なる細胞に分化誘導させた細胞とを含めた細胞群としての細胞情報と、前記細胞の物性情報とを含む教師データに基づいて、疾患の症状の重篤化あるいは発生原因について、前記細胞群の細胞動態やシグナルによるメカニズムの可能性を好適に推定する学習モデルを生成できる。
つまり、同一疾患患者あるいは、疾患予備軍患者の分化誘導させた細胞群の細胞情報に基づいて、疾病の分類をより詳細に分類すること、あるいは、疾病を再分類化することができる。上記の疾患の詳細で正確な分類分けに伴い、いずれの化合物を添加することで評価結果が得易くなるか否かを判断することもできる。
According to the above configuration, the cell information of the predetermined cell is input based on the cell information of the cell induced to differentiate into the predetermined cell and the teacher data including the physical property information of the cell based on the measurement using the analyzer. If so, it is possible to generate a learning model that satisfactorily estimates the physical property information of the cell. Therefore, the compound evaluation step can be omitted. It is also possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the cells based on the cell information before the addition of the compound.
In addition, cell information as a cell group including cells corresponding to the target disease induced to differentiate from artificial pluripotent stem cells of the same patient and cells induced to differentiate into cells of different cell types, and the above-mentioned cells. Based on the teacher data including the physical property information of the above, it is possible to generate a learning model that suitably estimates the possibility of the cell dynamics of the cell group and the mechanism by the signal regarding the aggravation or the cause of the symptom of the disease.
That is, the disease classification can be classified in more detail or the disease can be reclassified based on the cell information of the cell group induced to differentiate in the same disease patient or the disease reserve patient. With the detailed and accurate classification of the above-mentioned diseases, it is also possible to determine which compound is added to facilitate the evaluation result.

上述の学習モデルの生成方法において、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報と、該細胞の実測に基づく物性情報とを取得し、前記細胞情報及び前記物性情報に基づき、前記学習モデルを再学習してもよい。 In the method for generating the learning model described above, the cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell and the physical property information based on the actual measurement of the cell are acquired, and the learning model is obtained based on the cell information and the physical property information. You may relearn.

上記構成によれば、細胞の実測に基づく物性情報により再学習するので、より良好に物性情報を出力することができるようになる。 According to the above configuration, re-learning is performed based on the physical property information based on the actual measurement of the cells, so that the physical property information can be output more satisfactorily.

上述の学習モデルの生成方法において、化合物情報を取得し、前記教師データは化合物情報を含み、前記教師データに基づいて、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報及び化合物情報が入力された場合に、物性情報を出力する学習モデルを生成してもよい。 In the above-mentioned learning model generation method, compound information was acquired, the teacher data included compound information, and cell information and compound information of cells induced to differentiate into predetermined cells were input based on the teacher data. In some cases, a learning model that outputs physical property information may be generated.

上記構成によれば、教師データが化合物情報を含むので、化合物の構造等も考慮し、物性情報を良好に出力することができる。 According to the above configuration, since the teacher data includes the compound information, the physical property information can be output satisfactorily in consideration of the structure of the compound and the like.

上述の学習モデルの生成方法において、前記細胞情報は、細胞の種類、臨床情報、遺伝情報、及び培養条件を含む第1情報と、培養後の細胞画像及び細胞数を含む第2情報とを含む情報であってもよい。 In the method for generating the learning model described above, the cell information includes first information including cell type, clinical information, genetic information, and culture conditions, and second information including cell image and cell number after culture. It may be information.

上記構成によれば、細胞を複数の条件で特定して、精度良く物性情報を出力することができる。 According to the above configuration, cells can be specified under a plurality of conditions and physical property information can be output with high accuracy.

上述の学習モデルの生成方法において、前記物性情報は、細胞数、所定波長の光の吸収特性、染色体情報、画像情報、活動電位、培地情報、及びマーカー値から選択される少なくとも1種の情報であってもよい。 In the method for generating the learning model described above, the physical property information is at least one kind of information selected from the number of cells, light absorption characteristics of a predetermined wavelength, chromosomal information, image information, action potential, medium information, and marker value. There may be.

上記構成によれば、所望の評価項目に対応する物性情報を出力して評価することができる。 According to the above configuration, physical property information corresponding to a desired evaluation item can be output and evaluated.

上述の学習モデルの生成方法において、前記物性情報は、経時的な変化量を示してもよい。 In the method for generating the learning model described above, the physical property information may indicate the amount of change over time.

上記構成によれば、物性の経時的な変化に基づいて、化合物の経時的な効果を取得できる。 According to the above configuration, the effect of the compound over time can be obtained based on the change over time in the physical properties.

本発明の一態様に係る評価推定装置は、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を取得する取得部と、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を入力した場合に、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報を出力する学習モデルに、前記取得部により取得した前記細胞情報を入力して、物性情報を推定する推定部と、推定した物性情報を出力する出力部とを備える。 The evaluation estimation device according to one aspect of the present invention obtains cell information of cells induced to differentiate into predetermined cells from artificial pluripotent stem cells, and cell information of cells induced to differentiate into predetermined cells. When input, the cell information acquired by the acquisition unit is input to the learning model that outputs the physical property information of the cell based on the measurement using the analyzer, and the estimation unit estimates the physical property information. It is provided with an output unit that outputs physical property information.

上記構成によれば、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を学習モデルに入力して、物性情報を取得するので、コストがかかり、煩雑である、化合物の評価工程を省略できる。化合物の添加を行う前の細胞情報に基づいて、細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することもできる。 According to the above configuration, since the cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell is input to the learning model and the physical property information is acquired, the costly and complicated evaluation step of the compound can be omitted. It is also possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the cells based on the cell information before the addition of the compound.

上述の評価推定装置において、前記取得部は、化合物情報を取得し、前記学習モデルは前記化合物情報を入力した場合に物性情報を出力し、前記推定部は、前記学習モデルに、前記取得部により取得した前記化合物情報を入力してもよい。
上記構成によれば、教師データが化合物情報を含むので、化合物の構造等も考慮し、物性情報を良好に出力することができる。
In the evaluation estimation device described above, the acquisition unit acquires compound information, the learning model outputs physical property information when the compound information is input, and the estimation unit outputs the physical property information to the learning model by the acquisition unit. The acquired compound information may be input.
According to the above configuration, since the teacher data includes the compound information, the physical property information can be output satisfactorily in consideration of the structure of the compound and the like.

上述の評価推定装置において、前記取得部は、化合物を添加する前の前記細胞の細胞情報を取得し、前記学習モデルは前記化合物を添加する前の細胞情報を入力した場合に第1の物性情報を出力するモデルであり、前記推定部は、前記第1の物性情報を推定してもよい。
上記構成によれば、化合物の添加を行う前の細胞情報に基づいて、細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することができる。
In the evaluation estimation device described above, the acquisition unit acquires the cell information of the cell before the compound is added, and the learning model inputs the cell information before the compound is added, and the first physical property information is obtained. Is a model that outputs the above, and the estimation unit may estimate the first physical property information.
According to the above configuration, it is possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the cells based on the cell information before the addition of the compound.

上述の評価推定装置において、前記取得部は、化合物を添加した後の前記細胞の細胞情報を取得し、前記学習モデルは前記化合物を添加した後の前記細胞情報を入力した場合に第2の物性情報を出力するモデルであり、前記推定部は、前記第2の物性情報を推定してもよい。
上述の評価推定装置において、前記推定部が推定した前記第1の物性情報及び前記第2の物性情報に基づいて、前記化合物の物性情報を算出する算出部を備えてもよい。
上記構成によれば、第2の物性情報と第1の物性情報の差に基づいて、化合物の効果/効能又は毒性/安全性を評価できる。
In the evaluation estimation device described above, the acquisition unit acquires the cell information of the cell after the compound is added, and the learning model has the second physical characteristics when the cell information after the compound is added is input. It is a model that outputs information, and the estimation unit may estimate the second physical property information.
The evaluation estimation device may include a calculation unit that calculates the physical property information of the compound based on the first physical property information and the second physical property information estimated by the estimation unit.
According to the above configuration, the effect / efficacy or toxicity / safety of the compound can be evaluated based on the difference between the second physical property information and the first physical property information.

上述の評価推定装置において、前記細胞情報は、細胞の種類、臨床情報、遺伝情報、及び培養条件を含む第1情報と、培養後の細胞画像及び細胞数を含む第2情報とを含む情報であってもよい。
上記構成によれば、細胞を詳細に特定して、精度良く物性情報を出力することができる。
In the above-mentioned evaluation estimation device, the cell information is information including first information including cell type, clinical information, genetic information, and culture conditions, and second information including cell image and cell number after culturing. There may be.
According to the above configuration, cells can be specified in detail and physical property information can be output with high accuracy.

上述の評価推定装置において、前記物性情報は、細胞数、所定波長の光の吸収特性、染色体情報、画像情報、活動電位、培地情報(代謝物(自己分泌物、アミノ酸変化量))、及び細胞表面抗原や、細胞内転写因子の発現の有無、細胞の流動性、又は細胞の運動性を示すマーカー値から選択される少なくとも1種、好ましくは2〜5種、より好ましくは6〜10種以上の情報がよい。
上記構成によれば、所望の評価項目に対応する物性情報を出力して評価することができ、その評価結果を利用して新しいサロゲートマーカーを見出すことも可能である。
In the above-mentioned evaluation estimation device, the physical property information includes the number of cells, absorption characteristics of light of a predetermined wavelength, chromosomal information, image information, action potential, medium information (metabolism (autologous secretion, amount of amino acid change)), and cells. At least one, preferably 2 to 5, more preferably 6 to 10 or more, selected from marker values indicating the presence or absence of expression of surface antigens and intracellular transcription factors, cell fluidity, or cell motility. Information is good.
According to the above configuration, it is possible to output and evaluate the physical property information corresponding to the desired evaluation item, and it is also possible to find a new surrogate marker by using the evaluation result.

上述の評価推定装置において、前記細胞に前記化合物を添加する前に、バイオマーカー値、サロゲートマーカー値、又は前記細胞の画像に基づいて、前記化合物を添加するか否かを判定する判定部を備えてもよい。
上記構成によれば、細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することができ、評価工程を中止することができる。
The evaluation estimation device described above includes a determination unit for determining whether or not to add the compound based on a biomarker value, a surrogate marker value, or an image of the cell before adding the compound to the cell. You may.
According to the above configuration, it is possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the cells, and the evaluation process can be stopped.

上述の評価推定装置において、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導する分化誘導培養装置の各ウェルに対応して、前記推定部が推定した夫々の物性情報を表示する表示部を備えてもよい。
上記構成によれば、ウェル毎の化合物の添加の前後の物性の変化量を、対照と比較することにより、化合物の効果/効能又は毒性/安全性を良好に視認できる。
In the above-mentioned evaluation estimation device, a display unit for displaying each physical property information estimated by the estimation unit is provided corresponding to each well of the differentiation-inducing culture device that induces differentiation from induced pluripotent stem cells into predetermined cells. May be good.
According to the above configuration, the effect / efficacy or toxicity / safety of the compound can be satisfactorily visually recognized by comparing the amount of change in physical properties before and after the addition of the compound for each well with that of the control.

本発明の一態様に係る学習モデルは、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報が入力される入力層と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報を出力する出力層と、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報及び該細胞の物性情報に基づいてパラメータが学習された中間層とを備え、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された一の細胞の細胞情報が入力された場合に、前記中間層による演算を経て前記細胞の物性情報を前記出力層から出力するようにコンピュータを機能させる。 The learning model according to one aspect of the present invention includes an input layer into which cell information of cells induced to differentiate from artificial pluripotent stem cells into predetermined cells is input, and physical property information of the cells based on measurement using an analyzer. An artificial pluripotent stem cell having an output layer for outputting the above, an intermediate layer in which parameters are learned based on cell information of cells induced to differentiate from artificial pluripotent stem cells into predetermined cells and physical property information of the cells. When the cell information of one cell whose differentiation is induced into a predetermined cell is input from the cell, the computer is made to function so as to output the physical property information of the cell from the output layer through the calculation by the intermediate layer.

上記構成によれば、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報とを含む教師データに基づいて、細胞情報が入力された場合に、細胞の物性情報を良好に推定する。従って、化合物の評価工程を省略できる。 According to the above configuration, when the cell information is input based on the teacher data including the cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell and the physical property information of the cell based on the measurement using an analyzer. , Estimate good cell property information. Therefore, the compound evaluation step can be omitted.

本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を取得し、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を入力した場合に、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報を出力する学習モデルに、取得した前記細胞情報を入力して、物性情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。 The computer program according to one aspect of the present invention acquires cell information of a cell that has been induced to differentiate into a predetermined cell from an artificial pluripotent stem cell, and inputs the cell information of the cell that has been induced to differentiate into a predetermined cell. , The computer is made to execute the process of inputting the acquired cell information into a learning model that outputs the physical property information of the cell based on the measurement using the analyzer and outputting the physical property information.

上記構成によれば、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報とを含む教師データに基づいて、細胞情報が入力された場合に、細胞の物性情報を良好に推定する。従って、化合物の評価工程を省略できる。 According to the above configuration, when the cell information is input based on the teacher data including the cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell and the physical property information of the cell based on the measurement using an analyzer. , Estimate good cell property information. Therefore, the compound evaluation step can be omitted.

本発明によれば、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の物性を推定することができる。 According to the present invention, it is possible to estimate the physical characteristics of cells induced to differentiate into predetermined cells from induced pluripotent stem cells.

実施の形態1に係る情報処理システムの構成の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the structure of the information processing system which concerns on Embodiment 1. FIG. 評価推定装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the structure of the evaluation estimation apparatus. 製造プロトコルDBのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of the manufacturing protocol DB. 製造プログラムDBのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of the manufacturing program DB. 評価プロトコルDBのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of the evaluation protocol DB. 化合物情報DBのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of the compound information DB. 教師データDBのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of a teacher data DB. 物性情報出力モデルDBのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of the physical characteristic information output model DB. 使用履歴DBのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of the use history DB. 培養装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the structure of a culture apparatus. 端末の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the configuration of a terminal. 人工多能性幹細胞から分化誘導して神経細胞を製造する手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure for producing a nerve cell by inducing differentiation from an induced pluripotent stem cell. 物性情報出力モデルの構成を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the structure of the physical characteristic information output model. 制御部による物性情報出力モデルの生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the procedure of the generation processing of the physical characteristic information output model by a control unit. 制御部による物性情報の取得及び送信の処理の手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the procedure of the process of acquisition and transmission of physical property information by a control unit. 制御部による物性情報出力モデルの再学習処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the relearning process of the physical characteristic information output model by a control unit. 実施の形態2に係る情報処理システムの評価推定装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the structure of the evaluation estimation apparatus of the information processing system which concerns on Embodiment 2. FIG. 実施の形態2に係る端末の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the structure of the terminal which concerns on Embodiment 2. FIG. 教師データDBのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of a teacher data DB. 使用履歴DBのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of the use history DB. 第1物性情報出力モデル及び第2物性情報出力モデルの構成を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the structure of the 1st physical characteristic information output model and the 2nd physical characteristic information output model. 制御部による第1物性情報出力モデルの生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the procedure of the generation processing of the 1st physical characteristic information output model by a control unit. 制御部による物性情報の取得及び送信の処理の手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the procedure of the process of acquisition and transmission of physical property information by a control unit. 化合物の添加前後のアミロイドβ(以下、Aβと記す)量を示すグラフである。It is a graph which shows the amount of amyloid β (hereinafter referred to as Aβ) before and after the addition of a compound. 化合物の添加前のAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40を示す表示画面である。It is a display screen which shows Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 before the addition of a compound. 化合物の添加後のAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40を示す表示画面である。It is a display screen which shows Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 after addition of a compound.

以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
(実施の形態の概要)
実施の形態に係る学習モデルの生成方法は、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導し、所定の細胞に分化誘導された前記細胞の細胞情報を取得し、前記細胞情報と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報とを含む教師データを取得し、前記教師データに基づいて、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報が入力された場合に、該細胞の物性情報を出力する学習モデルを生成する。
Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings showing the embodiments thereof.
(Outline of Embodiment)
The method for generating a learning model according to the embodiment is to induce differentiation from artificial pluripotent stem cells into predetermined cells, acquire cell information of the cells induced to differentiate into predetermined cells, and obtain the cell information and an analyzer. When teacher data including the physical property information of the cell based on the measurement using the above is acquired and the cell information of the cell whose differentiation is induced into a predetermined cell is input based on the teacher data, the physical property of the cell is input. Generate a learning model that outputs information.

