細胞画像や生体分子画像は遺伝子配列やアミノ酸配列からだけではわからない、さまざまな情報を含んでいます。これらの情報の利活用に向けて、AIや機械学習に基づいて画像データから有用な生物学因子を取り出す、バイオイメージインフォマティクス技術が注目されています。画像に含まれる膨大なデータを機械学習や深層学習によって自動的に解析・分類することで、数値化や予測に利用することができます。また、遺伝子配列やアミノ酸配列の情報と画像情報を組み合わせ関連づけることで、より高精度なバイオインフォマティクスを実現することができます。
当研究室では、イメージインフォマティクス技術をバイオセンシングに応用し、微生物のコロニー画像やDNAマイクロアレイの蛍光画像といった画像情報について、機械学習を用いて統合的に解析することで、簡易・迅速な微生物の検出・スクリーニングを行う技術やがんの早期診断技術の開発を進めています。