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島津製作所、LC-MS/MS向けオプションソフトウェア「Peakintelligence」を発売

2019/9/2 15:20
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発表日:2019年9月2日

AIで開発したアルゴリズムによるデータ解析支援

LC-MS/MS向けオプションソフトウェア「Peakintelligence」発売

掲載されている内容はすべて発表日当時のものです。その後予告なしに変更されることがありますのであらかじめご了承ください。

島津製作所は、9月2日にAI(人工知能:Artificial Intelligence)を用いて開発したアルゴリズムを搭載する、トリプル四重極型液体クロマトグラフ質量分析計(LC-MS/MS)向けオプションソフトウェア「Peakintelligence(ピークインテリジェンス)」を国内外で発売します。本製品は、LC-MS/MSと「一次代謝物メソッドパッケージ」( https://www.an.shimadzu.co.jp/lcms/tq-option/mp_primary-metabolites.htm )もしくは「細胞培養プロファイリングメソッドパッケージ」( https://www.an.shimadzu.co.jp/lcms/tq-option/mp_profiling_cell-culture.htm )(※1)を利用する際に、画面上に頻出するピーク(※2)を自動的に検出します。従来は作業者が目視で確認していた工程をソフトウェアに任せることで、研究現場の働き方改革を実現します。本製品は富士通株式会社、株式会社富士通研究所との共同研究( https://www.shimadzu.co.jp/news/press/n00kbc000000ebof.html )により開発(※3)しました。

疾患の早期発見や食品の残留農薬の測定など様々な用途で使われる質量分析計は、装置の進化によって得られるデータ量が膨大になっています。そのため装置から取得したデータの解析において「ピークピッキング」(※4)と呼ばれる作業が、工程のボトルネックになっていました。多数のピークを目視で確認する必要があるため完全な自動化が難しく、長時間になりがちなピークピッキングは大きな業務負担を生んでいます。さらに、人為的なミスや癖により作業者ごとで解析の精度にばらつきが発生するうえに、改ざんが入り込む可能性もありました。医療や創薬などライフサイエンス系の研究現場では「属人性を排除した高精度なピークピッキングの自動化」が喫緊の課題でした。

島津製作所と富士通、富士通研究所は、2016年から共同でAI活用によるピークの自動検出技術を研究してきました。当社が「教師データ(※5)の不足分を補うデータを生成する技術」を、富士通・富士通研究所が「熟練作業者の解析ノウハウを学習する特徴抽出技術」をそれぞれ担当し、生成した7万件の教師データをディープラーニング(深層学習)機能で学習させました。共同研究を通じて、熟練者の目視・手動での処理に対して、AIは誤検知率7%、未検知率9%という高い精度を実現できたため、このたびの「Peakintelligence」発売に至りました。

オプションソフトウェア「Peakintelligence」は、LC-MS/MSにおけるライフサイエンス分野(一次代謝物、細胞培養)向けですが、対応機種や応用分野を順次拡大していきます。今後もAI技術の研究開発を重ねて、同技術を用いて当社製のあらゆる分析装置ユーザーの業務効率向上を目指します。

※1 メソッドパッケージ:

 分析条件や前処理手順などを最適化した"ready-to-use"な特定用途の分析に関わる情報を製品として提供するもの。ユーザーの関心の高い分野で実績ある研究者との共同研究で開発しています。

https://www.an.shimadzu.co.jp/lcms/lcmsms_methodpackage.htm

※2 ピーク:

 質量分析計で得られたデータ(グラフ)を表す波形(ピーク)。その高さや面積が化合物の存在量を表します。

※3 共同研究:

 開発に際し研究者ニーズのインプットを大阪大学大学院情報科学研究科の松田史生教授からいただきました。島津製作所と大阪大学は、「大阪大学・島津分析イノベーション共同研究講座」( https://www.shimadzu.co.jp/labcamp/ )を設置し、メタボロミクスを中心とした分析技術開発と応用を進めています。

※4 ピークピッキング:

 ピークの始点と終点を決め、ピークを定義する工程。通常のソフトウェアではパラメータを設定して自動検出を図るものの、一部のピークについては作業者による目視・修正が必要です。

※5 教師データ:

 ディープラーニングネットワークの学習に使用するデータ。ネットワークに入力するデータと、それに対して期待される出力を組にしたものになります。本技術の場合は、分析機器の出力データと、それに対応する熟練者のピークピッキング結果を合わせたものになります。

*グラフ資料は添付の関連資料を参照

*以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

グラフ資料

https://release.nikkei.co.jp/attach_file/0518115_01.jpg

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach_file/0518115_02.pdf

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