本明細書中において、所定の細胞に分化誘導された細胞とは、神経系統であれば、ニューロン、アストロサイト、マイクログリア、アストロサイトーマ、オリゴデンドログリオーマ、グリオブラストーマ、神経周膜細胞、コリナージック神経細胞、筋骨格系統であれば、骨芽細胞、破骨細胞、軟骨細胞、線維芽細胞、筋芽細胞、多核巨細胞、血液循環器系統であれば、赤血球、B細胞、T細胞、NK細胞、血管内皮細胞、心房筋細胞、心室筋細胞、ベースメーカー細胞、消化器系統であれば、腸管上皮細胞、外分泌細胞、平滑筋細胞、結合組織細胞、層円柱上皮細胞、表層粘液細胞等が挙げられる。細胞同士の融合あるいは組織化により、筋線維細胞や拍動心筋細胞、腸組織、大脳表皮質細胞、神経提細胞等の上述の細胞群を所定細胞に含むこともできる。
初期分化細胞は、多能性幹細胞から内胚葉/中胚葉/外胚葉等の分化誘導段階を経て、神経幹細胞や造血幹細胞、腸管幹細胞、間葉系幹細胞等の特異的な細胞表面抗原/遺伝子発現を示す生体幹細胞が挙げられる。前記生体幹細胞の特異性を有していないにも拘らず、特定環境下で継代培養/増殖が可能な細胞(形質転換細胞)も初期分化細胞に挙げられる。
In the present specification, the cells induced to differentiate into predetermined cells are neurons, astrosites, microglia, astrocytomas, oligodendrogliomas, glioblastomas, neuroperitoneal cells, corinagic, if they are of a nervous system. For nerve cells and musculoskeletal lines, osteoblasts, osteoclasts, cartilage cells, fibroblasts, myoblasts, polynuclear giant cells, and blood circulatory lines, red cells, B cells, T cells, NK In the case of cells, vascular endothelial cells, atrial muscle cells, ventricular muscle cells, base maker cells, digestive system, intestinal epithelial cells, exocrine cells, smooth muscle cells, connective tissue cells, layered columnar epithelial cells, superficial mucus cells, etc. Can be mentioned. By fusing or organizing the cells, the above-mentioned cell groups such as muscle fiber cells, beating cardiomyocytes, intestinal tissues, cerebral surface cortical cells, and nerve support cells can be included in predetermined cells.
Early differentiated cells undergo specific cell surface antigen / gene expression such as nerve stem cells, hematopoietic stem cells, intestinal stem cells, and mesenchymal stem cells through stages of inducing differentiation from pluripotent stem cells to endoderm / mesodermal / ectoderm. Examples of living stem cells exhibiting. Early differentiated cells also include cells that can be subcultured / proliferated under a specific environment (transformed cells) even though they do not have the specificity of living stem cells.

初期分化細胞は、フローサイトメトリーにおいて、OCT−3/4またはNANOGが10%以下であることに加え、前記生体幹細胞として周知の特異的細胞表面抗原(Nestin、PGDFR、FLK−1、SOX17、CXCR4、AFP、GFAP、CD34、CD45、CD117、CD73、CD90、CD105)を有する細胞である。形質転換細胞に関しては、OCT−3/4またはNANOGが10%以下であり、Lin−28もしくはSSEA−4、CXCR4、CD90、ITGが1%以上の細胞集団である。 In addition to having an OCT-3 / 4 or NANOG of 10% or less in flow cytometry, the early differentiated cells have specific cell surface antigens (Nestin, PGDFR, FLK-1, SOX17, CXCR4) known as the living stem cells. , AFP, GFAP, CD34, CD45, CD117, CD73, CD90, CD105). For transformed cells, OCT-3 / 4 or NANOG is 10% or less, and Lin-28 or SSEA-4, CXCR4, CD90, ITG is 1% or more.

上記構成によれば、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報とを含む教師データとに基づき、細胞情報が入力された場合には、細胞の物性情報を良好に推定する学習モデルを生成できる。従って、化合物の評価工程を省略することもできる。化合物の添加を行う前の細胞情報に基づいて、細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することもできる。このような予測結果は、医薬品のスクリーニングだけではなく、予防薬やサプリメントの素材のスクリーニングに利用することができる。 According to the above configuration, when the cell information is input based on the cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell and the teacher data including the physical property information of the cell based on the measurement using an analyzer. Can generate a learning model that satisfactorily estimates cell physical property information. Therefore, the compound evaluation step can be omitted. It is also possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the cells based on the cell information before the addition of the compound. Such prediction results can be used not only for screening drugs but also for screening materials for preventive drugs and supplements.

学習モデルに入力する細胞情報としては、例えば細胞の種類等の細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報を含む培養前入力情報(第1情報)と、培養条件を含む培養情報(第1情報)と、培養後の細胞画像及び細胞数を含む細胞特性情報(培養後入力情報、第2情報)とが挙げられる。 The cell information to be input to the learning model includes, for example, pre-culture input information (first information) including basic cell information such as cell type, clinical information, and genetic information, and culture information (first information) including culture conditions. , Cell characteristic information including the cell image after culturing and the number of cells (input information after culturing, second information).

物性情報としては、例えば、細胞数、所定波長の光の吸収特性、染色体情報、画像情報、活動電位、培地情報、及びマーカー値から選択される少なくとも1種の情報が挙げられる。具体的には、以下の項目が挙げられる。 Examples of the physical property information include at least one type of information selected from the number of cells, absorption characteristics of light having a predetermined wavelength, chromosomal information, image information, action potential, medium information, and marker value. Specifically, the following items can be mentioned.

細胞計測(総細胞数、生細胞数、死細胞数、細胞接着数、細胞遊走率)
遺伝子情報
PCR(rSSOやSSP含む)、SNP、エピゲノム解析により得られる情報
染色体情報
染色体解析(G−Band,mFISH)、CGHにより得られる情報
表面抗原情報、免疫染色
顕微鏡情報(位相差、蛍光、共焦点、電子、原子間力)
画像情報(細胞形態、コロニー形成、細胞遊走性、伸展性、運動性、重層性、拍動性)
画像データ、タイムラプスの解析により得られる情報
細胞表面凹凸
細胞周辺粘弾性(コラーゲン、エラスチン、ラミニン、フィブロネクチン等の細胞外基質の含有率、及びマトリックス内の含水率の測定)
細胞遊走性測定
紫外光〜可視光〜赤外〜遠赤外、励起光、X線等の光線測定
磁気測定
活動電位
培地情報
培地内の化合物(マーカー等)の濃度等の解析により得られる情報
タンパク質(マーカー等)の量、サイトカイン(マーカー等)の量、microRNAアミノ酸量、重金属の測定
ELISA、LC−MS/MS、アミノ酸分析、IPC−MS、Nano LC−TOF−MS、ウエスタンブロッド、電気泳動(2次元、3次元)、HLPC、microRNA解析
Cell measurement (total number of cells, number of living cells, number of dead cells, number of cell adhesion, cell migration rate)
Genetic information Information obtained by PCR (including rSSO and SSP), SNP, epigenome analysis Chromosome information Information obtained by chromosome analysis (G-Band, mFISH), CGH Surface antigen information, immunostaining Microscopic information (phase difference, fluorescence, confocal) Focus, electron, interatomic force)
Image information (cell morphology, colonization, cell migration, extensibility, motility, multilayer, pulsatile)
Information obtained by analysis of image data and time lapse Cell surface unevenness Pericellular viscoelasticity (measurement of extracellular matrix content such as collagen, elastin, laminin, fibronectin, and water content in the matrix)
Cell migration measurement Ultraviolet light-visible light-infrared-far infrared, excitation light, X-ray and other light measurements Magnetic measurement Active potential Medium information Information obtained by analysis of the concentration of compounds (markers, etc.) in the medium Protein Amount of (marker, etc.), amount of cytokine (marker, etc.), microRNA amino acid amount, measurement of heavy metal ELISA, LC-MS / MS, amino acid analysis, IPC-MS, Nano LC-TOF-MS, Western Brod, electrophoresis ( 2D, 3D), HLPC, microRNA analysis

物性情報は、経時的な変化量であってもよい。例えば、アルツハイマー型認知症患者由来の人工多能性幹細胞を神経細胞に分化誘導し、その細胞から得られたAβ量の経時的な変化等が挙げられる。 The physical property information may be the amount of change over time. For example, artificial pluripotent stem cells derived from patients with Alzheimer's disease are induced to differentiate into nerve cells, and the amount of Aβ obtained from the cells changes with time.

学習前の教師データは、例えば下記の培養前入力情報、培養情報、及び培養後入力情報を含む細胞情報に対し、物性情報がラベル付けされたデータである。
1.培養前入力情報(第1情報)
・細胞基礎情報:細胞名(細胞種):○○、継代数:△継代、性別:♂/♀(XaXi/XaXa)、細胞提供年齢:◎歳□ヶ月、ヒト白血球抗原型(HLA−A/HLA−B/HLA−C/HLA−DR/HLA−DQ/HLA−DP)で例えば、(A2:A24/B38:B54/Cw1:Cw6/DR4DR53:DR8/DQ8:DQ6/DPw5:DPw5)等である。
細胞種としては、例えば、心臓系統の場合、心筋細胞、ペースメーカー細胞、心室細胞、血管内皮細胞、間葉系幹細胞、脂肪細胞、間室細胞、線維芽細胞等が挙げられ、神経系統の場合、神経細胞、ドーパミン作動性ニューロン、グルタミン酸作動性ニューロン、シュワン細胞、グリア細胞、アストロサイト、プルキンエ細胞、等が挙げられる。
・臨床情報:健常者由来及び疾患由来の別(但し、健常者/疾病であれば、予備軍や潜在予備軍を分類できる。
疾患由来の場合、疾病の症状(身体部位)の分類:循環器(心筋、心血管等)、骨・軟骨、筋肉、神経、血液、消化器(胃、小腸、大腸)や、疾病の分類:癌、認知症(家族性あるいは遺伝性か弧発性等)等で分類することに加え、疾病進行度に対して分類分けしてもよい。一方で、臨床的に無症状でありながら、徐々にMCI(軽度認知症)、やがて認知症になる本プロセス自体を認知症として捉えるケースもある。この場合、臨床情報は、常に更新される事となり、超早期の介入・予防対応に向けた取組みとしての教師データは、特定の健常者の行動評価データと、この健常者が発症する可能性がある疾病に関する人工多能性幹細胞を用いることで、超早期の介入・予防対応に向けた医薬品やサプリメント素材や医療機器、ロボット介護等を開発できる。既に疾病発症患者に関しては、発症時期、治療薬、薬剤投与暦、手術歴、海外渡航歴、感染歴、移植歴、その他臨床所見(重症度又はステージ(MCI)や自立歩行、ふらつき、めまい等)等の臨床情報が挙げられる。
疾患名としては、組織が心臓である場合、虚血性心疾患、拡張型心筋症等が挙げられ、組織が脳である場合、アルツハイマー型やレビー小体型の認知症等が挙げられる。
・遺伝情報:XX番染色体△△に位置する○○遺伝子の異常等を記憶している。例えば21番染色体の全長あるいは特定位置のPRC1やDYRK1、RCAN1、OLIG1/2、APP等に係る遺伝子異常による発現の上昇、又は下降(疾病名:ダウン症)。
この遺伝子異常に関連する疾病をPubMed、DeCIPHER、GDBS、OGDD等のデータベースから抽出する(関連する疾患で患者数が多い順位、遺伝子変異と疾病発症の確立が高い順に整列数値化する)。
The teacher data before learning is data in which physical property information is labeled with respect to cell information including the following pre-culture input information, culture information, and post-culture input information, for example.
1. 1. Input information before culturing (first information)
・ Basic cell information: Cell name (cell type): ○○, Number of passages: △ Passage, Gender: ♂ / ♀ (XaXi / XaXa), Cell donation age: ◎ years □ months, Human leukocyte antigen type (HLA-A) / HLA-B / HLA-C / HLA-DR / HLA-DQ / HLA-DP), for example, (A2: A24 / B38: B54 / Cw1: Cw6 / DR4DR53: DR8 / DQ8: DQ6 / DPw5: DPw5), etc. Is.
Examples of cell types include myocardial cells, pacemaker cells, ventricular cells, vascular endothelial cells, mesenchymal stem cells, fat cells, interventricular cells, fibroblasts, etc. in the case of heart lineage, and in the case of neuronal lineage, Examples include nerve cells, dopaminergic neurons, glutamate-operated neurons, Schwan cells, glial cells, astrocytes, purkinye cells, and the like.
-Clinical information: Different from healthy people and diseases (however, if it is a healthy person / disease, the reserve army and the potential reserve army can be classified.
In the case of disease origin, classification of disease symptoms (body parts): circulatory organs (myocardium, cardiovascular, etc.), bone / cartilage, muscles, nerves, blood, digestive organs (stomach, small intestine, large intestine), and disease classification: In addition to classifying by cancer, dementia (familial, hereditary, sporadic, etc.), it may be classified according to the degree of disease progression. On the other hand, there are cases in which the process itself, which is clinically asymptomatic but gradually becomes MCI (mild cognitive impairment) and eventually dementia, is regarded as dementia. In this case, the clinical information will be constantly updated, and the teacher data as an effort for ultra-early intervention / preventive response will be the behavior evaluation data of a specific healthy person and the possibility that this healthy person will develop the disease. By using induced pluripotent stem cells related to a certain disease, it is possible to develop medicines, supplement materials, medical devices, robot care, etc. for ultra-early intervention / prevention measures. For patients who have already developed the disease, the onset time, therapeutic drug, drug administration history, surgical history, overseas travel history, infection history, transplant history, and other clinical findings (severity or stage (MCI), independent walking, light-headedness, dizziness, etc.) Clinical information such as.
Examples of the disease name include ischemic heart disease and dilated cardiomyopathy when the tissue is the heart, and Alzheimer-type and Lewy body-type dementia when the tissue is the brain.
-Genetic information: Memorizes abnormalities of the XX gene located on chromosome XX △△. For example, the expression is increased or decreased due to a gene abnormality related to PRC1, DYRK1, RCAN1, OLIG1 / 2, APP, etc. at the full length of chromosome 21 or at a specific position (disease name: Down's syndrome).
Diseases related to this genetic abnormality are extracted from databases such as PubMed, DeCIPHER, GDBS, and OGDD (arranged and quantified in descending order of the number of patients among related diseases and in descending order of gene mutation and probability of disease onset).

2.培養情報(第1情報)
・培養条件:培地型番、容量、添加因子、添加量、製造企業、販売企業、輸送環境、試薬保存/管理温度、培地調整日時、培地消費(予定)時期、培地作成者、培養作業者、作業日時(作業開始時間〜作業終了時間)、(培養)作業プロトコル、全作業工程番号、分化誘導培養装置の動作プログラム名もしくはNo.、ID、プログラム稼動日時、実施者、培養環境中の露光時間、培地交換日時、動作可否等。
2. Culture information (first information)
-Culture conditions: medium model number, volume, addition factor, addition amount, manufacturing company, sales company, transportation environment, reagent storage / control temperature, medium adjustment date and time, medium consumption (planned) time, medium creator, culture worker, work Date and time (work start time to work end time), (culture) work protocol, all work process numbers, operation program name of differentiation induction culture device or No. , ID, program operation date and time, implementer, exposure time in culture environment, medium exchange date and time, operation availability, etc.

3.培養後入力情報(細胞特性情報:第2情報)
・細胞特性:動作プログラム毎の細胞形態画像、細胞計測器による総細胞数、生細胞数、細胞生存率、細胞接着率、細胞サイズ(細胞質/細胞核:C/N比)、センサから入力される非破壊検査で細胞特性を間接的に取得する情報(例えば、培養液中のアミノ酸変動情報、細胞代謝物の変動情報、pH変動情報、乳酸値変動情報、グルコース変動情報)、細胞表面抗原(FACS)、細胞老化測定、(免疫染色)抗原発現の有無、無菌試験、マイコプラズマ否定検査、エンドトキシン測定、酸化ストレス測定、細胞伸展測定(神経突起伸展測定も含む)、細胞遊走性試験等。
3. 3. Post-culture input information (cell characteristic information: second information)
-Cell characteristics: Cell morphology image for each motion program, total number of cells by cell measuring instrument, number of viable cells, cell viability, cell adhesion rate, cell size (cytoplasm / cell nucleus: C / N ratio), input from the sensor Information for indirectly acquiring cell characteristics by non-destructive testing (for example, amino acid fluctuation information in culture solution, cell metabolite fluctuation information, pH fluctuation information, lactic acid level fluctuation information, glucose fluctuation information), cell surface antigen (FACS) ), Cell aging measurement, presence / absence of (immunostaining) antigen expression, aseptic test, mycoplasma denial test, endotoxin measurement, oxidative stress measurement, cell extension measurement (including neuroprotrusion extension measurement), cell migration test, etc.

