December 16, 2024
イ・ソヒョン助教が、第17回IEEE International Conference on Nano/Molecular Medicine & Engineering (IEEE NANOMED 2024)において、Best Conference Paper Awardを受賞しましたAssistant Professor Seohyun Lee won the Best Conference Paper Award at the 17th IEEE International Conference on Nano/Molecular Medicine & Engineering (IEEE NANOMED 2024)
2024年12月2日〜5日にホノルル(ハワイ、アメリカ)にて開催されたthe 17th IEEE International Conference on Nano/Molecular Medicine & Engineering (IEEE NANOMED 2024)において、イ・ソヒョン助教がBest Conference Paper Awardを受賞しました。
【タイトル】
Image Processing Algorithm for Porphyromonas gingivalis Outer Membrane Vesicle Transport in Periodontal Pathogenesis
【著者】
イ・ソヒョン(情報学環)、太田英暁、樋口秀男、山口雄大、中尾龍馬
【概要】
本研究では、宿主細胞内でPg OMVsを追跡するための画像処理アルゴリズムを提案し、感染に関与する内在化プロセスをより深く理解することを目的としています。Porphyromonas gingivalis (Pg) は、外膜小胞 (OMV) に小さなRNA (sRNA) を豊富に含む、歯周病の主要な病原菌です。本研究では、密度に基づく空間クラスタリング (DBSCAN) と極座標変換を組み合わせた画像処理アルゴリズムを用いて、宿主細胞内でのOMVの動きを識別し追跡する方法を提案します。このアルゴリズムは、疾患の病態形成におけるOMVの役割を理解する上で重要です。予備的な結果では、OMVのエンドサイトーシス過程における軌跡の効果的な追跡と可視化が示されており、OMVによるsRNAの輸送メカニズムと宿主細胞機能への影響に関する洞察が得られました。本手法は、DBSCANと極座標変換を統合することで、Pg OMVsの細胞内移動を効果的に可視化し、Pg OMVsの内在化プロセスに関するさらなる研究において貴重なツールとなることが期待されます。
Dr. Seohyun Lee (Assistant Professor) won the Best Conference Paper Award at the 17th IEEE International Conference on Nano/Molecular Medicine & Engineering (IEEE NANOMED 2024), held in Honolulu, Hawaii, USA, from December 2 to 5, 2024.
[Title]
Image Processing Algorithm for Porphyromonas gingivalis Outer Membrane Vesicle Transport in Periodontal Pathogenesis
[Authors]
Seohyun Lee, Hideaki Ota, Hideo Higuchi, Takehiro Yamaguchi, and Ryoma Nakao
[Summary]
Porphyromonas gingivalis (Pg) is a key pathogen in periodontal disease, releasing outer membrane vesicles (OMV) enriched with small RNAs (sRNA). This study presents an image processing algorithm that combines density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) and polar coordinate conversion to identify and track the OMV movement within host cells, which is crucial for understanding their role in disease pathogenesis. Preliminary results indicate effective tracking and visualizing of OMV trajectories during endocytosis, providing insights into OMV-sRNA delivery mechanisms and their impact on host cell function.