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創薬・ライフサイエンス研究を支援する
エルピクセルの画像解析AI技術

創薬やライフサイエンス研究の各プロセスにおいて様々な画像データが取得され、研究や品質評価に活用されています。
エルピクセルは医薬品の創薬・CMC研究〜製造工程や、ライフサイエンス研究における様々な課題に対して実験デザインから
AI学習に最適なデータ取得、AI実装までを一貫してご支援します。

IMACEL支援事例(一例)

製薬企業をはじめとする様々な企業の支援実績

当社はこれまで数々の共同・受託研究実績を積み重ね、製薬企業をはじめとする多くのパートナー企業様をサポートしてまいりました。これまで培ってきた経験・ノウハウを活用し、貴社の画像解析における課題解決をご支援します。

  • 細胞形態解析による表現型スクリーニング(Phenotypic screening)
  • 明視野でのiPS細胞の分化判定
  • 組織画像を用いた空間解析による病態解析
  • Cell Painting AssayにおけるMoA/毒性予測
  • 動物行動解析
  • 病理標本の正常/異常判定
  • 小核試験判定の自動化
  • 製造時の品質評価(析出・異物混入の外観検査や細胞製剤の品質管理)
  • 製造装置(ハードウェア)への画像解析AI組み込み
  • ラボオートメーション/ファクトリーオートメーション支援

提供形態(一例)

1. オーダーメイド型でのご提供

画像解析AIご提供までの流れ

課題設定

概念実証(PoC)

実 装

実運用

2. 既存ソフトウェアでのご提供

イマセル プラットフォーム

高性能な画像解析AIモデルを、ノーコードで活用できるクラウド型プラットフォームです。より気軽に、簡便に、安価に、高度な画像解析AIを活用することができる環境を提供します。

セルモーションイメージングシステム

市販の培養細胞用顕微鏡および撮像装置で撮影された細胞の動きを非染色・非侵襲で定量評価し、従来は実現が困難とされてきた特殊な培養容器や染色試薬を必要としない画期的な細胞機能評価ソリューションです。

AI導入により期待される効果

~なぜAIを活用するのか〜

01

価値の創出

従来の評価手法では見いだせなかった特徴量・微細な差を抽出し、新しい評価方法や知識を発見できる可能性があります。

02

客観的評価や属人性の排除

属人性を排除することでより精緻・定量的な評価結果を得られます。また熟練評価者の評価基準をAIに学習させることで、常に高い技術レベルでの評価が実施できます。

03

作業の効率化

AIによる作業の自動化により作業時間が短縮でき、本来実施したい業務に集中することが出来るなど、時間的余裕を生むことが期待できます。

エルピクセルの強み

ライフサイエンス/医療に専門性をもつエンジニア集団

当社のAIエンジニアは、医療・ライフサイエンス領域に豊富な経験とドメイン知識を有します。ライフサイエンス研究や医療のプロセスを熟知し、単なるAIツールの開発に留まらず、ウェット実験のデザインや最適な撮像装置・データ取得方法などもご提案し、パートナーの皆様の課題解決を全面的にサポートいたします。

Expert Team

メンバー経歴 #01

東京大学大学院新領域創成科学研究科 博士課程修了。博士(生命科学)。その後、同研究科 特任准教授等として十数年大学での研究に従事。のちに現職。平成13年度未踏ソフトウェア創造事業(IPA)に課題「物理化学を駆使した半経験的汎用細胞シミュレーション環境の開発」で採択。平成14年から平成25年まで世界コンピュータ将棋選手権にチーム「大槻将棋」として連続出場(最高第2位)。平成19年 日本植物学会 若手奨励賞。平成20年 第8回バイオビジネスコンペJAPAN 審査員特別賞。

メンバー経歴 #02

東京大学大学院新領域創成科学研究科 博士課程修了。博士(生命科学)。研究テーマは神経幹細胞の未分化性維持機構の解明。大学ではMITで行われる合成生物学の大会iGEMに出場(銅賞)。日本学術振興会特別研究員(DC1)、東京大学薬学系研究科特任研究員として、神経幹細胞の研究に従事。2017年よりエルピクセルに参画。研究開発本部サイエンスグループのグループリーダーを務め、製薬やアカデミアと連携したバイオ画像解析AIの実装・運用を牽引。専門は細胞生物学と情報科学の交差領域。現在も客員研究員として研究を続けている。