4.物性情報
・マーカー値(バイオマーカー/サロゲートマーカー):培地上清から評価機器でELISA法により測定したAβ量(アルツハイマー型神経細胞)、該神経細胞内部のAβ量、アミロイド様沈着があるその他組織細胞(アミロイドーシス疾病)のアイミロイドタンパク質の量等。
ELISAやHLPC、TOF−MS、LC−MS/MS、IPC−MS、アミノ酸分析、ウエスタンブロッド、電気泳動(2次元、3次元)等で、タンパク質、サイトカイン、microRNA、アミノ酸量、重金属を測定、Gene Chip、SNP、CGH等の培養前後の変化量。
・電位測定:QT延長、活動電位(Ca2+,Na+ ,K+ )情報、細胞外電位情報
・細胞計測(総細胞数、生細胞数、死細胞数、細胞接着数、細胞遊走率)
・遺伝子情報
PCR(rSSOやSSP含む)、SNP、エピゲノム解析により得られる情報
・染色体情報
染色体解析(G−Band,mFISH)、CGHにより得られる情報
・表面抗原情報、免疫染色
・顕微鏡情報(位相差、蛍光、共焦点、電子、原子間力)
・画像情報(細胞形態、コロニー形成、細胞遊走性、伸展性、運動性、重層性、拍動性)
・細胞表面凹凸
・細胞周辺粘弾性(コラーゲン、エラスチン、ラミニン、フィブロネクチン等の細胞外基質の含有率、及びマトリックス内の含水率の測定)
・細胞遊走性測定
・紫外光〜可視光〜赤外〜遠赤外、励起光、X線等の光線測定(細胞内外の変動評価)
・磁気測定
・活動電位
・培地情報(細胞内一次代謝、並びに二次代謝の評価、培地中のアミノ酸消費量、pH、乳酸濃度、マイクロRNA、分泌タンパク質(例えば、Aβやプロテアーゼ、NGF等)
・使用デバイスの情報:(ICチップの型番、ベースラインやブランク測定結果)
・評価機器の情報:製造日、型番、バリデーション記録、管理者、メンテナンス履歴
4. Physical property information / marker value (biomarker / surrogate marker): Aβ amount (Alzheimer-type nerve cell) measured by the ELISA method from the medium supernatant with an evaluation device, Aβ amount inside the nerve cell, and other tissue cells with amyloid-like deposits. (Amyloidosis disease) Amount of amyloid protein, etc.
Measure proteins, cytokines, microRNA, amino acid amount, heavy metals by ELISA, HLPC, TOF-MS, LC-MS / MS, IPC-MS, amino acid analysis, western broth, electrophoresis (2D, 3D), etc., Gene Amount of change before and after culture of Chip, SNP, CGH, etc.
・ Potential measurement: QT prolongation, action potential (Ca 2+ , Na + , K + ) information, extracellular potential information ・ Cell measurement (total number of cells, number of living cells, number of dead cells, number of cell adhesion, cell migration rate)
-Genetic information Information obtained by PCR (including rSSO and SSP), SNP, epigenome analysis-Chromosome information Chromosome analysis (G-Band, mFISH), information obtained by CGH-Surface antigen information, immunostaining-Microscopic information (phase difference) , Fluorescence, confocal, electron, interatomic force)
-Image information (cell morphology, colonization, cell migration, extensibility, motility, stratification, pulsation)
・ Cell surface unevenness ・ Pericellular viscoelasticity (measurement of extracellular matrix content such as collagen, elastin, laminin, fibronectin, and water content in the matrix)
・ Measurement of cell migration ・ Measurement of ultraviolet light-visible light-infrared-far infrared light, excitation light, X-ray, etc. (evaluation of changes inside and outside cells)
-Magnetic measurement-Activity potential-Medium information (evaluation of intracellular primary and secondary metabolism, amino acid consumption in medium, pH, lactic acid concentration, microRNA, secretory protein (eg, Aβ, protease, NGF, etc.))
-Information on the device used: (IC chip model number, baseline and blank measurement results)
-Evaluation equipment information: manufacturing date, model number, validation record, administrator, maintenance history

培養前入力情報、培養情報、培養後入力情報及び物性情報の内容は上記の場合に限定されない。また、上記物性情報の項目が、上記培養後入力情報の項目になり得る。例えば、アルツハイマー型認知症患者由来の人工多能性幹細胞を分化誘導して得られた神経細胞のAβ量が物性情報である場合、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、化合物の添加前後の画像データ、及び化合物の添加前後の、上記物性情報の項目の一つである培養上清(培地データ)のAβ量を学習モデルに入力する。 The contents of pre-culture input information, culture information, post-culture input information and physical property information are not limited to the above cases. In addition, the item of the physical property information can be the item of the input information after culturing. For example, when the amount of Aβ in nerve cells obtained by inducing differentiation of induced pluripotent stem cells derived from patients with Alzheimer's disease is physical property information, basic cell information, clinical information, genetic information, and images before and after addition of the compound. The amount of Aβ in the culture supernatant (medium data), which is one of the items of the above physical property information, before and after the addition of the data and the compound is input to the learning model.

上述の学習モデルの生成方法において、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報と、該細胞の実測に基づく物性情報とを取得し、前記細胞情報及び前記物性情報に基づき、前記学習モデルを再学習してもよい。
上記構成によれば、細胞の実測に基づく物性情報により再学習するので、より良好に物性情報を出力することができるようになる。
In the method for generating the learning model described above, the cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell and the physical property information based on the actual measurement of the cell are acquired, and the learning model is obtained based on the cell information and the physical property information. You may relearn.
According to the above configuration, re-learning is performed based on the physical property information based on the actual measurement of the cells, so that the physical property information can be output more satisfactorily.

上述の学習モデルの生成方法において、化合物情報を取得し、前記教師データは化合物情報を含み、前記教師データに基づいて、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報及び化合物情報が入力された場合に、物性情報を出力する学習モデルを生成してもよい。 In the above-mentioned learning model generation method, compound information was acquired, the teacher data included compound information, and cell information and compound information of cells induced to differentiate into predetermined cells were input based on the teacher data. In some cases, a learning model that outputs physical property information may be generated.

化合物情報としては、例えば低分子系,核酸系等の系、骨格、化合物名、化学式、薬剤コード等低分子系、核酸系等が挙げられる。化合物は合成品に限定されず、天然物でもよい。
上記構成によれば、教師データが化合物情報を含むので、化合物の構造等も考慮し、物性情報を良好に出力することができる。また、陽性対照と比較することで、分化細胞の製造ロット毎に、物性、即ち化合物の評価の推定の精度を把握することもできる。
Examples of compound information include low-molecular-weight systems, nucleic acid-based systems, skeletons, compound names, chemical formulas, low-molecular-weight systems such as drug codes, and nucleic acid systems. The compound is not limited to a synthetic product, and may be a natural product.
According to the above configuration, since the teacher data includes the compound information, the physical property information can be output satisfactorily in consideration of the structure of the compound and the like. In addition, by comparing with the positive control, it is possible to grasp the physical properties, that is, the accuracy of estimation of the evaluation of the compound for each production lot of differentiated cells.

上述の学習モデルの生成方法において、前記物性情報は、経時的な変化量を示してもよい。
上記構成によれば、物性の経時的な変化に基づいて、化合物の経時的な効果を取得できる。
In the method for generating the learning model described above, the physical property information may indicate the amount of change over time.
According to the above configuration, the effect of the compound over time can be obtained based on the change over time in the physical properties.

本発明の一態様に係る評価推定装置は、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を取得する取得部と、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を入力した場合に、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報を出力する学習モデルに、前記取得部により取得した前記細胞情報を入力して、物性情報を推定する推定部と、推定した物性情報を出力する出力部とを備える。 The evaluation estimation device according to one aspect of the present invention obtains cell information of cells induced to differentiate into predetermined cells from artificial pluripotent stem cells, and cell information of cells induced to differentiate into predetermined cells. When input, the cell information acquired by the acquisition unit is input to the learning model that outputs the physical property information of the cell based on the measurement using the analyzer, and the estimation unit estimates the physical property information. It is provided with an output unit that outputs physical property information.

上記構成によれば、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を学習モデルに入力して、物性情報を取得するので、コストがかかり煩雑である化合物の評価工程を省略できる。化合物の添加を行う前の細胞情報に基づいて、細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することもできる。 According to the above configuration, since the cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell is input to the learning model and the physical property information is acquired, the costly and complicated evaluation step of the compound can be omitted. It is also possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the cells based on the cell information before the addition of the compound.

上述の評価推定装置において、前記取得部は、化合物情報を取得し、前記学習モデルは前記化合物情報を入力した場合に物性情報を出力し、前記推定部は、前記学習モデルに、前記取得部により取得した前記化合物情報を入力してもよい。 In the evaluation estimation device described above, the acquisition unit acquires compound information, the learning model outputs physical property information when the compound information is input, and the estimation unit outputs the physical property information to the learning model by the acquisition unit. The acquired compound information may be input.

上記構成によれば、教師データが化合物情報を含むので、化合物の構造等も考慮し、物性情報を良好に出力することができる。 According to the above configuration, since the teacher data includes the compound information, the physical property information can be output satisfactorily in consideration of the structure of the compound and the like.

上述の評価推定装置において、前記取得部は、化合物を添加する前の前記細胞の細胞情報を取得し、前記学習モデルは前記化合物を添加する前の細胞情報を入力した場合に第1の物性情報を出力するモデルであり、前記推定部は、前記第1の物性情報を推定してもよい。
上記構成によれば、化合物の添加を行う前の細胞情報に基づいて、細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することができる。
In the evaluation estimation device described above, the acquisition unit acquires the cell information of the cell before the compound is added, and the learning model inputs the cell information before the compound is added, and the first physical property information is obtained. Is a model that outputs the above, and the estimation unit may estimate the first physical property information.
According to the above configuration, it is possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the cells based on the cell information before the addition of the compound.

上述の評価推定装置において、前記取得部は、化合物を添加した後の前記細胞の細胞情報を取得し、前記学習モデルは前記化合物を添加した後の前記細胞情報を入力した場合に第2の物性情報を出力するモデルであり、前記推定部は、前記第2の物性情報を推定してもよい。 In the evaluation estimation device described above, the acquisition unit acquires the cell information of the cell after the compound is added, and the learning model has the second physical characteristics when the cell information after the compound is added is input. It is a model that outputs information, and the estimation unit may estimate the second physical property information.

上述の評価推定装置において、前記推定部が推定した前記第1の物性情報及び前記第2の物性情報に基づいて、前記化合物の物性情報を算出する算出部を備えてもよい。 The evaluation estimation device may include a calculation unit that calculates the physical property information of the compound based on the first physical property information and the second physical property information estimated by the estimation unit.

上記構成によれば、第2と第1の物性情報の差に基づいて、化合物の効果/効能又は毒性/安全性を評価できる。 According to the above configuration, the effect / efficacy or toxicity / safety of the compound can be evaluated based on the difference between the second and first physical property information.

上述の評価推定装置において、前記細胞情報は、細胞の種類、臨床情報、遺伝情報、及び培養条件を含む第1情報と、培養後の細胞画像及び細胞数を含む第2情報とを含む情報であってもよい。
上記構成によれば、細胞を詳細に特定して、精度良く物性情報を出力することができる。
In the above-mentioned evaluation estimation device, the cell information is information including first information including cell type, clinical information, genetic information, and culture conditions, and second information including cell image and cell number after culturing. There may be.
According to the above configuration, cells can be specified in detail and physical property information can be output with high accuracy.

上述の評価推定装置において、前記物性情報は、細胞数、所定波長の光の吸収特性、染色体情報、画像情報、活動電位、培地情報、及びマーカー値から選択される少なくとも1種の情報であってもよい。
上記構成によれば、所望の評価項目に対応する物性情報を出力して評価することができ、その評価結果を利用して新しいサロゲートマーカーを見出すことも可能である。
In the above-mentioned evaluation estimation device, the physical property information is at least one kind of information selected from the number of cells, light absorption characteristics of a predetermined wavelength, chromosomal information, image information, activity potential, medium information, and marker value. May be good.
According to the above configuration, it is possible to output and evaluate the physical property information corresponding to the desired evaluation item, and it is also possible to find a new surrogate marker by using the evaluation result.

上述の評価推定装置において、前記細胞に前記化合物を添加する前に、バイオマーカー値、サロゲートマーカー値、又は前記細胞の画像に基づいて、前記化合物を添加するか否かを判定する判定部を備えてもよい。 The evaluation estimation device described above includes a determination unit for determining whether or not to add the compound based on a biomarker value, a surrogate marker value, or an image of the cell before adding the compound to the cell. You may.

上記構成によれば、細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することができ、不要な評価の実施を中止することができる。 According to the above configuration, it is possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the cells, and it is possible to stop the execution of unnecessary evaluation.

上述の評価推定装置において、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導する分化誘導培養装置の複数のマイクロプレートの各ウェルに対応して、前記出力部が出力した夫々の物性情報を表示する表示部を備えてもよい。 In the above-mentioned evaluation estimation device, the physical property information output by the output unit is displayed corresponding to each well of a plurality of microplates of the differentiation-inducing culture device that induces differentiation from induced pluripotent stem cells into predetermined cells. A display unit may be provided.

上記構成によれば、ウェル毎の化合物の添加の前後の物性の変化量を、対照と比較することにより、化合物の効果/効能又は毒性/安全性を視認できる。 According to the above configuration, the effect / efficacy or toxicity / safety of the compound can be visually recognized by comparing the amount of change in physical properties before and after the addition of the compound for each well with that of the control.

本発明の一態様に係る学習モデルは、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報が入力される入力層と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報を出力する出力層と、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報及び該細胞の物性情報に基づいてパラメータが学習された中間層とを備え、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された一の細胞の細胞情報が入力された場合に、前記中間層による演算を経て前記細胞の物性情報を前記出力層から出力するようにコンピュータを機能させる。 The learning model according to one aspect of the present invention includes an input layer into which cell information of cells induced to differentiate from artificial pluripotent stem cells into predetermined cells is input, and physical property information of the cells based on measurement using an analyzer. An artificial pluripotent stem cell having an output layer for outputting the above, an intermediate layer in which parameters are learned based on cell information of cells induced to differentiate from artificial pluripotent stem cells into predetermined cells and physical property information of the cells. When the cell information of one cell whose differentiation is induced into a predetermined cell is input from the cell, the computer is made to function so as to output the physical property information of the cell from the output layer through the calculation by the intermediate layer.

上記構成によれば、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報とを含む教師データに基づいて、細胞情報が入力された場合に、細胞の物性情報を良好に推定する学習モデルが生成される。従って、化合物の評価工程を省略できる。化合物の添加を行う前の細胞情報に基づいて、細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することもできる。 According to the above configuration, when the cell information is input based on the teacher data including the cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell and the physical property information of the cell based on the measurement using an analyzer. , A learning model that satisfactorily estimates cell physical property information is generated. Therefore, the compound evaluation step can be omitted. It is also possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the cells based on the cell information before the addition of the compound.

本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を取得し、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を入力した場合に、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報を出力する学習モデルに、取得した前記細胞情報を入力して、物性情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。 The computer program according to one aspect of the present invention acquires cell information of a cell that has been induced to differentiate into a predetermined cell from an artificial pluripotent stem cell, and inputs the cell information of the cell that has been induced to differentiate into a predetermined cell. , The computer is made to execute the process of inputting the acquired cell information into a learning model that outputs the physical property information of the cell based on the measurement using the analyzer and outputting the physical property information.

上記構成によれば、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報とを含む教師データに基づいて、細胞情報が入力された場合に、細胞の物性情報を良好に推定する学習モデルが生成される。従って、化合物の評価工程を省略できる。化合物の添加を行う前の細胞情報に基づいて、細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することもできる。 According to the above configuration, when the cell information is input based on the teacher data including the cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell and the physical property information of the cell based on the measurement using an analyzer. , A learning model that satisfactorily estimates cell physical property information is generated. Therefore, the compound evaluation step can be omitted. It is also possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the cells based on the cell information before the addition of the compound.

(実施の形態1)
図1は実施の形態1に係る情報処理システム10の構成の一例を示す模式図である。情報処理システム10においては、情報管理会社の評価推定装置1、複数の分化誘導培養装置(以下、培養装置という)2の制御装置21及び各使用者の端末3、並びに複数の製薬会社の端末4がインターネット等のネットワークNを介して接続されている。制御装置21と端末3とは、LAN接続されている。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of the configuration of the information processing system 10 according to the first embodiment. In the information processing system 10, the evaluation estimation device 1 of the information management company, the control device 21 of the plurality of differentiation-inducing culture devices (hereinafter referred to as culture devices) 2, the terminals 3 of each user, and the terminals 4 of the plurality of pharmaceutical companies. Is connected via a network N such as the Internet. The control device 21 and the terminal 3 are connected by LAN.

