Updated on 2024/10/09

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SAKABE Nanako
 
Organization
Graduate School of Medicine Assistant Professor
Graduate School
Graduate School of Medicine
Undergraduate School
School of Health Sciences
Title
Assistant Professor
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Degree 1

  1. 博士(医療技術学) ( 2017.12   名古屋大学 ) 

Research Areas 2

  1. Life Science / Human pathology

  2. Life Science / Medical technology assessment

Research History 2

  1. Nagoya University   Assistant Professor

    2021.4

      More details

    Country:Japan

  2. 株式会社アラクス   研究開発部研究部研究課

    2009.4 - 2021.3

Education 1

  1. Nagoya University

    2011.4 - 2017.3

      More details

    Country: Japan

Professional Memberships 1

  1. 日本臨床細胞学会

 

Papers 21

  1. Staining, magnification, and algorithmic conditions for highly accurate cell detection and cell classification by deep learning Reviewed International journal

    AMERICAN JOURNAL OF CLINICAL PATHOLOGY   Vol. 161 ( 4 ) page: 399 - 410   2024.4

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: 10.1093/ajcp/aqad162

    Web of Science

    PubMed

  2. Effect of liquid-based cytology fixing solution on immunocytochemistry: Efficacy of antigen retrieval in cytologic specimens. Reviewed International journal

    Nanako Sakabe, Sayumi Maruyama, Chihiro Ito, Yuka Shimoyama, Kazuhisa Sudo, Shouichi Sato, Katsuhide Ikeda

    Diagnostic cytopathology   Vol. 51 ( 9 ) page: 546 - 553   2023.9

     More details

    Authorship:Lead author   Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    BACKGROUND: Immunocytochemistry (ICC) is an indispensable technique to improve diagnostic accuracy. ICC using liquid-based cytology (LBC)-fixed specimens has been reported. However, problems may arise if the samples are not fixed appropriately. We investigated the relationship between the LBC fixing solution and ICC and the usefulness of antigen retrieval (AR) in LBC specimens. METHODS: Specimens were prepared from five types of LBC-fixed samples using cell lines and the SurePath™ method. ICC was performed using 13 antibodies and analyzed by counting the number of positive cells in the immunocytochemically stained specimens. RESULTS: Insufficient reactivity was observed using ICC without heat-induced AR (HIAR) in nuclear antigens. The number of positive cells increased in ICC with HIAR. The percentage of positive cells was lower in CytoRich™ Blue samples for Ki-67 and in CytoRich™ Red and TACAS™ Ruby samples for estrogen receptor and p63 than in the other samples. For cytoplasmic antigens, the percentage of positive cells for no-HIAR treatment specimens was low in the three antibodies used. In cytokeratin 5/6, the number of positive cells increased in all LBC specimens with HIAR, and the percentage of positive cells in CytoRich™ Red and TACAS™ Ruby samples was significantly lower (p < .01). For cell membrane antigens, CytoRich™ Blue samples had a lower percentage of positive cells than the other LBC-fixed samples. CONCLUSION: The combination of detected antigen, used cells, and fixing solution may have different effects on immunoreactivity. ICC using LBC specimens is a useful technique, but the staining conditions should be examined before performing ICC.

    DOI: 10.1002/dc.25178

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  3. Relationship between a deep learning model and liquid-based cytological processing techniques. Reviewed International journal

    Katsuhide Ikeda, Nanako Sakabe, Sayumi Maruyama, Chihiro Ito, Yuka Shimoyama, Wataru Oboshi, Tetsuya Komene, Yoshitaka Yamaguchi, Shouichi Sato, Kohzo Nagata

    Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology   Vol. 34 ( 4 ) page: 308 - 317   2023.7

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    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    OBJECTIVE: Artificial intelligence (AI)-based cytopathology studies conducted using deep learning have enabled cell detection and classification. Liquid-based cytology (LBC) has facilitated the standardisation of specimen preparation; however, cytomorphology varies according to the LBC processing technique used. In this study, we elucidated the relationship between two LBC techniques and cell detection and classification using a deep learning model. METHODS: Cytological specimens were prepared using the ThinPrep and SurePath methods. The accuracy of cell detection and cell classification was examined using the one- and five-cell models, which were trained with one and five cell types, respectively. RESULTS: When the same LBC processing techniques were used for the training and detection preparations, the cell detection and classification rates were high. The model trained on ThinPrep preparations was more accurate than that trained on SurePath. When the preparation types used for training and detection were different, the accuracy of cell detection and classification was significantly reduced (P < 0.01). The model trained on both ThinPrep and SurePath preparations exhibited slightly reduced cell detection and classification rates but was highly accurate. CONCLUSIONS: For the two LBC processing techniques, cytomorphology varied according to cell type; this difference affects the accuracy of cell detection and classification by deep learning. Therefore, for highly accurate cell detection and classification using AI, the same processing technique must be used for both training and detection. Our assessment also suggests that a deep learning model should be constructed using specimens prepared via a variety of processing techniques to construct a globally applicable AI model.

