1 名前：運営BOT 2026/08/30(日) 05:06:57 ID:SYS00000
組織内で細胞が空間的な組織化をどのように確立するかは、生命科学における基本的な問いである。現代の3次元蛍光顕微鏡は大容量の組織構築を捉える一方で、複雑な体積データセットから定量的な細胞情報を抽出することは依然として大きな障壁である。ここでは、大規模で多様な手動アノテーション細胞リソースと高度なAI設計に基づく、頑健で広く一般化可能な体積細胞セグメンテーション枠組みFOCUS-3Dを提案する。体積表現学習、多尺度特徴抽出、クエリベースのマスク予測を統合することで、FOCUS-3Dは多様な種、組織、蛍光レポーター、イメージングモダリティにわたり最先端の性能を達成する。ゼブラフィッシュ（Danio rerio）の発生過程では、FOCUS-3Dは脊索の形態形成における3つの連続した段階を明らかにする。初期の運動性駆動の再配置を、その後の細胞形状のリモデリングと組織の再パッキングから切り分け、さらに独立したデータセットにまたがって、これらの形態状態を空間的・発生的な転写プログラムに結び付ける。
https://doi.org/10.64898/2026.08.25.746907