培養装置2は、細胞又は細胞集団を培養する、マルチウェルプレート等の培養容器、培養容器を載置する載置台、液体を分注する分注機、培養容器を搬送するための搬送アーム、及び細胞を培養するインキュベーター等を有する培養機器28(図10参照)、細胞調製機器29、及び細胞分析機器30等をケース20に収納してある。制御装置21の制御により、培養機器28において、人工多能性幹細胞から目的の分化細胞を製造するように構成されている。 The culture device 2 includes a culture container such as a multi-well plate for culturing cells or a cell population, a mounting table on which the culture container is placed, a dispenser for dispensing liquid, a transfer arm for transporting the culture container, and a transfer arm. A culture device 28 (see FIG. 10) having an incubator for culturing cells, a cell preparation device 29, a cell analysis device 30, and the like are housed in a case 20. Under the control of the control device 21, the culture device 28 is configured to produce the desired differentiated cells from the induced pluripotent stem cells.

評価推定装置1は、培養装置2に、人工多能性幹細胞を分化誘導して、目的の分化細胞を製造するための製造プロトコル、及び製造プロトコルに基づいて分化細胞を製造するための製造プログラムを記憶させる。評価推定装置1は所定の条件を満たす場合に製造プロトコルを更新又は新設し、製造プログラムを更新又は新設し、これらを培養装置2に出力し、培養装置2の制御部22により培養装置2に記憶させる。培養装置2は製造プログラムに基づいて、分化細胞を製造する。 The evaluation estimation device 1 provides the culture device 2 with a production protocol for inducing differentiation of induced pluripotent stem cells to produce the desired differentiated cells and a production program for producing the differentiated cells based on the production protocol. Remember. The evaluation estimation device 1 updates or newly installs the manufacturing protocol, updates or newly sets the manufacturing program when a predetermined condition is satisfied, outputs these to the culture device 2, and stores them in the culture device 2 by the control unit 22 of the culture device 2. Let me. The culture device 2 produces differentiated cells based on the production program.

図2は、評価推定装置1の構成の一例を示すブロック図である。評価推定装置1は、装置全体を制御する制御部11、主記憶部12、通信部13、及び補助記憶部14を備える。評価推定装置1は、1又は複数のサーバで構成することができる。評価推定装置1は複数台で分散処理してもよい。
制御部11は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等で構成することができる。制御部11はGPU(Graphics Processing Unit)を含んで構成してもよい。また、量子コンピュータを用いてもよい。
制御部11は、機能部として、取得部111、選択部112、推定部113、及び出力部114を有する。制御部11の各機能部はプログラムモジュールであり、後述する情報処理プログラム(以下、プログラムという)141を実行することにより、以下の通り機能する。
取得部111は、分化細胞の細胞情報を制御装置21又は使用者の端末3から取得する。
選択部112は、推定部113は、物性情報出力モデルDB147から物性情報出力モデルを読み出し、物性情報出力モデルを選択する。
推定部113は、物性情報出力モデルに細胞情報を入力し、物性情報出力モデルが出力した物性情報を取得し、物性情報を推定する。
出力部114は、推定した物性情報を通信部13により端末3等に出力する。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the evaluation estimation device 1. The evaluation estimation device 1 includes a control unit 11, a main storage unit 12, a communication unit 13, and an auxiliary storage unit 14 that control the entire device. The evaluation estimation device 1 can be composed of one or a plurality of servers. A plurality of evaluation estimation devices 1 may be used for distributed processing.
The control unit 11 can be composed of a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like. The control unit 11 may include a GPU (Graphics Processing Unit). Moreover, you may use a quantum computer.
The control unit 11 has an acquisition unit 111, a selection unit 112, an estimation unit 113, and an output unit 114 as functional units. Each functional unit of the control unit 11 is a program module, and functions as follows by executing an information processing program (hereinafter, referred to as a program) 141 described later.
The acquisition unit 111 acquires cell information of differentiated cells from the control device 21 or the user's terminal 3.
The selection unit 112 reads the physical characteristic information output model from the physical characteristic information output model DB 147, and the estimation unit 113 selects the physical characteristic information output model.
The estimation unit 113 inputs cell information into the physical characteristic information output model, acquires the physical characteristic information output by the physical characteristic information output model, and estimates the physical characteristic information.
The output unit 114 outputs the estimated physical property information to the terminal 3 or the like by the communication unit 13.

主記憶部12は、SRAM(Static Random Access Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、制御部11が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。 The main storage unit 12 is a temporary storage area for SRAM (Static Random Access Memory), DRAM (Dynamic Random Access Memory), flash memory, etc., and temporarily stores data necessary for the control unit 11 to execute arithmetic processing. Remember.

通信部13は、ネットワークNを介して、培養装置2、端末3及び4との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。具体的には、通信部13は、使用者の端末3が送信した細胞情報を受信する。通信部13は、物性情報を端末3又は端末4へ送信する。 The communication unit 13 has a function of communicating with the culture device 2, the terminals 3 and 4, via the network N, and can transmit and receive necessary information. Specifically, the communication unit 13 receives the cell information transmitted by the user's terminal 3. The communication unit 13 transmits the physical property information to the terminal 3 or the terminal 4.

補助記憶部14は大容量メモリ、ハードディスク等であり、制御部11が処理を実行するために必要なプログラム、後述する情報処理を行うプログラム141と、製造プロトコルDB142、製造プログラムDB143、評価プロトコルDB144、化合物情報DB145、教師データDB146、物性情報出力モデルDB147、及び使用履歴DB148を記憶している。 The auxiliary storage unit 14 is a large-capacity memory, a hard disk, or the like, and includes a program required for the control unit 11 to execute processing, a program 141 for performing information processing described later, a manufacturing protocol DB 142, a manufacturing program DB 143, and an evaluation protocol DB 144. The compound information DB 145, the teacher data DB 146, the physical property information output model DB 147, and the usage history DB 148 are stored.

補助記憶部14に記憶されるプログラム141は、プログラム141を読み取り可能に記録した記録媒体150により提供されてもよい。記録媒体150は、例えば、USBメモリ、SDカード、マイクロSDカード、コンパクトフラッシュ(登録商標)等の可搬型のメモリである。記録媒体150に記録されるプログラム141は、図に示していない読取装置を用いて記録媒体150から読み取られ、補助記憶部14にインストールされる。また、補助記憶部14に記憶されるプログラム141は、通信部13を介した通信により提供されてもよい。 The program 141 stored in the auxiliary storage unit 14 may be provided by the recording medium 150 in which the program 141 is readablely recorded. The recording medium 150 is, for example, a portable memory such as a USB memory, an SD card, a micro SD card, or a compact flash (registered trademark). The program 141 recorded on the recording medium 150 is read from the recording medium 150 using a reading device (not shown) and installed in the auxiliary storage unit 14. Further, the program 141 stored in the auxiliary storage unit 14 may be provided by communication via the communication unit 13.

図3は、製造プロトコルDB142のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。製造プロトコルDB142は、培養装置2毎にIDNo.列、細胞種列、分化誘導因子列、及びデータファイル列を記憶している。図3においては、IDNo.1の培養装置2の製造プロトコルを示している。ID列は、各製造プロトコルを識別するためのIDNo.を記憶している。細胞種列は細胞種を記憶している。細胞種としては上述の心臓系統の細胞、神経系統の細胞、他の組織の細胞が挙げられる。分化誘導因子列は、分化細胞の製造に用いる分化誘導因子を記憶している。分化誘導因子としては、心筋細胞の場合、Activin、BPM4、Dkk−1、CHIR99021、神経細胞の場合、BMP阻害剤、Wnt阻害剤等が挙げられる。データファイル列は、製造プロトコルのデータファイルを記憶している。 FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the record layout of the manufacturing protocol DB 142. The production protocol DB 142 has an ID No. 1 for each incubator 2. It stores columns, cell type sequences, differentiation-inducing factor sequences, and data file sequences. In FIG. 3, the ID No. The manufacturing protocol of the culture apparatus 2 of 1 is shown. The ID column is an ID No. for identifying each manufacturing protocol. I remember. The cell type sequence remembers the cell type. Examples of the cell type include the above-mentioned cells of the heart lineage, cells of the nerve lineage, and cells of other tissues. The differentiation-inducing factor sequence stores the differentiation-inducing factors used for the production of differentiated cells. Examples of the differentiation-inducing factor include Activin, BPM4, Dkk-1, CHIR99021 in the case of cardiomyocytes, BMP inhibitor, Wnt inhibitor and the like in the case of nerve cells. The data file column stores the data file of the manufacturing protocol.

製造プログラムDB143は、製造プロトコルに対応する製造プログラムを記憶している。
図4は、製造プログラムDB143のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。製造プログラムDB143は、培養装置2毎にIDNo.列、製造プロトコルNo.列、及びデータファイル列を記憶している。図4においては、IDNo.1の培養装置2の製造プログラムを示している。IDNo.列は、各製造プログラムを識別するためのIDNo.を記憶している。製造プロトコルNo.列は、対応する製造プロトコルNo.を記憶している。データファイル列は、製造プログラムのデータファイルを記憶している。
The manufacturing program DB 143 stores a manufacturing program corresponding to the manufacturing protocol.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the record layout of the manufacturing program DB 143. The production program DB 143 has an ID No. 1 for each incubator 2. Column, manufacturing protocol No. Stores columns and data file columns. In FIG. 4, the ID No. The production program of the culture apparatus 2 of 1 is shown. ID No. The column is the ID No. for identifying each manufacturing program. I remember. Manufacturing protocol No. The columns indicate the corresponding manufacturing protocol No. I remember. The data file column stores the data file of the manufacturing program.

図5は、評価プロトコルDB144のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 評価プロトコルDB144は、培養装置2毎にIDNo.列、疾患名列、細胞種列、疾患モデル列、評価項目列、及びデータファイル列を記憶している。制御部11は、論文検索サーバにより取得した場合、端末3,4等から取得した場合等に、評価プロトコルを評価プロトコルDB144に新規に記憶し、又は更新する。図5においては、IDNo.1の培養装置2の評価プロトコルを示している。IDNo.列は、各プロトコルを識別するためのIDNo.を記憶している。疾患名列は疾患名を記憶している。疾患名としては、上述の心臓関連の疾患、脳関連の疾患、他の臓器の疾患が挙げられる。細胞種列は細胞種を記憶している。細胞種は、上述の心臓系統の細胞、神経系統の神経細胞、他の系統の細胞種が挙げられる。疾患モデル列は疾患モデルを記憶している。疾患モデルとしては、例えばヒト、ヒト(患者由来)、サル等が挙げられる。評価項目列は評価項目を記憶している。評価項目としては心臓関連のカルシウム濃度、細胞外電位、活動電位、心電図等;脳関連のAβ38量、Aβ40量、Aβ42量、細胞数当たりのAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40、Aβ25,Aβ38,Aβ40,Aβ42等の総Aβ量に対する(Aβ38/Aβ40)の割合である(Aβ38/Aβ40)/総Aβ量、及び前記総Aβ量に対する(Aβ42/Aβ40)の割合である(Aβ42/Aβ40)/総Aβ量、神経突起長、脳波、tau量、リン酸化tau量、θ波量、凝集性タンパク質、又は糖質、脂質等;他の臓器の評価項目が挙げられる。データファイルは、各評価プロトコルの内容を記憶している。 FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the record layout of the evaluation protocol DB 144. The evaluation protocol DB 144 has an ID No. 1 for each incubator 2. Stores a column, a disease name column, a cell type column, a disease model column, an evaluation item column, and a data file column. The control unit 11 newly stores or updates the evaluation protocol in the evaluation protocol DB 144 when it is acquired by the article search server, when it is acquired from terminals 3, 4, or the like. In FIG. 5, the ID No. The evaluation protocol of the culture apparatus 2 of 1 is shown. ID No. The column is the ID No. for identifying each protocol. I remember. The disease name column remembers the disease name. Disease names include the above-mentioned heart-related diseases, brain-related diseases, and diseases of other organs. The cell type sequence remembers the cell type. Examples of the cell type include the above-mentioned cells of the heart lineage, nerve cells of the nervous system, and cell types of other lineages. The disease model column remembers the disease model. Examples of the disease model include humans, humans (derived from patients), monkeys, and the like. The evaluation item column stores the evaluation items. Evaluation items include heart-related calcium concentration, extracellular potential, activity potential, electrocardiogram, etc .; brain-related Aβ38 amount, Aβ40 amount, Aβ42 amount, Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40, Aβ25, Aβ38, Aβ40, per cell number. The ratio of (Aβ38 / Aβ40) to the total amount of Aβ42 and the like (Aβ38 / Aβ40) / total Aβ amount, and the ratio of (Aβ42 / Aβ40) to the total amount of Aβ (Aβ42 / Aβ40) / total Aβ amount. , Neuroprotrusion length, brain wave, tau amount, phosphorylated tau amount, θ wave amount, aggregated protein, or sugar, lipid, etc .; Evaluation items of other organs can be mentioned. The data file stores the contents of each evaluation protocol.

図6は、化合物情報DB145のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
化合物情報DB145は、IDNo.列と、系列と、骨格列と、薬剤コード列と、化合物名列とを記憶している。制御部11は、論文検索サーバにより取得した場合、端末3,4等から取得した場合等に、化合物情報を化合物情報DB145に新規に記憶し、又は更新する。IDNo.列は、各化合物を識別するためのIDNo.を記憶している。系列は、低分子系、核酸系等の系を記憶している。骨格列は骨格を記憶している。骨格は、複数の分子に共通する部分構造であり、例えば、カロテノイド類(β -カロテン、ビオラキサンチン、アスタキサンチン)、アルカロイド類、イソプレノイド類、糖類やその誘導体又は重合物、ビタミン類、アミノ酸やその重合物、核酸やその重合物、キノン類/キノール類(コエンザイムQ10(ユビキノン、ユビキノール))、テルペン類/テルペノイド類、脂質類(モノグリセリド、ジグリセリド、トリグリセリド、リン脂質、スフィンゴ脂質)、ステロイド類等が挙げられる。薬剤コード列は、薬価基準収載医薬品コード、又は個別医薬品コード等のコードを記憶している。化合物名列は、化合物名又は構造(化学式)を記憶している。化合物として、天然物由来抽出物や菌類、細胞株が産生する分泌物のように、複数の成分を含む組成物や構造未知の成分を含む組成物を使用してもよい。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the record layout of the compound information DB 145.
The compound information DB 145 is described in ID No. It stores columns, sequences, skeleton sequences, drug code sequences, and compound name sequences. The control unit 11 newly stores or updates the compound information in the compound information DB 145 when it is acquired by the article search server, when it is acquired from terminals 3, 4, or the like. ID No. The column is the ID No. for identifying each compound. I remember. The series stores systems such as small molecule systems and nucleic acid systems. The skeleton sequence remembers the skeleton. The skeleton is a partial structure common to multiple molecules, for example, carotenoids (β-carotene, violaxanthin, astaxanthin), alkaloids, isoprenoids, saccharides and derivatives or polymers thereof, vitamins, amino acids and their polymerization. Substances, nucleic acids and their polymers, quinones / quinols (coenzyme Q10 (ubiquinone, ubiquinol)), terpenes / terpenoids, lipids (monoglycerides, diglycerides, triglycerides, phospholipids, sphingolipids), steroids, etc. Be done. The drug code string stores a code such as a drug price standard listed drug code or an individual drug code. The compound name sequence stores the compound name or structure (chemical formula). As the compound, a composition containing a plurality of components or a composition containing a component having an unknown structure, such as an extract derived from a natural product, a fungus, or a secretion produced by a cell line, may be used.

