病理画像解析ソフト『Visiopharm』向けワークステーション

『Visiopharm』は、製薬企業の創薬研究、大学・研究機関での基礎医学研究から、臨床病理診断の支援（※国や地域の認可に準ずる）まで、高度な画像解析が求められる分野で広く導入されています。

主な用途と導入分野
がん研究・腫瘍微小環境（TME）の解析

免疫細胞（T細胞やマクロファージなど）が腫瘍のどこに、どの程度浸潤しているかの空間的な配置の定量化。

がん免疫療法の効果予測に繋がるバイオマーカー（PD-L1、Ki-67など）の探索とスコアリング。

製薬・創薬R&D（非臨床試験・毒性試験）

動物モデルを用いた新薬の安全性評価における、組織の壊死、線維化、脂肪肝などの自動検出と定量化。

目視確認による評価のばらつき（ヒューマンエラー）の排除と、スクリーニングのハイスループット化。

空間生物学（Spatial Biology）

多重免疫染色（Multiplex IHC/IF）による、同一組織切片上での複数タンパク質の同時検出と細胞のフェノタイピング（表現型分類）。

形態学的な画像データと、空間トランスクリプトーム（遺伝子発現）データの統合解析。

具体的な実績・活用例
AIによるセグメンテーション技術を活用し、従来の目視評価では不可能だった「客観的かつ再現性の高い定量データ」を創出している実績例です。

実績1：がん免疫療法における多重染色画像の解析

課題: 複数種類の免疫細胞が腫瘍組織内でどのように相互作用しているかを解明したいが、多重染色された画像は人間が目視で正確にカウント・分類することが困難。

解決: VisiopharmのAIを用いて、細胞の核や膜を正確にセグメンテーションし、個々の細胞が持つバイオマーカー（陽性・陰性）を自動で分類。「腫瘍の中心部から〇〇μm以内に特定の免疫細胞が何個存在するか」といった距離空間的な解析を実現し、免疫チェックポイント阻害薬の奏効メカニズム解明に貢献しました。

実績2：非臨床試験（毒性試験）の定量化と効率化

課題: 新薬開発の過程で生じる膨大な組織スライドを病理医や研究者が1枚ずつ目視で確認し、病変の重症度をスコアリングしており、多大な時間とリソースを消費していた。

解決: 肝臓の線維化や脂肪滴の面積割合などをAIが自動で算出し、客観的な数値データとして出力。研究者はAIがスクリーニングした結果の確認に注力できるようになり、解析のスピードと再現性が劇的に向上しました。

実績3：空間トランスクリプトーム解析プラットフォームとの連携

課題: 組織の「形態（どこにどんな細胞があるか）」と「遺伝子発現（どの細胞でどんな遺伝子が働いているか）」を紐づけて解析したい。

解決: Visiopharm上でHE染色画像などの形態学的情報と、10x Genomics社のプラットフォーム等で得られた分子プロファイリングデータを重ね合わせて統合。組織構造のコンテキスト（文脈）を保持したまま遺伝子発現を可視化する、最先端の空間生物学研究の基盤として活用されています。