AIが現在と古代の花粉ジグソーパズルの解明に貢献。新研究が花粉症患者の救済につながるかも。

現在、University of Exeter と Swansea University の科学者たちは、花粉をはるかに迅速に識別・分類するシステムを構築するために、最先端の技術である画像流れ細胞計測法と人工知能を組み合わせています。彼らの進捗は、2023年9月7日にNew Phytologist誌で公開された研究論文に掲載されました。オープンアクセスのこの論文は「Deductive Automated Pollen Classification in Environmental samples via Exploratory Deep Learning and Imaging Flow Cytometry（探索的深層学習と画像流れ細胞計測法を利用した環境サンプルにおける演繹的自動花粉分類）」というタイトルで公開されています。

さらに、過去の植物の全体像を構築するだけでなく、この技術は、今日の環境でのより正確な花粉の読み取りにも適用されることが期待され、花粉症患者の症状を和らげる手助けとなるかもしれません。

University of Exeterのアン・パワー博士（Dr. Ann Power）は以下のように述べています。「花粉は重要な環境指標であり、過去と現在の大気中のさまざまな花粉タイプのジグソーパズルを組み合わせることで、生物多様性と気候変動の全体像を構築する手助けとなります。」

「しかし、顕微鏡の下で花粉がどの植物種に属しているかを認識することは非常に労力がかかり、常に行うことはできません。我々が開発しているシステムは、この作業にかかる時間を劇的に短縮し、分類を向上させます。これにより、我々は環境中の花粉の豊かなイメージをはるかに迅速に構築でき、気候、人間の活動、生物多様性が時間の経過とともにどのように変化したか、また我々が吸入する空気中のアレルゲンがどのようなものであるかをよりよく理解することができます。」

このチームは既に、5,500年前の湖の堆積物コアのスライスを自動的に分析し、千を超える花粉粒を迅速に分類しました。過去には、この作業には専門家が最大8時間を費やす必要があったが、新しいシステムは1時間以内に完了しました。

新しいシステムは、花粉の画像を迅速にキャッチするために画像流れ細胞計測法を使用しています。この技術は、通常、医学研究で細胞を調査するために使用されています。そして、環境サンプル中の異なるタイプの花粉を識別するために、深層学習に基づく独自の人工知能が開発されました。このAIは、サンプルが不完全である場合でも、これらの区別を行うことができます。

Swansea Universityのクレア・バーンズ博士（Dr. Claire Barnes）は、以下のように述べています。「これまでのところ、花粉を分類するための開発中のAIシステムは、同じ花粉ライブラリから学習し、テストを行っています。これは、各サンプルが完璧であり、以前にネットワークによって見られた種に属していることを意味します。これらのシステムは、途中で打撃を受けた環境からの花粉を認識することができず、トレーニングライブラリに含まれていない花粉を分類することもできません。我々のシステムに深層学習の独自のバージョンを取り入れることで、人工知能はより賢く、学習により柔軟なアプローチを採用します。それは、画質が悪い画像を扱うことができ、システムがトレーニング中にそれを以前に見たことがない場合であっても、花粉が属している植物のファミリーを予測するために共有された種の特性を使用することができます。」

今後数年間で、このチームは新しいシステムを洗練させ、導入することを望んでいます。そして、花粉症患者にとって特に刺激的である草の花粉についての詳細を学ぶことを期待しています。パワー博士は次のように述べています。「ある草の花粉は他のものよりもアレルゲン性が高いです。特定の時期にどの花粉が主流であるかをよりよく理解することができれば、花粉の予報の改善につながり、花粉症の人々が露出を減らす計画を立てるのに役立ちます。」

[News release] [New Phytologist article]

画像：顕微鏡でキャッチした、さまざまな花粉の種類（クレジット: University of Exeter）