研究開発
技術表彰
第34回日本サイトメトリー学会学術集会 「学術奨励賞(最優秀講演)」を受賞
第34回日本サイトメトリー学会学術集会にて、当社の共同研究に関する一般演題「慢性骨髄性白血病細胞における人工知能駆動型フローサイトメトリーで検出可能なミトコンドリアの形態学的変化機序の解明」が学術奨励賞(最優秀講演)を受賞しました。
【第34回日本サイトメトリー学会学術集会 「学術奨励賞(最優秀講演)」 概要】
以上
【第34回日本サイトメトリー学会学術集会 「学術奨励賞(最優秀講演)」 概要】
| テーマ： |
慢性骨髄性白血病細胞における人工知能駆動型フローサイトメトリーで検出可能なミトコンドリアの形態学的変化機序の解明 |
| 受賞者： | 鈴木 行人 |
| 受賞日： | 2024年7月7日 |
| 受賞内容： | 我々は慢性骨髄性白血病(chronic myeloid leukemia, CML)の早期診断を目指し、人工知能(artificial intelligence, AI)駆動型フローサイトメトリーである“ゴーストサイトメトリー”を用いた白血病細胞検出の共同研究を行っています。本発表では、CMLの発症原因であるBCR::ABL1 遺伝子が細胞内小器官のひとつであるミトコンドリアの形態変化を引き起こすことと、その変化の分子メカニズムを明らかにしたことを報告しました。また、AIがこのような細胞生物学的な微細な変化を捉えることで、ゴーストサイトメトリーがCML細胞を高い精度で判別できる可能性があることを報告しました。 |
| 備考： | シスメックス株式会社、順天堂大学、東京医科歯科大学、シンクサイト株式会社との共同発表 |
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