AIが100検体の細胞を同時解析。創薬と個別化医療を加速する新技術「HCS-3DX」
ハンガリーのセゲドにあるHUN-REN生物学研究センター（HUN-REN Biological Research Centre）の研究者たちは、最大100個の患者由来細胞サンプルを同時に解析できる、人工知能（AI: artificial intelligence）支援技術を開発しました。この新しい手法は、医薬品開発を大幅に加速させ、精密医療の分野を前進させる可能性があります。「HCS-3DXプラットフォーム」と名付けられたこのシステムは、「スフェロイド」として知られる3次元細胞培養（three-dimensional cell cultures）の自動解析を行います。AIベースの画像処理とサンプル選択技術を使用することで、このシステムは通常の数分の一の時間で、細胞モデルの大規模かつ高精度なスクリーニングを可能にします。
「私たちの目標は、既存技術の強みを統合し、研究や産業界で容易に実装できる統一されたプラットフォームを作成することでした」と、本研究の筆頭著者であるアコス・ディオスディ氏（Ákos Diósdi）は述べています。
この研究成果は、2025年10月7日に『Nature Communications』誌で発表されました。オープンアクセス論文のタイトルは「「HCS-3DX, a Next-Generation AI-Driven Automated 3D-oid High-Content Screening System（HCS-3DX：次世代AI駆動型自動3Dオイド・ハイコンテントスクリーニングシステム）」」です。
HUN-REN生物学研究センター生化学研究所の所長であり、論文の責任著者であるピーター・ホルヴァート博士（Péter Horváth, PhD）は次のように述べています。「個別化医療における主なボトルネック（障害）の一つは、細胞ベースのアッセイ（分析試験）の処理能力が限られていることでした。HCS-3DXシステムはこの制限を取り除き、高速かつ大規模で、高精度な解析を可能にします」。
この技術はすでに、ハイデルベルク小児病院との共同研究を通じて臨床サンプルでのテストが行われています。そこでは、小児脳腫瘍の患者さんから得られたミニチュア腫瘍モデル（スフェロイド）を使用して、最も効果的な治療選択肢を特定する試みが行われています。
画像：HCS-3DXは、スフェロイドやオルガノイドを含む多細胞モデルのハイコンテンツ3D解析向けに設計された先進的なイメージングプラットフォームです。AI駆動のセグメンテーションと特徴抽出を統合することで、複雑な3D構造全体における単一細胞解像度を実現します。薬剤スクリーニング、機械生物学、再生医療アプリケーション向けに最適化された完全自動化ワークフローをサポート。モジュラー構造により、多様な実験プロトコルやスループット要件への適応性を確保します。 (Credit: Akos Diosdi)
