キメラ抗原受容体遺伝子改変T細胞（Chimeric antigen receptor T cells：CAR-T細胞) 療法の近年の台頭は、リンパ腫や白血病の治療戦略に大きなパラダイムシフトをもたらし、現在は固形腫瘍を中心とした幅広いがん種に対する展開が試みられている。新たなCAR-Tを開発する上で最も重要なプロセスの一つが、CARの構造活性相関の検討である。本研究開発では、CAR-T細胞製剤の定量的品質評価系として、イメージングフローサイトメーターによる免疫細胞のハイスループットイメージング技術とAI画像解析技術を組み合わせた革新的手法を提案する。具体的には、イメージングフローサイトメーターで取得した定常状態CAR-T細胞の1細胞画像、およびCAR-T細胞と標的がん細胞との相互作用画像（免疫シナプス画像）から、人間の目では捉えられない微細な違いを含む未知の形態的特徴を探索し、CAR-Tの品質評価の指標となる画像特徴量を同定する。それを基に、治療効果の有り/無し の予測判定が可能なディープラーニングモデルや製剤の品質を定量的にスコアリングできるシステムの開発を目指す。