非ヒト霊長類における黄斑検出および網膜神経節細胞定別のための人工知能ワークフロー

3行まとめ

• 非ヒト霊長類の網膜組織標本において黄斑と網膜神経節細胞を自動検出・定量する人工知能ワークフローを検証した。
• 黄斑同定の精度は９７．１％に達し網膜神経節細胞の計測値は病理医の計測と極めて強い相関を示した。
• 緑内障や網膜症の動物モデルで病態評価の省力化が進み客観的かつ高精度な重症度や薬効の判定に寄与し得る。

この論文の要約

目的

網膜の(視)神経細胞層は視細胞からの刺激を統合して中枢神経系へ伝達する。網膜神経節細胞の脱落は緑内障や他の網膜症、神経障害の特徴であり、疾患の重症度や治療効果を判定する指標となる。HE染色は汎用される顕微鏡染色法であるが、手動での細胞計測は労力を要し観察者間変動が生じる。そこで人工知能（AI）を用いて黄斑および網膜神経節細胞を自動検出・定量する手法を検証した。

対象と方法

サバンナモンキー（Chlorocebus sabaeus）眼球の4µm厚切片を用い、中心窩レベルのHE染色全スライド画像を対象とした。AIワークフローにより周辺部網膜と黄斑部を識別し、関心領域内の網膜神経節細胞数を定量した。病理医による手動アノテーションと比較し、精度やIoU、相関を評価した。

主な結果

黄斑セグメンテーションは精度97.1%、IoU 0.89を達成した。網膜神経節細胞計測アプリケーションは病理医の計測数と極めて強い一致を示した（R2 = 0.9986）。

臨床的意義

HE染色組織標本における黄斑および網膜神経節細胞の自動検出・定量に関する概念実証が示された。本手法は緑内障や網膜症の動物モデルを用いた前臨床研究において、細胞定量の労力とばらつきを抑え、客観的かつ再現性の高い病態評価を可能にする基盤技術として期待される。

⚠️ この要約はAIが自動生成したものです。