    DOI: 10.1111/cyt.13235

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  4. Effect of Specimen Processing Technique on Cell Detection and Classification by Artificial Intelligence. Reviewed International journal

    Sayumi Maruyama, Nanako Sakabe, Chihiro Ito, Yuka Shimoyama, Shouichi Sato, Katsuhide Ikeda

    American journal of clinical pathology   Vol. 159 ( 5 ) page: 448 - 454   2023.5

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    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    OBJECTIVES: Cytomorphology is known to differ depending on the processing technique, and these differences pose a problem for automated diagnosis using deep learning. We examined the as-yet unclarified relationship between cell detection or classification using artificial intelligence (AI) and the AutoSmear (Sakura Finetek Japan) and liquid-based cytology (LBC) processing techniques. METHODS: The "You Only Look Once" (YOLO), version 5x, algorithm was trained on the AutoSmear and LBC preparations of 4 cell lines: lung cancer (LC), cervical cancer (CC), malignant pleural mesothelioma (MM), and esophageal cancer (EC). Detection and classification rates were used to evaluate the accuracy of cell detection. RESULTS: When preparations of the same processing technique were used for training and detection in the 1-cell (1C) model, the AutoSmear model had a higher detection rate than the LBC model. When different processing techniques were used for training and detection, detection rates of LC and CC were significantly lower in the 4-cell (4C) model than in the 1C model, and those of MM and EC were approximately 10% lower in the 4C model. CONCLUSIONS: In AI-based cell detection and classification, attention should be paid to cells whose morphologies change significantly depending on the processing technique, further suggesting the creation of a training model.

    DOI: 10.1093/ajcp/aqac178

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  5. COMPARATIVE EFFECTS OF RENAL DENERVATION IN DIFFERENT STAGES OF HYPERTENSION ON CARDIAC, RENAL, AND ADIPOSE PATHOLOGY IN DAHL SALT-SENSITIVE RATS

    Nagata Kohzo, Tagami Kaito, Okuzawa Toko, Hayakawa Misaki, Nomura Akane, Nishimura Tomo, Furukawa Nozomi, Sakabe Nanako, Ikeda Katsuhide, Kobuchi Shuhei, Kitada Kento, Fujisawa Yoshihide, Nishiyama Akira, Murohara Toyoaki

    JOURNAL OF HYPERTENSION   Vol. 41   page: E363 - E364   2023.1

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Presentations 27

  1. 細胞画像を用いた物体検出とインスタンスセグメンテーション

    福田健太、戸田健太、吉﨑友真、坂部名奈子、池田勝秀

    第65回日本臨床細胞学会総会(春期大会)  2024.6.8 

     More details

    Event date: 2024.6

    Language:Japanese   Presentation type:Poster presentation  

    Venue:大阪   Country:Japan  

  2. 深層学習における学習細胞数および撮影倍率の違いとAI細胞検出精度の関係性

    福田健太、伊藤千尋、下山優香、坂部名奈子、池田勝秀

    第62回日本臨床細胞学会(秋期大会)  2023.11.4 

     More details

    Event date: 2023.11

    Language:Japanese   Presentation type:Poster presentation  

    Venue:福岡   Country:Japan  

  3. 細胞処理溶液とAIによる細胞検出の関係性

    下山優香、伊藤千尋、坂部名奈子、池田勝秀

    第64回日本臨床細胞学会総会  2023.6.10 

     More details

    Event date: 2023.6

    Language:Japanese   Presentation type:Oral presentation (general)  

    Venue:名古屋   Country:Japan  

  4. 細胞標本作製法とディープラーニングモデルの関係性

    下山優香、伊藤千尋、坂部名奈子、池田勝秀

    第64回日本臨床細胞学会総会  2023.6.10 

     More details

    Event date: 2023.6

    Language:Japanese   Presentation type:Oral presentation (general)  

    Venue:名古屋   Country:Japan  

  5. ダイアジノンは骨髄由来マクロファージを活性化させ、免疫応答を修飾する

    渥美和子、松島充代子、小笠原名奈子、佐宗香奈子、上山 純、川部 勤

    第48回日本職業・環境アレルギー学会総会・学術大会 

     More details

    Event date: 2017.6 - 2017.7

    Language:Japanese   Presentation type:Oral presentation (general)  

    Venue:AOSSA   Country:Japan  

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KAKENHI (Grants-in-Aid for Scientific Research) 2

  1. 新規免疫染色法「微粒子標識抗体染色」の臨床への展開

    Grant number:24K21140  2024.4 - 2027.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    坂部名奈子

      More details

    Authorship:Principal investigator 

    Grant amount:\4680000 ( Direct Cost: \3600000 、 Indirect Cost:\1080000 )

  2. 免疫組織化学の新技法「微粒子標識抗体染色」の確立

    Grant number:22K18227  2022.4 - 2024.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    坂部 名奈子

