順天堂大学は、科学技術振興機構（JST）の「AI for Science 革新的研究推進事業（ARiSE）」戦略ターゲット型「T2」において、研究開発課題「形態学的デジタルツイン：ヒト3D生体システムの統合AI基盤モデル」が採択されたことを発表しました。全国19グループが参画するオールジャパン体制で、ヒト組織の3次元形態画像とマルチモーダル情報を統合する世界初の「3D-Nativeバイオ基盤モデル」を開発するプロジェクトを開始します。研究期間は2026年10月から2029年3月までの2.5年間を予定しています。

従来の2次元解析を超える「3D-Native」モデル開発の背景

生命科学の理解には、生体組織が本来持つ立体的な構造と機能を正確に捉えることが不可欠とされています。しかし、従来の病理・組織解析は薄い2次元切片を用いる手法が中心であり、血管や神経などの複雑な立体構造や、散在性の免疫細胞・炎症細胞分布などの情報は切片化によって数十マイクロメートル単位で失われていました。近年開発されている深層学習を用いた病理基盤モデルも2次元切片を前提としており、組織が本来持つ3次元的なトポロジー（連結性・分岐・浸潤など）を学習することはできませんでした。

こうした課題に対し、本研究チームはヒト組織を透明化して立体のまま観察・解析する独自技術とAI技術を融合させ、立体構造そのものを学習対象とする「3D-Nativeバイオ基盤モデル」の開発に取り組みます。

全国19グループ連携による研究体制と3つの柱

研究開発代表者は順天堂大学大学院医学研究科の洲崎悦生主任教授、共同研究開発代表者は東京科学大学の島村徹平教授が務め、全国19の研究グループが連携します。開発するモデルは、3D組織画像や高解像度X線、空間オミクス、臨床情報を同一の3次元座標系上に統合し、少数の実測データから未観測領域を生成的に補完するなどの特徴を持ちます。

研究は以下の3点を連携させて推進されます。

1. 標準プロトコル（SOP）の確立とデータ基盤整備：ヒト3D生体組織解析の標準プロトコルを確立し、全国11拠点の「ヒト3D生体解析ローカル拠点」に展開してAI学習用の大規模データを収集（Human VoxelBio Initiative）。
2. 3D-Nativeバイオ基盤モデルの開発：3D組織画像の自己教師学習、X線・空間オミクスとの統合、病態の動態予測までを担う複数のAIモデル群を開発。
3. 第三者評価と国際ベンチマークの確立：2次元モデルとの比較により3次元化がもたらす情報利得を定量的に実証し、国際的な評価基盤を構築。

本研究チームはこれまでに、ヒト組織の透明化技術、3D H&E染色法、および専用ライトシート顕微鏡の開発を進めて全国の病理検査室への標準プロトコル頒布体制を構築してきており、生体組織を立体のまま学習する基盤モデルの開発に本格的に取り組む点に新規性があるとしています。

医療・創薬への展開とスタートアップ設立の展望

本研究における2.5年間の目標は、「形態学的デジタルツイン」のプロトタイプ（PoC）を完成させることです。開発される基盤モデルは、がん微小病変の見落とし低減や脈管侵襲の正確な評価など、診断精度の向上に貢献すると期待されています。課題となる大規模な3D組織データの収集と計算基盤の整備については、全国拠点によるデータ収集体制と最新GPU計算資源を組み合わせて並行して進める方針です。

成果の応用先としては、製薬企業と連携した創薬標的の探索や、CT・MRIなど非侵襲画像からの疾患リスク領域の高精度予測が見込まれています。また、研究終了後の2028〜2030年頃には、本研究の成果をもとにしたスタートアップの設立も計画されており、日本発の3D生体空間解析技術による新市場創出を目指すとしています。

採択の概要

• プログラム名：科学技術振興機構・AI for Science 革新的研究推進事業（ARiSE）
• 領域：「戦略ターゲット型T2」
• 課題名：形態学的デジタルツイン：ヒト3D生体システムの統合AI基盤モデル
• 研究開発代表者：洲崎 悦生（順天堂大学 大学院医学研究科 主任教授）
• 期間：2026年10月 ～ 2029年3月 (2.5年間)

本記事は順天堂大学の発表をもとに作成しました。

Dellows News編集部

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