東京大學等的研究團隊通過小鼠實驗，成功利用人工智慧（AI）預測了作為造血源頭的「造血幹細胞」的能力。研究團隊通過活細胞正常活動的視頻，藉助AI的深度學習構建了預測模型。該技術有望更輕鬆地篩選出更加安全及治療效果更佳的細胞。
相關研究成果已發表在英國科學期刊《Nature Communications》上。
實驗中檢測的小鼠造血幹細胞（供圖：東京大學）
造血幹細胞能夠生成紅血球、白血球等血液細胞。在治療白血病等疾病時，其中的一種治療方法便是移植由第三方提供的造血幹細胞。然而，要找到能夠長期維持造血能力的高品質造血幹細胞非常困難。
東京大學的餘語孝夫助教、山崎聰教授等人的研究團隊利用獨創的培養技術，解析了小鼠造血幹細胞隨時間變化的情況。通過讓AI學習造血幹細胞的尺寸等隨時間變化的視頻，成功預測出了造血幹細胞未來能否長期維持向紅血球、白血球等分化的能力。
未來，研究團隊的目標是實現對人類細胞質量的預測。該技術有望在不損傷細胞的前提下，預測出適合用於白血病等治療移植的造血幹細胞。此次開發的新方法還有望應用於造血幹細胞以外的移植細胞的品質管理。
原文：《日本經濟新聞》、2025/8/5
翻譯：JST客觀日本編輯部
【論文資訊】
期刊：Nature Communications
論文：Quantitative phase imaging with temporal kinetics predicts hematopoietic stem cell diversity
DOI：10.1038/s41467-025-61846-3
