| id | R0141 |
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| ID | 141 |
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| 開始時刻 | 2026-02-16 18:29:13 |
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| 完了時刻 | 2026-02-16 19:05:24 |
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| メール | sanaki.yuya.gt@u.tsukuba.ac.jp |
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| 名前 | 佐奈喜 祐哉 |
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| 言語 | English (United States) |
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| 最終変更時刻 | |
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| 氏名 Name | 佐奈喜 祐哉 |
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| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | 生存ダイナミクス研究センター/Center for Dynamic Living Systems |
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| 専門分野/ Research Field | がん、筋肉、代謝 |
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| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
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| 職位 Position | 助教 |
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| （大学院生のみ回答）指導教員名/ Name of Academic Supervisor (for graduate students only) | |
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| （大学院生のみ回答）本アンケートへ研究情報や研究データ情報を入力することを指導教員に確認しましたか？ Have you confirmed with your academic supervisor that you are entering research information and/or research data information in this questionnaire? | |
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| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIを活用して研究を実施したことがある/I have conducted research using AI. |
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| 3-1 AI を活用することで推進したい（推進した）研究テーマを回答ください。（1テーマ40字程度）Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI. | 筋肉は、４種類の筋繊維が束になり機能します。筋線維タイプの分類は、研究室間で独自かつ手動で行われており、生物学的にあり得ない解析結果が生じたり、研究の再現性に問題がありました。また、筋線維の手動分類には多大な時間がかかり、研究推進の障壁になっていました。そこで当研究グループは、筋線維分類に特化した専用アーキテクチャを開発し、当グループでの分類は自動化しました（未発表）。
筋線維分類は免疫染色と呼ばれる、ラボ間で少しづつ風合いの異なる画像を用います。筑波大学には筋肉を専門にしている研究室が複数あ離、それぞれの免疫染色画像は異なります。そこ筑波大学内の筋肉研究室が結集し、それぞれの免疫染色画像と専門家による教師データのキュレーションを行い、モデルの汎用性を高めます。これにより、世界中どのラボでも同じ結果を瞬時に得られるAIを開発します。 |
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| 3-2 AIを活用することで解決したい（解決した）学術的課題の概要を教えてください（分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度）Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI. | 筋肉は、オリンピック選手のような並外れたパワーや精緻さを発揮し、各競技ごとに最適な筋線維の構成が知られています。筋力トレーニングの最適化のためには、筋線維の正確な分類が欠かせません。
また、筋肉は呼吸や消化吸収といった生命維持に欠かせない動作にも必須な重要な器官です。老化や「がん」など、生理学的な異常が慢性的に続くと、筋肉が萎縮してしまう代謝異常が起きます。代謝異常の治療開発にも筋線維分類が非常に重要です。
しかし、各筋肉ラボでは独自の筋線維分類が行われており、結果の解釈に齟齬が生じています。生物学的に筋線維の分類は一意に定まるため、統一された筋線維分類ツールを開発することでこの問題を解決します。 |
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| 3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。１．研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ（何）でしょうか？２．AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか？If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ... | １．今まで人間が、目で見て、時間をかけて決定してきた筋線維の分類を、専用AIで瞬時にかつ高精度に分類します。
２．これにより、実験に割く時間を増やし、研究成果の再現性を高めることで、正当な知見の蓄積を促します。 |
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| 3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか？At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program? | 応募したい I would like to apply. |
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| 3-5 ご自身の研究活動にAIを導入・活用するときの課題があれば教えてください。支援構築の参考にします。（複数選択可）If you have any challenges or concerns regarding the introduction or use of AI in your own research activities, please let us know. | データ整理・前処理が大変そう Data organization and preprocessing seem difficult and time-consuming.;研究室内に興味がある学生・人材がいない There are no students or personnel in my laboratory who are interested in AI.;利用できる計算資源に限りがある。汎用化させるためには普通のPCでも使えるようにしたいが、蒸留などどういった手法でAIによる解析を一般化できるのかわからない。; |
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| 3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか？ Have the data for the above research theme already been collected? | データは既に取得済み、取得途中・公開データ・パブリックデータを活用予定 / The data have already been collected. The data are currently being collected, or we plan to use existing open or public datasets. |
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| 4-1 今後AI活用したい（これまでAI活用した）研究データについて取得先や収集手法について可能な範囲で教えてください。 Please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of the research data that you would like to use (or have us... | マウスの足の筋肉を解剖し、凍結切片を作成します。その後、免疫染色を行い、共焦点顕微鏡や蛍光顕微鏡で撮像します。 |
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| 4-2 以下を参考にデータの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | ４チャンネルの蛍光画像Tiff |
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| 4-3 その他、保有している研究データについて、取得先や取得手法について可能な範囲で教えてください。 In addition to the above, please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of any other research data you possess. | 当グループでの筋線維分類が可能なモデル、およびモデルを出すための専用アーキテクチャ。 |
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| 4-4 下記を参考に、データの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | |
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| 4-5 データの基本情報（サンプル数、説明変数、目的変数）について教えてください。Please provide basic information about the data, such as the number of samples, explanatory variables (independent variables), and target variables (depend... | |
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| 4-6 これまでデータへ適応した解析手法や統計手法・モデル等があれば教えてください。Please describe any analytical methods, statistical techniques, or models that have been applied to the data so far, if applicable. | Unet, attention Unet, Deeplabv3＋ |
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| 4-7 データの信頼性について次の点を記述してください。例）・測定精度/誤差範囲/ノイズがあればその特徴、もしくは、専門家によるアノテーションが必要かどうか Please describe the reliability of the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Measurement a... | トレーニングデータは一般的な凍結切片作成と免疫染色が必要。学部生が半年練習すればできるようになる。教師データは専門家によるアノテーションは必要。 |
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| 4-8 データの偏りについて次の点を記述してください。例・属性の偏りがあればどんなものか/サンプルサイズの偏りがあればどんなものか/データの揺らぎがあればどんなものか Please describe any biases present in the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Types... | |
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| 4-9 データの構造・複雑性について以下から教えてください。（複数選択可） Please indicate the structure and complexity of the data by selecting from the options below. (Multiple answers allowed) | |
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| 5-1 専門分野（複数選択可）Classification of AI Research | |
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| 5-2 現在の主要研究テーマをご記入ください。 （1テーマにつき100〜300字程度） Please describe your current main research theme(s). | |
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