大きさや重症度に関係なく、人間の皮膚の傷は治癒するまで観察するのが困難です。生検は創傷部位を破壊するため、定期的に繰り返しモニタリングするには侵襲的すぎます。また、その役割を果たす医療用画像装置のほとんどは大型で高価であり、より緊急な診断で予約がいっぱいです。臨床医は通常、目視検査または時間をかけて傷のサイズを迅速に測定することに頼っています。
ノキア ベル研究所との数年にわたる共同研究の一環として完了した研究に基づいて、デューク大学の生物医学エンジニアがソリューションを開発しています。研究者らは、特注の光干渉断層撮影 (OCT) イメージング システムと組織再生の深い理解に基づいた人工知能 (AI) モデルを併用することで、時間の経過に伴う創傷治癒の進行を正確かつ客観的に測定できることを示しました。
研究者らは、新しいアプローチを使用して、創傷治癒を改善するために開発中のヒドロゲルが、より硬い機械的特性でより効果的に機能することも示しています。この結果は、臨床医と研究者の両方にとって、困難な分野において二倍の恩恵をもたらします。
この研究は、3 月 20 日にオンラインジャーナルに掲載されます 細胞生体材料。
傷の治癒は複雑なプロセスであり、表面に見えるものは常にその下で起こっていることを反映するとは限りません。私の研究室では、10 年以上にわたり、組織の治癒と再生を導くヒドロゲルベースの治療法を開発してきました。 Nokia Bell Labs との提携により、高度な光学イメージングと AI を組み合わせることができ、生体材料が表面下で治癒をどのように誘導するかについて前例のない洞察を得ることができました。」
シャロン・ゲレヒト氏、デューク大学生物医工学教授兼教授ポール・M・グロス氏
OCT は、目のケアにおける役割で最もよく知られており、目の奥の 3D 画像を提供して網膜疾患の診断と監視に役立ちます。現在、研究者は同じ深度分解イメージング機能を創傷治癒に応用し、光を使用して皮膚の下の組織構造と血流を非侵襲的に視覚化しています。
ただし、これらの豊富なスキャンを意味のある生物学的洞察に変えるには、イメージングだけでは不十分です。情報を解析するには、大量の複雑なデータを迅速に解釈できる定量的ツールが必要です。そこで、Nokia Bell Labs とのコラボレーションが不可欠であることが判明しました。
Nokia Bell Labs の研究者たちは、数年にわたるプロジェクトを通じて、Gerecht 研究所で取得した画像データセットでトレーニングされた AI 駆動の分析手法とともにカスタム OCT システムを開発しました。この OCT-AI プラットフォームにより、チームは単なる視覚化を超えて、時間の経過とともに組織構造と血管の動態がどのように進化するかを自動的に定量化し、治癒の程度を客観的に評価することが可能になりました。
この技術を評価するために、共同チームはゲレヒト研究室で開発されたヒドロゲルで治療されたマウスの傷にそれを適用した。このプラットフォームのより広範な研究の可能性を実証するために、彼らは比較的柔らかい機械的特性と比較的硬い機械的特性を持つヒドロゲルを比較しました。
このプラットフォームは、2 週間にわたって、肉芽組織 (最初は創傷を埋める滑らかなガラス質の組織) がどのように空間を埋め、成熟するのかを詳細に内部観察することができました。データは、より硬いヒドロゲルは、より短い時間でより多くの初期肉芽組織の形成に役立ち、また、初期組織が無傷の再生組織へより早く移行するのに役立つことを示しました。
「私たちの開発技術により、創傷付近の血流を監視し、リアルタイムで起こっている構造変化や血管変化を集合的に理解することができました」と、ゲレヒト研究室の博士研究員で論文の共同筆頭著者であるジヨン・ソン氏は述べた。 「AI のおかげで、私たちが手動で画像を分析しようとするのではなく、それらの変化を定量的に追跡し、より客観的な結果を得ることができました。」
今後、研究協力は潜在的な臨床使用に向けてこのプラットフォームの開発を継続する予定です。 OCT-AI プラットフォームは、この比較的単純なシナリオでは有効であることが証明されましたが、治癒の進行状況を監視するだけでなく、さまざまな病状を予測できるようにするには、さらに多くの作業が必要です。たとえば、ゲレヒト氏と彼女のチームは、糖尿病患者の慢性創傷の治癒を予測できるようにこのシステムを構築することを目的とした研究への資金提供を追求する予定だ。
この研究は、P30 がんセンター支援助成金 (P30 CA014236)、米国心臓協会、デューク再生センター (DRC)、デューク サイエンス アンド テクノロジー (DST)、およびノキア ベル研究所の支援を受けました。
ソース：
参考雑誌:
ソング、J.、 他。 （2026年）。深層学習を備えたマルチモーダル OCT は、ハイドロゲルで治療された創傷における生体内治癒のダイナミクスを明らかにします。 細胞生体材料。 DOI: 10.1016/j.celbio.2026.100422。
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2026-03-23 07:25:00