造血幹細胞(HSC)を用いた再生医療や遺伝子治療は、白血病や免疫不全症などに対する根治的治療法として期待されているが、HSCの不均一性や製造過程での機能維持の難しさから、治療効果のばらつきや安全性への懸念が残る。従来のフローサイトメトリーやRNAシークエンスによる解析は単一時点での情報に依存しており、幹細胞機能を連続的かつ網羅的に評価・選別するには限界がある。そこで本研究では、定量位相イメージング(QPI)を用いて、遺伝子編集後HSCクローンの動態を非侵襲的に取得し、深層学習により高機能クローンを迅速に予測・選別する技術基盤を構築する。さらに、選別されたクローンに対してRNAシークエンスを実施し、機能維持に関わる分子機構を明らかにする。本研究により、遺伝子治療用HSCの製造および品質管理が効率化され、再生医療や細胞治療の実用化と社会的受容の促進に寄与する重要な技術基盤となることが期待される。