図7は、教師データDB146のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。教師データは複数の端末3から取得して記憶している。
教師データDB146は、IDNo.列と、細胞基礎情報列と、臨床情報列と、遺伝情報列と、培養条件列と、化合物情報列と、画像データ列と、マーカー値列と、細胞特性情報列と、物性情報列とを記憶している。IDNo.列は、各教師データを識別するためのIDNo.を記憶している。細胞基礎情報列は、上述の細胞基礎情報を記憶し、IDNo.1の行では、細胞種として「神経細胞」を記憶している。上述の継代数、性別、細胞提供年齢、ヒト白血球抗原型等の他の細胞基礎情報をさらに記憶してもよい。臨床情報列は上述の臨床情報を記憶し、IDNo.1の行では、疾患名として「アルツハイマー型認知症」を記憶している。上述の他の臨床情報を記憶してもよい。遺伝情報列は上述の、染色体番号、位置等の遺伝情報を記憶し、IDNo.1の行では「21番染色体 a遺伝子の異常」を記憶している。上述の他の遺伝情報を記憶してもよい。培養条件列は上述の培養条件を記憶し、IDNo.1の行では「IDNo.5」の製造プロトコルであることを記憶している。上述の他の培養条件を記憶してもよい。化合物情報列は、上述の化合物情報を記憶している。画像データ列は化合物の添加前後の画像データを記憶している。マーカー値列は、上述のバイオマーカー値又はサロゲートマーカー値を記憶している。IDNo.1の行では、化合物の添加前後の培地の上清を用いてELISA法等により測定したAβ量を記憶している。細胞特性情報列は、画像データ及びマーカー値以外の、上述の細胞特性情報を記憶している。以下、細胞特性情報は画像データ及びマーカー値以外の、上述の細胞特性情報を示す。物性情報列は、実測した、上述の物性情報を記憶している。IDNo.1、No.2の行では、評価項目がAβ38量、Aβ40量、及びAβ42量である場合に対応して、ELISA法等により測定した分化細胞のAβ38量、Aβ40量、及びAβ42量を記憶している。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the record layout of the teacher data DB 146. The teacher data is acquired from a plurality of terminals 3 and stored.
The teacher data DB 146 has an ID No. A column, a cell basic information column, a clinical information column, a genetic information column, a culture condition column, a compound information column, an image data column, a marker value column, a cell characteristic information column, and a physical property information column. I remember. ID No. The column is the ID No. for identifying each teacher data. I remember. The cell basal information sequence stores the above-mentioned cell basal information, and ID No. Line 1 remembers "nerve cells" as the cell type. Other basic cell information such as the passage number, sex, cell donation age, and human leukocyte antigen type described above may be further stored. The clinical information column stores the above-mentioned clinical information, and ID No. Line 1 remembers "Alzheimer's disease" as the name of the disease. Other clinical information described above may be stored. The genetic information sequence stores the above-mentioned genetic information such as chromosome number and position, and ID No. In line 1, "abnormality of chromosome 21 a gene" is memorized. Other genetic information described above may be stored. The culture condition column stores the above-mentioned culture conditions, and ID No. The line 1 remembers that it is the manufacturing protocol of "ID No. 5". The other culture conditions described above may be stored. The compound information string stores the above-mentioned compound information. The image data string stores the image data before and after the addition of the compound. The marker value sequence stores the above-mentioned biomarker value or surrogate marker value. ID No. In line 1, the amount of Aβ measured by the ELISA method or the like using the supernatant of the medium before and after the addition of the compound is stored. The cell characteristic information column stores the above-mentioned cell characteristic information other than the image data and the marker value. Hereinafter, the cell characteristic information indicates the above-mentioned cell characteristic information other than the image data and the marker value. The physical characteristic information string stores the above-mentioned physical characteristic information actually measured. ID No. 1, No. In row 2, the Aβ38 amount, Aβ40 amount, and Aβ42 amount of the differentiated cells measured by the ELISA method or the like are stored corresponding to the cases where the evaluation items are Aβ38 amount, Aβ40 amount, and Aβ42 amount.

図8は、物性情報出力モデルDB147のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。物性情報出力モデルDB147は、IDNo.列と、評価項目列と、物性情報出力モデル列とを記憶している。IDNo.列は、各物性情報出力モデルを識別するためのIDNo.を記憶している。評価項目列は、上述の評価項目を記憶している。物性情報出力モデル列は、評価項目に対応して、物性情報出力モデルを記憶している。IDNo.2の場合、評価項目がAβ38量、Aβ40量、及びAβ42量であり、評価項目としてAβ38量、Aβ40量、及びAβ42量を出力する物性情報出力モデルを記憶している。本実施形態においては、評価項目に対応して物性情報出力モデルを生成する場合につき説明しているが、これには限定されない。例えば神経細胞、心筋細胞等の細胞毎に物性情報出力モデルを生成してもよい。 FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the record layout of the physical characteristic information output model DB 147. The physical property information output model DB147 has an ID No. The column, the evaluation item column, and the physical characteristic information output model column are stored. ID No. The column is the ID No. for identifying each physical characteristic information output model. I remember. The evaluation item column stores the above-mentioned evaluation items. The physical characteristic information output model column stores the physical characteristic information output model corresponding to the evaluation item. ID No. In the case of 2, the evaluation items are Aβ38 amount, Aβ40 amount, and Aβ42 amount, and the physical characteristic information output model that outputs Aβ38 amount, Aβ40 amount, and Aβ42 amount as evaluation items is stored. In the present embodiment, the case of generating the physical characteristic information output model corresponding to the evaluation item has been described, but the present invention is not limited to this. For example, a physical characteristic information output model may be generated for each cell such as a nerve cell or a cardiomyocyte.

図9は、使用履歴DB148のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。使用履歴は培養装置2毎に記憶している。使用履歴DB148は、IDNo.列と、細胞基礎情報列と、臨床情報列と、遺伝情報列と、培養条件列と、化合物情報列と、画像データ列と、マーカー値列と、細胞特性情報列と、日時列と、物性情報列と、実測値列とを記憶している。IDNo.列、細胞基礎情報列、臨床情報列、遺伝情報列、培養条件列、化合物情報列、画像データ列、マーカー値列、及び細胞特性情報列は、教師データDB146のIDNo.列、細胞基礎情報列、臨床情報列、遺伝情報列、培養条件列、化合物情報列、画像データ列、マーカー値列、及び細胞特性情報列と同様の構成を有する。日時列は、細胞の製造の日時を記憶している。物性情報列は、物性情報出力モデルにより得られた物性情報を記憶している。実測値列は、分析装置を用いて得られた実測値を記憶している。物性情報出力モデルが出力した物性情報と実測値とを用いて、後述するように物性情報出力モデルを再学習することができる。 FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the record layout of the usage history DB 148. The usage history is stored for each incubator 2. The usage history DB 148 has an ID No. Columns, cell basic information columns, clinical information columns, genetic information columns, culture condition columns, compound information columns, image data columns, marker value columns, cell characteristic information columns, date and time columns, and physical properties. The information sequence and the measured value sequence are stored. ID No. The columns, cell basic information sequence, clinical information sequence, genetic information sequence, culture condition column, compound information sequence, image data sequence, marker value sequence, and cell characteristic information column are the ID No. of the teacher data DB146. It has the same structure as the column, cell basic information sequence, clinical information sequence, genetic information sequence, culture condition sequence, compound information sequence, image data sequence, marker value sequence, and cell characteristic information sequence. The date and time column stores the date and time of cell production. The physical characteristic information string stores the physical characteristic information obtained by the physical characteristic information output model. The measured value sequence stores the measured values obtained by using the analyzer. The physical characteristic information output model can be relearned as described later by using the physical characteristic information output by the physical characteristic information output model and the measured values.

図10は、培養装置2の構成の一例を示すブロック図である。培養装置2は、制御装置21と、培養機器28と、細胞調製機器29と、細胞分析機器30とを備える。
制御装置21は、培養装置2の全体を制御する制御部22、主記憶部23、通信部24、操作部25、表示パネル26、及び補助記憶部27を備える。
FIG. 10 is a block diagram showing an example of the configuration of the culture apparatus 2. The culture device 2 includes a control device 21, a culture device 28, a cell preparation device 29, and a cell analysis device 30.
The control device 21 includes a control unit 22, a main storage unit 23, a communication unit 24, an operation unit 25, a display panel 26, and an auxiliary storage unit 27 that control the entire culture device 2.

制御装置21は、例えば、デスクトップ型コンピュータ、ノート型パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン、時計型デバイス等で構成することができる。
制御部22は、CPU、ROM及びRAM等で構成することができる。制御部22はGPUを含んで構成してもよい。
The control device 21 can be composed of, for example, a desktop computer, a notebook personal computer, a tablet, a smartphone, a clock-type device, or the like.
The control unit 22 can be composed of a CPU, a ROM, a RAM, and the like. The control unit 22 may be configured to include a GPU.

主記憶部23は、SRAM、DRAM、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、制御部22が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。
通信部24は、ネットワークNを介して、評価推定装置1との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。
The main storage unit 23 is a temporary storage area for SRAM, DRAM, flash memory, etc., and temporarily stores data necessary for the control unit 22 to execute arithmetic processing.
The communication unit 24 has a function of communicating with the evaluation estimation device 1 via the network N, and can transmit and receive required information.

操作部25は、例えば、ハードウェアキーボード、マウス、タッチパネル等で構成され、表示パネル26に表示されたアイコン等の操作、文字等の入力等を行うことができる。 The operation unit 25 is composed of, for example, a hardware keyboard, a mouse, a touch panel, etc., and can operate icons and the like displayed on the display panel 26, input characters and the like, and the like.

表示パネル26は、液晶パネル又は有機EL(Electro Luminescence)表示パネル等で構成することができる。制御部22は、表示パネル26に所要の情報を表示するための制御を行う。 The display panel 26 can be composed of a liquid crystal panel, an organic EL (Electro Luminescence) display panel, or the like. The control unit 22 controls to display the required information on the display panel 26.

補助記憶部27は大容量メモリ、ハードディスク等であり、制御部22が処理を実行するために必要な、製造プログラム以外のプログラム271を記憶している。また、補助記憶部27は、評価推定装置1から取得した製造プロトコル、製造プログラムをそれぞれ記憶した製造プロトコルDB272、製造プログラムDB273、及び評価プロトコルDB274を記憶している。製造プロトコルDB272、製造プログラムDB273、及び評価プロトコルDB274は、製造プロトコルDB142、製造プログラムDB143、及び評価プロトコルDB144と同様の構成を有する。 The auxiliary storage unit 27 is a large-capacity memory, a hard disk, or the like, and stores a program 271 other than the manufacturing program, which is necessary for the control unit 22 to execute the process. Further, the auxiliary storage unit 27 stores the manufacturing protocol DB 272, the manufacturing program DB 273, and the evaluation protocol DB 274 that store the manufacturing protocol and the manufacturing program acquired from the evaluation estimation device 1, respectively. The manufacturing protocol DB 272, the manufacturing program DB 273, and the evaluation protocol DB 274 have the same configurations as the manufacturing protocol DB 142, the manufacturing program DB 143, and the evaluation protocol DB 144.

培養機器28においては、制御部22が補助記憶部27からプログラム271を読み出し、人工多能性幹細胞を分化誘導し、目的の分化細胞を製造する。
細胞調製機器29は、例えば遠心分離機が内蔵されており、例えば分化細胞の製造の過程で細胞懸濁液を遠心し、上清と細胞を分離できるため、細胞群や培養上清を回収する機器として用いられる。
細胞分析機器30は、分化細胞の細胞数をカウントする細胞カウンター、細胞形態を取得するための顕微鏡、表面抗原定量解析装置等が挙げられる。
In the culture device 28, the control unit 22 reads the program 271 from the auxiliary storage unit 27, induces differentiation of induced pluripotent stem cells, and produces the desired differentiated cells.
The cell preparation device 29 has, for example, a built-in centrifuge, and for example, the cell suspension can be centrifuged in the process of producing differentiated cells to separate the supernatant from the cells, so that the cell group and the culture supernatant are collected. Used as a device.
Examples of the cell analysis device 30 include a cell counter that counts the number of differentiated cells, a microscope for acquiring cell morphology, a surface antigen quantitative analysis device, and the like.

図11は端末3の構成の一例を示すブロック図である。端末3は、装置全体を制御する制御部31、主記憶部32、通信部33、操作部34、表示パネル35、及び補助記憶部36を備える。端末3は、例えば、デスクトップ型コンピュータ、ノート型パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン、時計型デバイス等で構成することができる。制御部31は、CPU、ROM及びRAM等で構成することができる。主記憶部32、通信部33、操作部34、及び表示パネル35は、制御装置21の主記憶部23、通信部24、操作部25、及び表示パネル26と同様の構成を有する。
補助記憶部36は大容量メモリ、ハードディスク等であり、制御部31が処理を実行するために必要なプログラム361を記憶している。また、補助記憶部36は、評価推定装置1から取得した製造プロトコル及び評価プロトコルを夫々記憶した製造プロトコルDB362及び評価プロトコルDB363、並びに化合物情報DB364、及び使用履歴情報DB365を記憶している。製造プロトコルDB362、評価プロトコルDB363、化合物情報DB364、及び使用履歴DB365は、製造プロトコルDB142、評価プロトコルDB144、化合物情報DB145、及び使用履歴DB148と同様の構成を有する。
端末3は、吸光度計等の分析装置39から分析結果を取得する。なお、端末3と分析装置39とが接続されている場合には限定されない。
端末4は端末3と同様の構成を有し、制御部41が各部の制御を行う。
FIG. 11 is a block diagram showing an example of the configuration of the terminal 3. The terminal 3 includes a control unit 31, a main storage unit 32, a communication unit 33, an operation unit 34, a display panel 35, and an auxiliary storage unit 36 that control the entire device. The terminal 3 can be composed of, for example, a desktop computer, a notebook personal computer, a tablet, a smartphone, a clock-type device, or the like. The control unit 31 can be composed of a CPU, a ROM, a RAM, and the like. The main storage unit 32, the communication unit 33, the operation unit 34, and the display panel 35 have the same configurations as the main storage unit 23, the communication unit 24, the operation unit 25, and the display panel 26 of the control device 21.
The auxiliary storage unit 36 is a large-capacity memory, a hard disk, or the like, and stores a program 361 required for the control unit 31 to execute a process. In addition, the auxiliary storage unit 36 stores the manufacturing protocol DB 362 and the evaluation protocol DB 363 that each store the manufacturing protocol and the evaluation protocol acquired from the evaluation estimation device 1, the compound information DB 364, and the usage history information DB 365. The production protocol DB 362, the evaluation protocol DB 363, the compound information DB 364, and the usage history DB 365 have the same configurations as the production protocol DB 142, the evaluation protocol DB 144, the compound information DB 145, and the usage history DB 148.
The terminal 3 acquires the analysis result from an analyzer 39 such as an absorptiometer. The case is not limited to the case where the terminal 3 and the analyzer 39 are connected.
The terminal 4 has the same configuration as the terminal 3, and the control unit 41 controls each unit.

図12は、人工多能性幹細胞から分化誘導して神経細胞を製造する手順を示すフローチャートである。
所定の疾患を有する患者の体細胞由来の人工多能性幹細胞を取得する(S101)。
人工多能性幹細胞を継代培養する(S102)。
培地交換を行う(S103)。
神経前駆細胞を培養する(S104)。
培地交換を行う(S105)。
神経細胞を培養する(S106)。
薬剤としての化合物を添加する(S107)。
化合物の添加前後の物性を取得する(S108)。
化合物の添加前後の物性の変化量により、化合物の効果、毒性を評価する(S109)。
人工多能性幹細胞から分化誘導して心筋細胞等の他の細胞を製造する場合も同様にして製造する。
本実施の形態においては、制御部11が、化合物の物性情報を物性情報出力モデルにより取得する。
FIG. 12 is a flowchart showing a procedure for inducing differentiation from induced pluripotent stem cells to produce nerve cells.
Obtain artificial pluripotent stem cells derived from somatic cells of a patient having a predetermined disease (S101).
Induced pluripotent stem cells are subcultured (S102).
The medium is exchanged (S103).
Nerve progenitor cells are cultured (S104).
The medium is exchanged (S105).
Nerve cells are cultured (S106).
A compound as a drug is added (S107).
Obtain the physical characteristics before and after the addition of the compound (S108).
The effect and toxicity of the compound are evaluated based on the amount of change in physical properties before and after the addition of the compound (S109).
The same applies to the case of producing other cells such as cardiomyocytes by inducing differentiation from induced pluripotent stem cells.
In the present embodiment, the control unit 11 acquires the physical property information of the compound by the physical property information output model.