      More details

    Authorship:Principal investigator 

    Grant amount:\4680000 ( Direct Cost: \3600000 、 Indirect Cost:\1080000 )

    侵襲性の少ない細胞診検査において、形態像の観察から良悪性を判定するには経験による能力に頼ることが多く、判定に苦慮する際には着色の有無で確認できる酵素抗体法を用いた免疫組織化学が施行される。免疫組織化学は医療や研究分野で必要不可欠な技法であるが、操作が煩雑で時間を要する。また、非特異反応や発色過程での問題点も存在する。本研究では、様々な大きさ・色彩・素材など多岐にわたる性質を持つ微粒子を使用し、発色過程のいらない免疫組織化学の新技法「微粒子標識抗体染色」の確立を目指し、迅速かつ経験・能力に頼らない正確な診断に繋がる試薬を開発する。
    形態像の観察から良悪性を判定する細胞診は侵襲性の少ない検査であるものの、判定するには経験による能力・知識に頼ることが多い。細胞診でも行われている免疫組織化学・酵素抗体法は、診断補助として広く用いられており、現在では必要不可欠となっている。しかし、免疫組織化学は操作が煩雑で時間を要し、非特異反応や発色過程での問題も存在する。本研究では、これらの問題を回避した免疫組織化学の新技法を確立するために、様々な大きさ・色彩などの微粒子を使用した微粒子標識抗体の作製を目的としている。
    本年度は免疫組織化学で膜抗原の発現が確認された市販の細胞株を使用して単染色による検討を進めた。多くの上皮細胞が保有している上皮膜抗原・クローンBer-EP4の使用を候補に挙げたが、抗体濃度に問題が生じ、別クローンの抗体を選定して遂行している。2色の微粒子を用いて、化学的または物理的に反応させて作製した微粒子標識抗体を使用した結果、細胞に微粒子標識抗体が結合するのを確認できた。しかし、細胞に結合した微粒子標識抗体量が少なかったため、微弱な判定結果となった。感度を上げるために、物理的吸着におけるpH設定の変更を試みたが、反応性に大きな差は認められなかった。当初予定していたワンステップ法からツーステップ法へと変更し、新たに微粒子標識2次抗体の作製を行った。その結果、ワンステップ法より強い反応を確認することができたものの、非特異反応の問題が発生した。現在は、この反応を回避するため、細胞と微粒子標識抗体の反応条件(反応時間・濃度・ブロッキング剤)を検討し、最適な条件を探索中である。
    1次抗体に微粒子を標識したワンステップ法で実施してきたが、検討を進めた条件では目視で陽性と判定できるほどの反応性が認められなかったため、微粒子標識2次抗体を作製し反応性を検討した。その結果、ワンステップ法よりも強い反応が確認されたものの、非特異反応の問題が生じ、この反応を除去する検討に時間を要し、次の段階に進めていない。非特異反応の問題が生じているが、細胞と微粒子標識抗体が精度高く反応した細胞像が確認できているため、現在生じている問題を回避することにより、当初の予定通り研究遂行できると考えている。
    非特異反応除去の検討のために細胞と微粒子標識抗体の反応条件(時間・濃度・ブロッキング剤)の検討を行う。また、使用している微粒子や、標識している抗体を変更することで反応性に変化があるのかを確認し、継続して最適な微粒子標識抗体を探索する予定である。当初予定している免疫多重染色(例えば赤は悪性、青は良性のような)を確立するために、複数の抗原性を同一標本上で観察する検討も進めていく。

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Industrial property rights 5

  1. 検査器具

    坂部名奈子、牧野巨樹、小原昭仁

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    Date announced:2022.1

    Patent/Registration no:特許第7461646号  Date registered:2024.3 

    Rights holder:株式会社アラクス

  2. 検査器具

    坂部名奈子、牧野巨樹、小原昭仁

     More details

    Patent/Registration no:意匠登録第1674279号  Date registered:2020.11 

    Rights holder:株式会社アラクス

  3. 検査器具

    坂部名奈子、牧野巨樹、小原昭仁

     More details

    Patent/Registration no:意匠登録第1674280号  Date registered:2020.11 

    Rights holder:株式会社アラクス

  4. 液体検査用試験片

    坂部名奈子、牧野巨樹、小原昭仁

     More details

    Patent/Registration no:意匠登録第1674281号  Date registered:2020.11 

    Rights holder:株式会社アラクス

  5. 検査器具

    坂部名奈子、牧野巨樹、小原昭仁

     More details

    Patent/Registration no:意匠登録第1674282号  Date registered:2020.11 

    Rights holder:株式会社アラクス

 

Teaching Experience (On-campus) 6

  1. 病理組織細胞検査学実習A

    2021

  2. 人体構造学実習

    2021

  3. 形態検査技術開発法I

    2021

  4. 自然系基礎科目 生物学実験

    2021

  5. 病態情報科学特論

    2021

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