[19p-222-1~12] 12.6 ナノバイオテクノロジー

[19p-222-3] AFM像の機械学習によるエクソソーム放出元細胞の特定と主成分分析

伊藤 和希¹、杉本 千佳¹、芝 清隆²、平野 愛弓³、高村 禅⁴、〇荻野 俊郎^1,4 (1.横浜国大、2.がん研究会、3.東北大、4.北陸先端大)

キーワード：機械学習、エクソソーム、原子間力顕微鏡

エクソソームは直径20-150nmの細胞外ナノベシクルであり、ガンの早期診断マーカーとして関心が寄せられている。我々は、個々のエクソソームの原子間力顕微鏡像から14次元のデーダベクトルを抽出し、機械学習により放出元細胞の特定を行った。その結果、特定の基板上では80%以上の正解率を得た。高い正解率の要因を主成分分析により解析し、変形のサイズ依存性が重要であることを突き止めた。