図13は、物性情報出力モデルの構成を示す模式図である。
物性情報出力モデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される学習モデルであり、多層のニューラルネットワーク(深層学習)を用いることができる。例えば、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network)を用いることができるが、深層学習としてリカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network:RNN)を用いてもよい。その他、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン等の他の機械学習を用いてもよい。制御部11が、物性情報出力モデルからの指令に従って、物性情報出力モデルの入力層に入力された 細胞基礎情報、臨床情報、培養条件、化合物情報、画像データ、マーカー値、及び細胞特性情報に対し演算を行い、物性情報を出力するように動作する。細胞情報として、細胞基礎情報、臨床情報、培養条件、化合物情報、画像データ、マーカー値、及び細胞特性情報の全てを入力する場合には限定されない。
FIG. 13 is a schematic diagram showing the configuration of the physical characteristic information output model.
The physical property information output model is a learning model that is expected to be used as a program module that is a part of artificial intelligence software, and a multi-layer neural network (deep learning) can be used. For example, a convolutional neural network (Convolutional Neural Network) can be used, but a recurrent neural network (RNN) may be used as deep learning. In addition, other machine learning such as decision trees, random forests, and support vector machines may be used. The control unit 11 receives commands from the physical characteristic information output model for basic cell information, clinical information, culture conditions, compound information, image data, marker values, and cell characteristic information input to the input layer of the physical characteristic information output model. It operates to perform calculations and output physical property information. The cell information is not limited to the case where all of the basic cell information, clinical information, culture conditions, compound information, image data, marker values, and cell characteristic information are input.

制御部11は、物性情報出力モデルに、化合物の添加の前後の画像データと、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物情報、化合物の添加の前後のマーカー値、及び細胞特性情報とを入力する。画像データは複数のコンボリューション層及びプーリング層に入力され、圧縮される。プーリング層の画像データと、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物情報、マーカー値、及び細胞特性情報とは結合され、複数のコンボリューション層及びプーリング層に入力され、圧縮され、物性情報を出力する。出力層は物性情報を出力する複数のニューロンを有する。例えば評価項目がAβ38量、Aβ40量、Aβ42量である、IDNo.2の物性情報出力モデルにおいて、ニューロンから出力される物性情報は、ソフトマックス関数を用いた場合、Aβ38量、Aβ40量、Aβ42量の組み合わせと、各組み合わせの確率値とである。
例えば、Aβ38量 10pmol/L、Aβ40量 600pmol/L、Aβ42量 180pmol/L…0.92(確率値)
Aβ38量 9pmol/L、Aβ40量 650pmol/L、Aβ42量 150pmol/L…0.04
・・・のように出力する。
なお、物性情報出力モデルは、画像データを圧縮した後、他の細胞情報と結合する場合には限定されない。
The control unit 11 adds image data before and after the addition of the compound, basic cell information, clinical information, genetic information, culture conditions, compound information, marker values before and after the addition of the compound, and cell characteristic information to the physical property information output model. And enter. Image data is input to a plurality of convolution layers and pooling layers and compressed. The image data of the pooling layer is combined with basic cell information, clinical information, genetic information, culture conditions, compound information, marker values, and cell characteristic information, and is input to and compressed in a plurality of convolution layers and pooling layers. Output physical property information. The output layer has a plurality of neurons that output physical property information. For example, the evaluation items are Aβ38 amount, Aβ40 amount, and Aβ42 amount. In the physical characteristic information output model of No. 2, the physical characteristic information output from the neuron is a combination of Aβ38 amount, Aβ40 amount, and Aβ42 amount and a probability value of each combination when the softmax function is used.
For example, Aβ38 amount 10 pmol / L, Aβ40 amount 600 pmol / L, Aβ42 amount 180 pmol / L ... 0.92 (probability value)
Aβ38 amount 9 pmol / L, Aβ40 amount 650 pmol / L, Aβ42 amount 150 pmol / L ... 0.04
Output as ...
The physical characteristic information output model is not limited to the case where the image data is compressed and then combined with other cell information.

図14は、制御部11による物性情報出力モデルの生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
制御部11は、教師データDB146から教師データを読み出す(ステップS111)。制御部11は、教師データDB146の各行の細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物情報、画像データ、マーカー値及び細胞特性情報に、物性情報をラベル付けし、教師データを取得する。
制御部11は教師データを用いて、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物情報、画像データ、マーカー値、及び細胞特性情報を入力した場合に物性情報を出力する物性情報出力モデルを生成する(ステップS112)。制御部11は、生成した物性情報出力モデルを物性情報出力モデルDB147に格納し、一連の処理を終了する。
なお、物性情報出力モデルの生成は、制御部22又は制御部31により行うことにしてもよい。
FIG. 14 is a flowchart showing an example of a procedure for generating a physical characteristic information output model by the control unit 11.
The control unit 11 reads the teacher data from the teacher data DB 146 (step S111). The control unit 11 labels the physical property information on the cell basic information, clinical information, genetic information, culture conditions, compound information, image data, marker value and cell characteristic information of each row of the teacher data DB 146, and acquires the teacher data. ..
The control unit 11 uses the teacher data to output physical property information when inputting basic cell information, clinical information, genetic information, culture conditions, compound information, image data, marker values, and cell characteristic information. Is generated (step S112). The control unit 11 stores the generated physical characteristic information output model in the physical characteristic information output model DB 147, and ends a series of processing.
The physical property information output model may be generated by the control unit 22 or the control unit 31.

図15は、制御部11による物性情報の取得及び送信の処理の手順の一例を示すフローチャートである。
制御部31は、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報を評価推定装置1へ送信する(S301)。
制御部11は、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報を受信し、使用履歴DB148に記憶する(S121)。
制御部31は、培養条件を評価推定装置1へ送信する(S302)。
制御部11は、培養条件を受信し、使用履歴DB148に記憶する(S122)。
制御部31は、化合物情報を評価推定装置1へ送信する(S303)。
制御部11は、化合物情報を受信し、使用履歴DB148に記憶する(S123)。
FIG. 15 is a flowchart showing an example of a procedure for processing the acquisition and transmission of physical property information by the control unit 11.
The control unit 31 transmits basic cell information, clinical information, and genetic information to the evaluation estimation device 1 (S301).
The control unit 11 receives the basic cell information, clinical information, and genetic information and stores them in the usage history DB 148 (S121).
The control unit 31 transmits the culture conditions to the evaluation estimation device 1 (S302).
The control unit 11 receives the culture conditions and stores them in the usage history DB 148 (S122).
The control unit 31 transmits the compound information to the evaluation estimation device 1 (S303).
The control unit 11 receives the compound information and stores it in the usage history DB 148 (S123).

制御部31は、添加前の画像データを評価推定装置1へ送信する(S304)。
制御部11は、添加前の画像データを受信し、使用履歴DB148に記憶する(S124)。制御部11は、培養装置2の細胞分析機器30としての顕微鏡から直接画像データを取得してもよい。
制御部31は、添加前のマーカー値及び細胞特性情報を評価推定装置1へ送信する(S305)。制御部31は、例えば培地のAβ量等を送信する。
制御部11は、添加前のマーカー値及び細胞特性情報を受信し、使用履歴DB148に記憶する(S125)。
制御部31は、添加後の画像データを評価推定装置1へ送信する(S306)。
制御部11は、添加後の画像データを受信し、使用履歴DB148に記憶する(S126)。
制御部31は、添加後のマーカー値及び細胞特性情報を評価推定装置1へ送信する(S307)。
制御部11は、添加後のマーカー値及び細胞特性情報を受信し、使用履歴DB148に記憶する(S127)。
The control unit 31 transmits the image data before addition to the evaluation estimation device 1 (S304).
The control unit 11 receives the image data before addition and stores it in the usage history DB 148 (S124). The control unit 11 may acquire image data directly from the microscope as the cell analysis device 30 of the culture device 2.
The control unit 31 transmits the marker value and the cell characteristic information before addition to the evaluation estimation device 1 (S305). The control unit 31 transmits, for example, the amount of Aβ in the medium.
The control unit 11 receives the marker value and the cell characteristic information before addition and stores them in the usage history DB 148 (S125).
The control unit 31 transmits the added image data to the evaluation estimation device 1 (S306).
The control unit 11 receives the image data after the addition and stores it in the usage history DB 148 (S126).
The control unit 31 transmits the marker value and the cell characteristic information after the addition to the evaluation estimation device 1 (S307).
The control unit 11 receives the marker value and the cell characteristic information after the addition and stores them in the usage history DB 148 (S127).

制御部11は、物性情報出力モデルDB147を読み出し、評価項目に基づいて、物性情報出力モデルを選択する(S128)。
制御部11は、細胞情報及び化合物情報を物性情報出力モデルに入力する(S129)。
制御部11は、物性情報出力モデルの物性情報を取得する(S130)。
制御部11は、物性情報を使用履歴DB148に記憶する(S131)。
制御部11は、物性情報を端末3へ送信し(S132)、処理を終了する。
制御部31は物性情報を受信し(S308)、使用履歴DB365に記憶する。
The control unit 11 reads out the physical characteristic information output model DB 147 and selects the physical characteristic information output model based on the evaluation items (S128).
The control unit 11 inputs cell information and compound information to the physical characteristic information output model (S129).
The control unit 11 acquires the physical property information of the physical characteristic information output model (S130).
The control unit 11 stores the physical property information in the usage history DB 148 (S131).
The control unit 11 transmits the physical property information to the terminal 3 (S132), and ends the process.
The control unit 31 receives the physical property information (S308) and stores it in the usage history DB 365.

制御部11は、物性情報の推定結果の信頼度が向上するように、物性情報出力モデルが出力した物性情報と、その実測値とに基づいて、物性情報出力モデルを再学習させることができる。
図16は、制御部11による物性情報出力モデルの再学習処理の手順を示すフローチャートである。
制御部11は、使用履歴DB148を読み出す(S141)。
制御部11は、物性情報と実測値とを有するIDNo.の使用履歴を教師データとして取得する(142)。
制御部11は教師データを用いて、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物情報、画像データ、マーカー値、及び細胞特性情報を入力した場合に物性情報を出力する物性情報出力モデルを生成する(ステップS143)。制御部11は、生成した物性情報出力モデルを物性情報出力モデルDB147に格納し、一連の処理を終了する。
The control unit 11 can relearn the physical characteristic information output model based on the physical characteristic information output by the physical characteristic information output model and the measured value thereof so that the reliability of the estimation result of the physical characteristic information is improved.
FIG. 16 is a flowchart showing a procedure of re-learning processing of the physical characteristic information output model by the control unit 11.
The control unit 11 reads the usage history DB 148 (S141).
The control unit 11 has an ID No. 1 having physical property information and an actually measured value. The usage history of is acquired as teacher data (142).
The control unit 11 uses the teacher data to output physical property information when inputting basic cell information, clinical information, genetic information, culture conditions, compound information, image data, marker values, and cell characteristic information. Is generated (step S143). The control unit 11 stores the generated physical characteristic information output model in the physical characteristic information output model DB 147, and ends a series of processing.

本実施形態によれば、分化細胞の細胞情報を物性情報出力モデルに入力して、物性情報を取得するので、コストがかかり、煩雑である、化合物の評価工程を省略できる。細胞製造時(ロット毎)に、陽性対象で比較することにより、化合物の評価の精度も把握できる。
再学習により、出力する物性情報の精度が向上する。
再学習においては、各教師データ(条件、情報、画像データ、マーカー値等)を母集団とした正規分布、有意水準、信頼区間、平均と分散の推定や検定、基準値の設定等の統計処理を行い、各教師データの結果に対して優先順位を並べ替えることができる。
According to the present embodiment, since the cell information of the differentiated cells is input to the physical characteristic information output model and the physical characteristic information is acquired, the costly and complicated evaluation step of the compound can be omitted. The accuracy of compound evaluation can also be grasped by comparing positive subjects at the time of cell production (for each lot).
Re-learning improves the accuracy of the output physical property information.
In re-learning, statistical processing such as normal distribution, significance level, confidence interval, mean and variance estimation and test, setting of reference value, etc. using each teacher data (condition, information, image data, marker value, etc.) as a population. Can be performed to sort the priorities for the results of each teacher data.

(実施の形態2)
図17は実施の形態2に係る情報処理システム10の評価推定装置1の構成の一例を示すブロック図、図18は実施の形態2に係る端末3の構成の一例を示すブロック図である。図17及び図18中、図2及び図11と同一部分は同一符号を付して省略な説明を省略する。
評価推定装置1の補助記憶部14は、第1物性情報出力モデル及び第2物性情報出力モデル情報をそれぞれ記憶した第1物性情報出力モデルDB149及び第2物性情報出力モデルDB151を有する。第1物性情報出力モデルは、化合物を添加する前の画像データ及び培地データ等を含む細胞情報を入力した場合に第1の物性情報を出力する。第2物性情報出力モデルは、化合物を添加した後の画像データ及び培地データ等を含む細胞情報を入力した場合に第2の物性情報を出力する。
端末3は、評価推定装置1の第1物性情報出力モデル及び第2物性情報出力モデルをインストールし、補助記憶部36に、第1物性情報出力モデルDB149及び第2物性情報出力モデルDB151に対応する第1物性情報出力モデルDB366及び第2物性情報出力モデルDB367を記憶している。制御部11又は31は、第1物性情報出力モデル及び第2物性情報出力モデルにより取得した第1物性情報と第2物性情報との差分により、化合物の添加前後の物性の変化量を取得する。
(Embodiment 2)
FIG. 17 is a block diagram showing an example of the configuration of the evaluation estimation device 1 of the information processing system 10 according to the second embodiment, and FIG. 18 is a block diagram showing an example of the configuration of the terminal 3 according to the second embodiment. In FIGS. 17 and 18, the same parts as those in FIGS. 2 and 11 are designated by the same reference numerals, and abbreviated description thereof will be omitted.
The auxiliary storage unit 14 of the evaluation estimation device 1 has a first physical characteristic information output model DB 149 and a second physical characteristic information output model DB 151 that store the first physical characteristic information output model and the second physical characteristic information output model information, respectively. The first physical characteristic information output model outputs the first physical characteristic information when cell information including image data and medium data before adding the compound is input. The second physical characteristic information output model outputs the second physical characteristic information when the cell information including the image data and the medium data after the addition of the compound is input.
The terminal 3 installs the first physical characteristic information output model and the second physical characteristic information output model of the evaluation estimation device 1, and corresponds to the first physical characteristic information output model DB 149 and the second physical characteristic information output model DB 151 in the auxiliary storage unit 36. The first physical characteristic information output model DB366 and the second physical characteristic information output model DB367 are stored. The control unit 11 or 31 acquires the amount of change in the physical characteristics before and after the addition of the compound by the difference between the first physical characteristic information and the second physical characteristic information acquired by the first physical characteristic information output model and the second physical characteristic information output model.

図19は、教師データDB146のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。使用履歴は培養装置2毎に記憶している。教師データDB146は、IDNo.列と、細胞基礎情報列と、臨床情報列と、遺伝情報列と、培養条件列と、化合物情報列と、画像データ列と、マーカー値列と、細胞特性情報列と、第1物性情報列と、第2物性情報列と、差分情報列とを記憶している。IDNo.列、細胞基礎情報列、臨床情報列、遺伝情報列、培養条件列、化合物情報列、画像データ列、マーカー値列、及び細胞特性情報列は、実施の形態1に係る教師データDB146のIDNo.列、細胞基礎情報列、臨床情報列、遺伝情報列、培養条件列、化合物情報列、画像データ列、マーカー値列、及び細胞特性情報列と同様の構成を有する。第1物性情報列は、化合物の添加前に分析装置を用いて得られた第1物性情報を記憶している。第2物性情報列は、化合物の添加後に分析装置を用いて得られた第2物性情報を記憶している。具体的には、IDNo.1、No.2の行の場合、第1物性情報は化合物の添加前に測定した分化細胞の細胞数当たりのAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40、第2物性情報は化合物の添加後に測定した分化細胞の細胞数当たりのAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40である。第1物性情報及び第2物性情報としては、前記(Aβ38/Aβ40)/総Aβ量及び(Aβ42/Aβ40)/総Aβ量でもよい。細胞情報として画像データを入力しない場合、第1物性情報及び第2物性情報は分化細胞の画像データであってもよい。 FIG. 19 is an explanatory diagram showing an example of the record layout of the teacher data DB 146. The usage history is stored for each incubator 2. The teacher data DB 146 has an ID No. A column, a cell basic information column, a clinical information column, a genetic information column, a culture condition column, a compound information column, an image data column, a marker value column, a cell characteristic information column, and a first physical property information column. , The second physical property information string, and the difference information string are stored. ID No. The columns, cell basic information sequence, clinical information sequence, genetic information sequence, culture condition column, compound information sequence, image data sequence, marker value sequence, and cell characteristic information sequence are the ID Nos. Of the teacher data DB 146 according to the first embodiment. It has the same structure as the column, cell basic information sequence, clinical information sequence, genetic information sequence, culture condition sequence, compound information sequence, image data sequence, marker value sequence, and cell characteristic information sequence. The first physical characteristic information sequence stores the first physical characteristic information obtained by using the analyzer before the addition of the compound. The second physical characteristic information sequence stores the second physical characteristic information obtained by using the analyzer after the addition of the compound. Specifically, ID No. 1, No. In the case of row 2, the first physical property information is Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 per cell number of differentiated cells measured before the addition of the compound, and the second physical property information is per cell number of differentiated cells measured after the addition of the compound. Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40. The first physical property information and the second physical property information may be the above-mentioned (Aβ38 / Aβ40) / total Aβ amount and (Aβ42 / Aβ40) / total Aβ amount. When the image data is not input as the cell information, the first physical property information and the second physical property information may be image data of differentiated cells.