メンバー経歴 #03

東京大学大学院薬学系研究科 博士課程修了。博士(薬学)。薬剤師。大学院では一分子蛍光顕微鏡法を用いた細胞内mRNAのナノスケール局在・運動解析研究、その後博士研究員として細胞追跡ソフトウェアの開発研究に従事。理化学研究所研究員を兼務。

メンバー経歴 #04

東京大学大学院工学系研究科 修士課程修了。専門は地球観測衛星の撮像系と画像処理。その後、大手メーカーにて機械学習と分光技術を活用した産業向け検査装置の開発に従事し、深層学習を用いた製品の社会実装も経験。2019年より現職。精子判別支援や外科手技支援AIなど、PoCを含む受託開発を多数担当。自社画像診断AI(脳MRI解析・大腸内視鏡)のモデル開発・実装・薬事対応サポートにも従事。撮像系の設計からモデル開発、リアルタイム処理を前提としたAI実装まで幅広く対応可能。

メンバー経歴 #05

慶應義塾大学大学院 修士課程修了(理学)。在学中より一貫して、情報技術を使用したライフサイエンス分野の研究に取り組む。線虫初期胚発生プロセスにおける細胞配置メカニズムの力学シミュレーション、単純X線画像におけるAIによる圧迫骨折椎体の検出、AIによる腎臓病理画像の評価、など。

メンバー経歴 #06

大阪大学生命機能研究科 博士課程修了。博士(理学)。東京大学/大阪大学/岡山大学で助教を歴任し、医学生物学研究に従事。整形外科系の研究に約10年従事し、変形性膝関節症の病態解明研究、再生医療・幹細胞治療の研究・臨床試験、幹細胞培地・培養基材開発などに関わってきた。その後、腫瘍研究領域に身を移し、主にトランスクリプトーム、1細胞遺伝子発現解析、空間オミクスに着手。その傍らで病理画像解析、深層学習にも取り組んできた。国際雑誌の筆頭著者10本、共著も含めると70本程度。現在も客員研究員として研究を続けている。

実績・取組(一例)

論文・学会発表

  • A new deep-learning model using YOLOv3 to support sperm selection during intracytoplasmic sperm injection procedure.(Reprod Med Biol. 2022 Apr 4;21(1):e12454.)
  • BAPGAN: GAN-based bone age progression of femur and phalange x-ray images. (Proc. SPIE 12033, Medical Imaging 2022)
  • Artificial intelligenceを用いたラット腎臓における糸球体および尿細管の病理組織学的病変の安全性評価(第41回日本毒性病理学会学術集会)
  • AI解析を用いたマウス掻痒行動評価の比較検討(第130回日本解剖学会・第102回日本生理学会・第98回日本薬理学会合同大会)
  • ラボオートメーションを志向した自動中量合成実験装置の開発研究(日本プロセス化学会 サマーシンポジウム2024)
  • ポドサイト核を認識可能な深層学習プログラムの作成と検証(第67回 日本腎臓学会学術総会)

協業実績企業・研究機関

  • 第一三共株式会社
  • 武田薬品工業株式会社
  • アステラス製薬株式会社
  • 大鵬薬品工業株式会社
  • 中外製薬株式会社
  • 協和キリン株式会社
  • シオノギテクノアドバンスリサーチ株式会社
  • マルホ株式会社
  • 旭化成ファーマ株式会社
  • グローバル製薬企業(企業名非公開)
  • 量子科学技術研究開発機構

(順不同)※公知および掲載許諾を頂けた一部の企業・団体様のみ記載しております

取組

  • 「湘南ヘルスイノベーションパーク(湘南アイパーク)」への参画(2022年1月~)
  • 第一三共株式会社との包括提携(2022年7月~)
  • 創薬のDXとイノベーションハブを目指す「Tokyo-1」プロジェクトにソリューションパートナーとして参画(2024年5月~)

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