本WS用事前アンケート
WS14_HCSにおける画像解析の可能性_事前アンケート.xlsx
事前アンケートは各WS紹介ページに添付されています。ダウンロード後、記入して事務局 櫻井
（kengo.sakurai◎gr.tsubakimoto.co.jp；◎をアットマークに替えてください）にお送りください。
ワークショップ名
HCSにおける画像解析の可能性
Advanced and custom image analysis in HCS
ファシリテーター
田邊 賢司（東京女子医科大学）
Kenji Tanabe（Tokyo women’s Medical University）
山津 維子（塩野義製薬）
Yukiko Yamatsu（Shionogi & Co Ltd.）
大野 研（田辺三菱製薬）
Ken Ohno （Tanabe Mitsubishi Pharma）
対象者
画像解析に関してオープンな議論ができる方。
HCSで得られる細胞画像の解析方法・活用方法について議論したい方。
産官学・ベンダーなど、所属は問いません。
経験年数により、ディスカッション時のグループを振り分ける可能性があります。
内容
細胞画像を用いたハイコントスクリーニング（HCS）は細胞の薬効評価・毒性評価において重要な手法になっており、従来のスクリーニングに比べて多くの情報が得られる特徴をもっている。新たなHCSシステムの開発と共に付属の画像解析ソフトも使いやすく改良され、汎用的な解析であれば気軽に始められるようになってきた。その一方で、研究者が求める情報が付属の解析ソフトで得られない場合、その解決法は未だ確立されておらず、HCSを活用する上でのボトルネックとなっている。また、画像解析から得られるマルチパラメーターをどう活用するかについても確立された手法は少なく、得られた多様な情報を活用しきれていないケースが多い。
HCSで得られる細胞画像を有効に活用するためには、①必要な情報を簡便かつ柔軟に抽出する画像解析技術、②得られた数値を適切に評価できるマルチパラメーター解析、の2点が求められる。そこで本WSでは、HCSで使われる画像解析の問題点と解決法、画像解析で得られた情報の活用法を議論・共有し、国内におけるHCSの普及・発展につなげたい。
主なトピック
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画像数値化について
- 画像解析の現状とその問題点
- 専用ソフトウェアの自由度やカスタム手法など
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マルチパラメーター解析について
- マルチパラメーター解析の用途・活用法
- 解析手法（機械学習とDeep learning）
事例紹介
画像解析を用いた薬物作用機序／新規ターゲット分子の発見
東京女子医科大学 総合研究所 田邊賢司