図20は、使用履歴DB148のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。使用履歴は培養装置2毎に記憶している。使用履歴DB148は、IDNo.列と、細胞基礎情報列と、臨床情報列と、遺伝情報列と、培養条件列と、化合物情報列と、画像データ列と、マーカー値列と、細胞特性情報列と、日時列と、第1物性情報列と、第2物性情報列と、差分情報列と、実測値列とを記憶している。IDNo.列、細胞基礎情報列、臨床情報列、遺伝情報列、培養条件列、化合物情報列、画像データ列、マーカー値列、細胞特性情報列、及び日時列は、実施の形態1に係る使用履歴DB148のIDNo.列、細胞基礎情報列、臨床情報列、遺伝情報列、培養条件列、化合物情報列、画像データ列、マーカー値列、細胞特性情報列、及び日時列と同様の構成を有する。第1物性情報列は、第1物性情報出力モデルが出力した第1物性情報を記憶している。第2物性情報列は、第2物性情報出力モデルが出力した第2物性情報を記憶している。差分情報列は、第1物性情報と第2物性情報との差分を記憶している。実測値列は、分析装置を用いて得られた第1物性情報及び第2物性情報の実測値、並びに実測した第1物性情報及び第2物性情報の差分情報を記憶している。IDNo.2の行の場合、第1物性情報は化合物の添加前に第1物性情報出力モデルにより取得した、分化細胞の細胞数当たりのAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40、第2物性情報は化合物の添加後に第2物性情報出力モデルにより取得した分化細胞の細胞数当たりのAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40である。IDNo.2の行には、併せて、同一の分化細胞に対し、化合物の添加の前後の実測値により求めたAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40も記憶している。 FIG. 20 is an explanatory diagram showing an example of the record layout of the usage history DB 148. The usage history is stored for each incubator 2. The usage history DB 148 has an ID No. A column, a cell basic information column, a clinical information column, a genetic information column, a culture condition column, a compound information column, an image data column, a marker value column, a cell characteristic information column, a date and time column, and the first. It stores one physical property information string, a second physical property information string, a difference information string, and an actually measured value string. ID No. The columns, cell basic information sequence, clinical information column, genetic information column, culture condition column, compound information column, image data column, marker value column, cell characteristic information column, and date and time column are usage history DB148 according to the first embodiment. ID No. It has the same structure as the column, cell basic information column, clinical information column, genetic information column, culture condition column, compound information column, image data column, marker value column, cell characteristic information column, and date and time column. The first physical characteristic information string stores the first physical characteristic information output by the first physical characteristic information output model. The second physical characteristic information string stores the second physical characteristic information output by the second physical characteristic information output model. The difference information column stores the difference between the first physical property information and the second physical property information. The actually measured value sequence stores the actually measured values of the first and second physical property information obtained by using the analyzer, and the difference information of the actually measured first and second physical property information. ID No. In the case of row 2, the first physical characteristic information is Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 per number of differentiated cells obtained by the first physical characteristic information output model before the addition of the compound, and the second physical characteristic information is after the addition of the compound. It is Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 per the number of differentiated cells acquired by the second physical characteristic information output model. ID No. In line 2, Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 obtained by actual measurement values before and after the addition of the compound are also stored in the same differentiated cells.

図21は、第1物性情報出力モデル及びの第2物性情報出力モデルの構成を示す模式図である。
制御部11は、第1物性情報出力モデルに、化合物の添加前の画像データと、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物の添加前の、マーカー値及び細胞特性情報とを入力する。画像データは複数のコンボリューション層及びプーリング層に入力され、圧縮される。プーリング層の画像データと、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物情報、マーカー値、及び細胞特性情報とは結合され、複数のコンボリューション層及びプーリング層に入力され、圧縮され、第1物性情報を出力する。出力層は物性情報を出力する複数のニューロンを有する。ニューロンから出力される第1物性情報は、評価項目が細胞数当たりのAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40
であり、ソフトマックス関数を用いた場合、Aβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40の各値の組み合わせと、各組み合わせの確率値とである。
例えば、細胞数当たりのAβ38/Aβ40 0.017、細胞数当たりのAβ42/Aβ40 0.30…0.94
細胞数当たりのAβ38/Aβ40 0.019、細胞数当たりのAβ40/Aβ40 0.35…0.03
・・・のように出力する。
制御部11は、確率値が最も高い組み合わせに基づき、Aβ38/Aβ40として0.017であり、Aβ42/Aβ40として0.30を取得する。
FIG. 21 is a schematic diagram showing the configurations of the first physical characteristic information output model and the second physical characteristic information output model.
The control unit 11 inputs the image data before the addition of the compound, the basic cell information, the clinical information, the genetic information, the culture conditions, the marker value and the cell characteristic information before the addition of the compound into the first physical property information output model. To do. Image data is input to a plurality of convolution layers and pooling layers and compressed. The image data of the pooling layer is combined with basic cell information, clinical information, genetic information, culture conditions, compound information, marker values, and cell characteristic information, and is input to and compressed in a plurality of convolution layers and pooling layers. The first physical property information is output. The output layer has a plurality of neurons that output physical property information. In the first physical property information output from the neuron, the evaluation items are Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 per cell number.
When the softmax function is used, it is a combination of each value of Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 and a probability value of each combination.
For example, Aβ38 / Aβ40 0.017 per cell number, Aβ42 / Aβ40 0.30 ... 0.94 per cell number.
Aβ38 / Aβ40 0.019 per cell number, Aβ40 / Aβ40 0.35 ... 0.03 per cell number
Output as ...
The control unit 11 acquires 0.017 as Aβ38 / Aβ40 and 0.30 as Aβ42 / Aβ40 based on the combination having the highest probability value.

第1物性情報が(Aβ38/Aβ40)/総Aβ量及び(Aβ42/Aβ40)/総Aβ量である場合、
例えば、(Aβ38/Aβ40)/総Aβ量 2.1×10-5、Aβ凝集なし、(Aβ42/Aβ40)/総Aβ量 3.8×10-4 Aβ凝集あり、…0.92
(Aβ38/Aβ40)/総Aβ量 1.9×10-5 Aβ凝集なし、(Aβ42/Aβ40)/総Aβ量 3.4×10-4、Aβ凝集あり…0.02
・・・のように出力する。
When the first physical property information is (Aβ38 / Aβ40) / total Aβ amount and (Aβ42 / Aβ40) / total Aβ amount
For example, (Aβ38 / Aβ40) / total Aβ amount 2.1 × 10 -5 , no Aβ aggregation, (Aβ42 / Aβ40) / total Aβ amount 3.8 × 10 -4 with Aβ aggregation,… 0.92
(Aβ38 / Aβ40) / total Aβ amount 1.9 × 10 -5 without Aβ aggregation, (Aβ42 / Aβ40) / total Aβ amount 3.4 × 10 -4 , with Aβ aggregation… 0.02
Output as ...

制御部11は、第2物性情報出力モデルに、化合物の添加後の画像データと、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物情報、化合物の添加後の、マーカー値及び細胞特性情報とを入力する。画像データは複数のコンボリューション層及びプーリング層に入力され、圧縮される。プーリング層の画像データと、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物情報、マーカー値、及び細胞特性情報とは結合され、複数のコンボリューション層及びプーリング層に入力され、圧縮され、第2物性情報を出力する。出力層は第2物性情報を出力する複数のニューロンを有する。ニューロンから出力される第2物性情報は、評価項目はAβ量や画像データであり、ソフトマックス関数を用いた場合、Aβ量とAβ凝集性、その確率値とである。
例えば、細胞数当たりのAβ38/Aβ40 0.010、細胞数当たりのAβ42/Aβ40 0.10 0.93
細胞数当たりのAβ38/Aβ40 0.016、細胞数当たりのAβ42/Aβ40 0.26 0.04
・・・のように出力する。 制御部11は、Aβ38/Aβ40として0.010を、Aβ42/Aβ40として0.10を取得する。
The control unit 11 adds image data after the addition of the compound, basic cell information, clinical information, genetic information, culture conditions, compound information, marker value and cell characteristic information after the addition of the compound to the second physical property information output model. And enter. Image data is input to a plurality of convolution layers and pooling layers and compressed. The image data of the pooling layer is combined with basic cell information, clinical information, genetic information, culture conditions, compound information, marker values, and cell characteristic information, and is input to and compressed in a plurality of convolution layers and pooling layers. The second physical property information is output. The output layer has a plurality of neurons that output the second physical characteristic information. The evaluation items of the second physical property information output from the neuron are the amount of Aβ and image data, and when the softmax function is used, the amount of Aβ, the Aβ cohesiveness, and the probability value thereof.
For example, Aβ38 / Aβ40 0.010 per cell number, Aβ42 / Aβ40 0.10 0.93 per cell number.
Aβ38 / Aβ40 0.016 per cell number, Aβ42 / Aβ40 0.26 0.04 per cell number
Output as ... The control unit 11 acquires 0.010 as Aβ38 / Aβ40 and 0.10 as Aβ42 / Aβ40.

図22は、制御部11による第1物性情報出力モデルの生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。制御部11は、評価項目毎に第1物性情報出力モデルを生成する。
制御部11は、教師データDB146から評価項目に応じた教師データを読み出す(ステップS151)。制御部11は、教師データDB146の各行の細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、添加前の画像データ、添加前のマーカー値及び細胞特性情報に対し、第1物性情報をラベル付けし、教師データを取得する。
制御部11は教師データを用いて、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物情報、添加前の画像データ、添加前のマーカー値及び細胞特性情報を入力した場合に第1物性情報を出力する物性情報出力モデルを生成する(ステップS152)。制御部11は、生成した第1物性情報出力モデルを第1物性情報出力DB149に格納し、一連の処理を終了する。
制御部11は、第2物性情報出力モデルも同様にして生成し、第2物性情報出力DB151に格納する。
FIG. 22 is a flowchart showing an example of a procedure for generating the first physical characteristic information output model by the control unit 11. The control unit 11 generates a first physical characteristic information output model for each evaluation item.
The control unit 11 reads the teacher data according to the evaluation item from the teacher data DB 146 (step S151). The control unit 11 labels the first physical property information with respect to the cell basic information, clinical information, genetic information, culture conditions, image data before addition, marker value before addition, and cell characteristic information of each row of the teacher data DB 146. , Get teacher data.
When the control unit 11 inputs basic cell information, clinical information, genetic information, culture conditions, compound information, image data before addition, marker value before addition, and cell characteristic information using teacher data, the first physical property information Is generated (step S152). The control unit 11 stores the generated first physical characteristic information output model in the first physical characteristic information output DB 149, and ends a series of processing.
The control unit 11 also generates the second physical characteristic information output model in the same manner and stores it in the second physical characteristic information output DB 151.

端末3は、評価推定装置1の第1物性情報出力DB149及び第2物性情報出力DB151をインストールし、補助記憶部36に第1物性情報出力DB366及び第2物性情報出力DB367として記憶する。以下、端末3が第1物性情報及び第2物性情報を推定する場合につき説明する。この場合、制御部31が取得部、選択部、推定部、及び出力部として機能する。 The terminal 3 installs the first physical characteristic information output DB 149 and the second physical characteristic information output DB 151 of the evaluation estimation device 1, and stores them in the auxiliary storage unit 36 as the first physical characteristic information output DB 366 and the second physical characteristic information output DB 367. Hereinafter, a case where the terminal 3 estimates the first physical property information and the second physical property information will be described. In this case, the control unit 31 functions as an acquisition unit, a selection unit, an estimation unit, and an output unit.

図23は、制御部31による物性情報の取得及び送信の処理の手順の一例を示すフローチャートである。
制御部31は、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報を使用履歴DB365に記憶する(S311)。
制御部31は、培養条件を使用履歴DB365に記憶する(S312)。
制御部31は、化合物情報を使用履歴DB365に記憶する(S313)。
制御部31は、添加前の画像データを取得し、使用履歴DB365に記憶する(S314)。
制御部31は、添加前のマーカー値及び細胞特性情報を取得し、使用履歴DB365に記憶する(S315)。
制御部31は、第1物性情報出力モデルDB366から、評価項目に応じて第1物性情報出力モデルを選択する(S316)。
制御部31は、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、添加前の画像データ、マーカー値及び細胞特性情報を第1物性情報出力モデルに入力する(S317)。
制御部31は、第1物性情報を取得する(S318)。
制御部31は、第1物性情報に基づいて化合物を添加するか否かを判定する(S319)。制御部31は例えば細胞数又は生存率等に基づいて、化合物を添加して物性情報を得られるか否かを判定する。
制御部31は、第1物性情報に基づいて化合物を添加すると判定した場合(S319:YES)、化合物の添加の指示を表示パネル35等に出力する(S320)。
制御部31は、添加後の画像データを取得し、使用履歴DB365に記憶する(S321)。
制御部31は、添加後のマーカー値及び細胞特性情報を取得し、使用履歴DB365に記憶する(S322)。
制御部31は、第2物性情報出力モデルDB367から、評価項目に応じて第2物性情報出力モデルを選択する(S323)。
制御部31は、細胞基礎情報、臨床情報、遺伝情報、培養条件、化合物情報、添加後の画像データ、マーカー値及び細胞特性情報を第2物性情報出力モデルに入力する(S324)。
制御部31は、第2物性情報を取得する(S325)。
制御部31は、第1物性情報及び第2物性情報に基づいて差分情報を取得する(S326)。第1物性情報及び第2物性情報が添加前及び添加後の細胞数当たりのAβ42/Aβ40である場合、添加前及び添加後のAβ42/Aβ40の差分を算出する。図21において説明したように、制御部31が第1物性情報のAβ38/Aβ40として0.017を、Aβ42/Aβ40として0.30を取得し、第2物性情報のAβ38/Aβ40として0.010を、Aβ42/Aβ40として0.10を取得した場合、差分情報(第1物性情報−第2物性情報)は、Aβ38/Aβ40が0.007、Aβ42/Aβ40が0.20である。
制御部31は、第1物性情報、第2物性情報、及び差分情報を使用履歴DB365に記憶する(S327)。
制御部31は、第1物性情報、第2物性情報、及び差分情報を評価推定装置1及び端末4へ送信し(S328)、処理を終了する。
FIG. 23 is a flowchart showing an example of a procedure for processing the acquisition and transmission of physical property information by the control unit 31.
The control unit 31 stores basic cell information, clinical information, and genetic information in the usage history DB 365 (S311).
The control unit 31 stores the culture conditions in the usage history DB 365 (S312).
The control unit 31 stores the compound information in the usage history DB 365 (S313).
The control unit 31 acquires the image data before addition and stores it in the usage history DB 365 (S314).
The control unit 31 acquires the marker value and the cell characteristic information before the addition and stores them in the usage history DB 365 (S315).
The control unit 31 selects the first physical characteristic information output model from the first physical characteristic information output model DB366 according to the evaluation item (S316).
The control unit 31 inputs basic cell information, clinical information, genetic information, culture conditions, image data before addition, marker values, and cell characteristic information into the first physical characteristic information output model (S317).
The control unit 31 acquires the first physical property information (S318).
The control unit 31 determines whether or not to add the compound based on the first physical property information (S319). The control unit 31 determines whether or not the compound can be added to obtain physical property information based on, for example, the number of cells or the survival rate.
When the control unit 31 determines that the compound is to be added based on the first physical property information (S319: YES), the control unit 31 outputs an instruction for adding the compound to the display panel 35 or the like (S320).
The control unit 31 acquires the image data after the addition and stores it in the usage history DB 365 (S321).
The control unit 31 acquires the marker value and the cell characteristic information after the addition and stores them in the usage history DB 365 (S322).
The control unit 31 selects the second physical characteristic information output model from the second physical characteristic information output model DB367 according to the evaluation item (S323).
The control unit 31 inputs basic cell information, clinical information, genetic information, culture conditions, compound information, image data after addition, marker values and cell characteristic information into the second physical property information output model (S324).
The control unit 31 acquires the second physical property information (S325).
The control unit 31 acquires the difference information based on the first physical property information and the second physical property information (S326). When the first physical property information and the second physical property information are Aβ42 / Aβ40 per number of cells before and after addition, the difference between Aβ42 / Aβ40 before and after addition is calculated. As described with reference to FIG. 21, the control unit 31 acquires 0.017 as Aβ38 / Aβ40 of the first physical characteristic information, 0.30 as Aβ42 / Aβ40, and 0.010 as Aβ38 / Aβ40 of the second physical characteristic information. When 0.10 is acquired as Aβ42 / Aβ40, the difference information (first physical characteristic information-2nd physical characteristic information) is 0.007 for Aβ38 / Aβ40 and 0.20 for Aβ42 / Aβ40.
The control unit 31 stores the first physical characteristic information, the second physical characteristic information, and the difference information in the usage history DB 365 (S327).
The control unit 31 transmits the first physical property information, the second physical characteristic information, and the difference information to the evaluation estimation device 1 and the terminal 4 (S328), and ends the process.

図24は、化合物の添加前後のAβ42/Aβ40を示すグラフである。図24に示すように、所定の化合物の添加によりAβ42/Aβ40は減少する。
本実施の形態においては、制御部31は、表示パネル35に、マイクロプレートの各ウェルに対応して、第1物性情報出力モデルにより取得した第1物性情報としての、化合物の添加前のAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40を表示する。そして、制御部31は、各ウェルに対応して、第2物性情報出力モデルにより取得した第2物性情報としての、化合物の添加後のAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40を表示する。
FIG. 24 is a graph showing Aβ42 / Aβ40 before and after the addition of the compound. As shown in FIG. 24, the addition of a predetermined compound reduces Aβ42 / Aβ40.
In the present embodiment, the control unit 31 displays Aβ38 / before the addition of the compound as the first physical characteristic information acquired by the first physical characteristic information output model corresponding to each well of the microplate on the display panel 35. Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 are displayed. Then, the control unit 31 displays Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 after the addition of the compound as the second physical characteristic information acquired by the second physical characteristic information output model corresponding to each well.

図25は、化合物の添加前のAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40を示す表示画面である。表示画面の上側の各マス目は、下側のマイクロプレートの各ウェルに対応する。制御部31は、マイクロプレートを用いてELISA法等によりAβ38量、Aβ40量、Aβ42量を求めてAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40を算出したとする場合の算出値を第1物性情報出力モデルにより取得し、各ウェルに対応して各マス目に前記算出値を表示する。各マス目の上段がAβ38/Aβ40、下段がAβ42/Aβ40である。図25の表示画面のI列及びIII 列は同一の分化細胞(1)に対応し、II列及びIV列は分化細胞(1)とは異なる他の分化細胞(2)に対応する。制御部31は、分化細胞(1)に係る細胞情報を第1物性情報出力モデルに入力し、取得したAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40をI列及びIII 列のマス目に表示する。制御部31は、分化細胞(2)に係る細胞情報を第1物性情報出力モデルに入力し、取得したAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40をII列及びIV列のマス目に表示する。 FIG. 25 is a display screen showing Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 before the addition of the compound. Each square on the upper side of the display screen corresponds to each well on the lower microplate. The control unit 31 obtains the calculated values when the Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 are calculated by obtaining the Aβ38 amount, the Aβ40 amount, and the Aβ42 amount by the ELISA method or the like using the microplate by the first physical characteristic information output model. Then, the calculated value is displayed in each square corresponding to each well. The upper row of each square is Aβ38 / Aβ40, and the lower row is Aβ42 / Aβ40. Columns I and III of the display screen of FIG. 25 correspond to the same differentiated cell (1), and columns II and IV correspond to other differentiated cells (2) different from the differentiated cell (1). The control unit 31 inputs the cell information related to the differentiated cell (1) into the first physical characteristic information output model, and displays the acquired Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 in the squares of columns I and III. The control unit 31 inputs the cell information related to the differentiated cell (2) into the first physical characteristic information output model, and displays the acquired Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 in the squares of columns II and IV.

図26は、化合物の添加後のAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40を示す表示画面である。図26の表示画面のIII 列及びIV列は化合物を添加したウェルの列である。同一列の分化細胞に対し、夫々異なる化合物を添加した場合を示す。制御部31は、同一列の各ウェルに対応して、添加後のマーカー値を含む細胞情報並びに化合物情報を第2物性情報出力モデルに入力し、取得したAβ38/Aβ40及びAβ42/Aβ40をIII 列及びIV列のマス目に表示する。 FIG. 26 is a display screen showing Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 after the addition of the compound. Rows III and IV of the display screen of FIG. 26 are rows of wells to which the compound has been added. The case where different compounds are added to the differentiated cells in the same row is shown. The control unit 31 inputs the cell information including the marker value after addition and the compound information into the second physical characteristic information output model corresponding to each well in the same row, and inputs the acquired Aβ38 / Aβ40 and Aβ42 / Aβ40 in row III. And display in the square of column IV.

ユーザは、添加後の表示パネル35の表示画面I列とIII 列とを、II列とIV列とを比較することにより、化合物の添加前後の物性の変化量(差分)を取得することができる。
なお、2種類の分化細胞につき物性情報を表示する場合には限定されない。また、同一の分化細胞に対し、夫々異なる化合物を添加する場合に限定されない。同一の化合物につき、濃度を変えて分化細胞に添加した場合の物性情報を表示パネル35に表示してもよい。
The user can obtain the amount of change (difference) in the physical properties before and after the addition of the compound by comparing the display screens I and III of the display panel 35 after the addition with the II and IV columns. ..
The case of displaying physical property information for two types of differentiated cells is not limited. Further, the case is not limited to the case where different compounds are added to the same differentiated cells. Physical property information when the same compound is added to differentiated cells at different concentrations may be displayed on the display panel 35.

本実施形態によれば、第2と第1の物性情報の差分に基づいて、化合物の効果/効能又は毒性/安全性を評価できる。
また、化合物の添加を行う前の細胞情報に基づいて、分化細胞に化合物を添加して評価結果が得られるか否かを判断することもできる。
なお、本実施形態においては、第1物性情報出力モデル及び第2物性情報出力モデルを各別に生成する場合につき説明しているが、これに限定されない。一つの物性情報出力モデルに、化合物の添加前の細胞情報を入力して第1物性情報を出力させ、化合物の添加後の細胞情報を入力して第2物性情報を出力させてもよい。
According to this embodiment, the effect / efficacy or toxicity / safety of the compound can be evaluated based on the difference between the second and first physical property information.
It is also possible to determine whether or not the evaluation result can be obtained by adding the compound to the differentiated cells based on the cell information before the addition of the compound.
In the present embodiment, the case where the first physical characteristic information output model and the second physical characteristic information output model are generated separately is described, but the present invention is not limited to this. In one physical characteristic information output model, the cell information before the addition of the compound may be input to output the first physical property information, and the cell information after the addition of the compound may be input to output the second physical characteristic information.

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 It should be considered that the embodiments disclosed this time are exemplary in all respects and are not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the scope of claims, not the above-mentioned meaning, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the scope of claims.

1 評価推定装置
2 分化誘導培養装置
3、4 端末
10 情報処理システム
11 制御部(取得部、選択部、推定部、出力部)
21 制御装置
22、31 制御部
28 培養機器
12、23、32 主記憶部
13、24、33 通信部
25、34 操作部
14、27、36 補助記憶部
141 情報処理プログラム
142 製造プロトコルDB
143 製造プログラムDB
144 評価プロトコルDB
145 化合物情報DB
146 教師データDB
147 物性情報出力モデルDB
148 使用履歴DB
149 第1物性情報出力モデルDB
151 第2物性情報出力モデルDB
1 Evaluation estimation device 2 Differentiation induction culture device 3, 4 terminals 10 Information processing system 11 Control unit (acquisition unit, selection unit, estimation unit, output unit)
21 Control device 22, 31 Control unit 28 Culture equipment 12, 23, 32 Main storage unit 13, 24, 33 Communication unit 25, 34 Operation unit 14, 27, 36 Auxiliary storage unit 141 Information processing program 142 Manufacturing protocol DB
143 Manufacturing program DB
144 Evaluation Protocol DB
145 Compound Information DB
146 Teacher data DB
147 Physical property information output model DB
148 Usage history DB
149 1st physical characteristic information output model DB
151 Second physical characteristic information output model DB

Claims (17)

人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導し、所定の細胞に分化誘導された前記細胞の細胞情報を取得し、
前記細胞情報と、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報とを含む教師データを取得し、
前記教師データに基づいて、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報が入力された場合に、該細胞の物性情報を出力する学習モデルを生成する、学習モデルの生成方法。
Differentiation is induced from the induced pluripotent stem cell to a predetermined cell, and the cell information of the cell that has been induced to differentiate into the predetermined cell is acquired.
The teacher data including the cell information and the physical property information of the cell based on the measurement using the analyzer is acquired, and the teacher data is acquired.
A method for generating a learning model, which generates a learning model that outputs physical property information of the cells when the cell information of the cells induced to differentiate into a predetermined cell is input based on the teacher data.
所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報と、該細胞の実測に基づく物性情報とを取得し、
前記細胞情報及び前記物性情報に基づき、前記学習モデルを再学習する、請求項1に記載の学習モデルの生成方法。
The cell information of the cell induced to differentiate into a predetermined cell and the physical property information based on the actual measurement of the cell are acquired.
The method for generating a learning model according to claim 1, wherein the learning model is relearned based on the cell information and the physical property information.
化合物情報を取得し、
前記教師データは化合物情報を含み、
前記教師データに基づいて、所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報及び化合物情報が入力された場合に、物性情報を出力する学習モデルを生成する、請求項1又は2に記載の学習モデルの生成方法。
Get compound information,
The teacher data includes compound information
The learning model according to claim 1 or 2, which generates a learning model that outputs physical property information when cell information and compound information of cells induced to differentiate into predetermined cells are input based on the teacher data. How to generate.
前記細胞情報は、細胞の種類、臨床情報、遺伝情報、及び培養条件を含む第1情報と、培養後の細胞画像及び細胞数を含む第2情報とを含む情報である、請求項3に記載の学習モデルの生成方法。 The cell information is the information including the first information including the cell type, clinical information, genetic information, and culture conditions, and the second information including the cell image and the number of cells after culturing, according to claim 3. How to generate a learning model for. 前記物性情報は、細胞数、所定波長の光の吸収特性、染色体情報、画像情報、活動電位、培地情報、及びマーカー値から選択される少なくとも1種の情報である、請求項1から4までのいずれか1項に記載の学習モデルの生成方法。 The physical property information is at least one kind of information selected from the number of cells, light absorption characteristics of a predetermined wavelength, chromosomal information, image information, activity potential, medium information, and marker value, according to claims 1 to 4. The method for generating a learning model according to any one of the items. 前記物性情報は、経時的な変化量を示す、請求項5に記載の学習モデルの生成方法。 The method for generating a learning model according to claim 5, wherein the physical property information indicates the amount of change over time. 人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を取得する取得部と、
所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を入力した場合に、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報を出力する学習モデルに、前記取得部により取得した前記細胞情報を入力して、物性情報を推定する推定部と、
推定した物性情報を出力する出力部と
を備える評価推定装置。
An acquisition unit that acquires cell information of cells that have been induced to differentiate into predetermined cells from induced pluripotent stem cells,
When the cell information of a cell whose differentiation has been induced into a predetermined cell is input, the cell information acquired by the acquisition unit is input to a learning model that outputs physical property information of the cell based on measurement using an analyzer. And an estimation unit that estimates physical property information,
An evaluation estimation device equipped with an output unit that outputs estimated physical property information.
前記取得部は、化合物情報を取得し、
前記学習モデルは前記化合物情報を入力した場合に物性情報を出力し、
前記推定部は、前記学習モデルに、前記取得部により取得した前記化合物情報を入力する、請求項7に記載の評価推定装置。
The acquisition unit acquires compound information and obtains compound information.
The learning model outputs physical property information when the compound information is input.
The evaluation estimation device according to claim 7, wherein the estimation unit inputs the compound information acquired by the acquisition unit into the learning model.
前記取得部は、化合物を添加する前の前記細胞の細胞情報を取得し、
前記学習モデルは前記化合物を添加する前の細胞情報を入力した場合に第1の物性情報を出力するモデルであり、
前記推定部は、前記第1の物性情報を推定する、請求項8に記載の評価推定装置。
The acquisition unit acquires the cell information of the cells before adding the compound, and obtains the cell information.
The learning model is a model that outputs the first physical property information when the cell information before adding the compound is input.
The evaluation estimation device according to claim 8, wherein the estimation unit estimates the first physical property information.
前記取得部は、化合物を添加した後の前記細胞の細胞情報を取得し、
前記学習モデルは前記化合物を添加した後の前記細胞情報を入力した場合に第2の物性情報を出力するモデルであり、
前記推定部は、前記第2の物性情報を推定する、請求項9に記載の評価推定装置。
The acquisition unit acquires the cell information of the cells after the compound is added, and obtains the cell information.
The learning model is a model that outputs second physical property information when the cell information after adding the compound is input.
The evaluation estimation device according to claim 9, wherein the estimation unit estimates the second physical property information.
前記推定部が推定した前記第1の物性情報及び前記第2の物性情報に基づいて、前記化合物の物性情報を算出する算出部を備える、請求項10に記載の評価推定装置。 The evaluation estimation device according to claim 10, further comprising a calculation unit that calculates the physical property information of the compound based on the first physical property information and the second physical property information estimated by the estimation unit. 前記細胞情報は、細胞の種類、臨床情報、遺伝情報、及び培養条件を含む第1情報と、培養後の細胞画像及び細胞数を含む第2情報とを含む情報である、請求項7から11までのいずれか1項に記載の評価推定装置。 The cell information is information including first information including cell type, clinical information, genetic information, and culture conditions, and second information including cell image and cell number after culturing, claims 7 to 11. The evaluation estimation device according to any one of the items up to. 前記物性情報は、細胞数、所定波長の光の吸収特性、染色体情報、画像情報、活動電位、培地情報、及びマーカー値から選択される少なくとも1種の情報である、請求項7から12までのいずれか1項に記載の評価推定装置。 The physical property information is at least one kind of information selected from the number of cells, light absorption characteristics of a predetermined wavelength, chromosomal information, image information, activity potential, medium information, and marker value, according to claims 7 to 12. The evaluation estimation device according to any one item. 前記細胞に前記化合物を添加する前に、バイオマーカー値、サロゲートマーカー値、又は前記細胞の画像に基づいて、前記化合物を添加するか否かを判定する判定部を備える、請求項9に記載の評価推定装置。 The ninth aspect of the present invention, which comprises a determination unit for determining whether or not to add the compound based on a biomarker value, a surrogate marker value, or an image of the cell before adding the compound to the cell. Evaluation estimation device. 人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導する分化誘導培養装置のマイクロプレートの各ウェルに対応して、前記推定部が推定した夫々の物性情報を表示する表示部を備える、請求項7から14までのいずれか1項に記載の評価推定装置。 According to claim 7, a display unit for displaying each physical property information estimated by the estimation unit is provided corresponding to each well of the microplate of the differentiation-inducing culture device that induces differentiation from induced pluripotent stem cells into predetermined cells. The evaluation estimation device according to any one of up to 14. 人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報が入力される入力層と、
分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報を出力する出力層と、
人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報及び該細胞の物性情報に基づいてパラメータが学習された中間層と
を備え、
人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された一の細胞の細胞情報が入力された場合に、前記中間層による演算を経て前記細胞の物性情報を前記出力層から出力するように
コンピュータを機能させる学習モデル。
An input layer in which cell information of cells induced to differentiate from induced pluripotent stem cells into predetermined cells is input,
An output layer that outputs physical property information of the cells based on measurement using an analyzer, and
It is provided with cell information of cells induced to differentiate from induced pluripotent stem cells into predetermined cells and an intermediate layer in which parameters are learned based on the physical property information of the cells.
When the cell information of one cell induced to differentiate into a predetermined cell is input from the induced pluripotent stem cell, the computer is set so that the physical property information of the cell is output from the output layer through the calculation by the intermediate layer. A learning model that works.
人工多能性幹細胞から所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を取得し、
所定の細胞に分化誘導された細胞の細胞情報を入力した場合に、分析装置を用いた計測に基づく前記細胞の物性情報を出力する学習モデルに、取得した前記細胞情報を入力して、物性情報を出力する
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
Obtain cell information of cells induced to differentiate into predetermined cells from induced pluripotent stem cells,
When the cell information of a cell whose differentiation is induced into a predetermined cell is input, the acquired cell information is input to a learning model that outputs the physical property information of the cell based on the measurement using an analyzer to obtain the physical property information. A computer program that causes a computer to perform processing that outputs.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022264640A1 (en) * 2021-06-18 2022-12-22 エピストラ株式会社 State inference system and state inference method
WO2023047593A1 (en) * 2021-09-27 2023-03-30 株式会社日立ハイテク Method and device for training machine learning model
JP7461678B1 (en) 2023-04-18 2024-04-04 竹本油脂株式会社 Estimation method, estimation program, and estimation device

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