Information Physics of Biological Adaptations

• Project Area: Information physics of living matters
• Project/Area Number: 19H05799
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 小林 徹也 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90513359)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥64,610,000 (Direct Cost: ¥49,700,000、Indirect Cost: ¥14,910,000); Fiscal Year 2023: ¥13,910,000 (Direct Cost: ¥10,700,000、Indirect Cost: ¥3,210,000); Fiscal Year 2022: ¥13,910,000 (Direct Cost: ¥10,700,000、Indirect Cost: ¥3,210,000); Fiscal Year 2021: ¥14,430,000 (Direct Cost: ¥11,100,000、Indirect Cost: ¥3,330,000); Fiscal Year 2020: ¥13,780,000 (Direct Cost: ¥10,600,000、Indirect Cost: ¥3,180,000); Fiscal Year 2019: ¥8,580,000 (Direct Cost: ¥6,600,000、Indirect Cost: ¥1,980,000)
• Keywords: 適応現象 / 定量生物学 / 理論生物学 / 強化学習 / 学習理論 / 分散部分観測制御 / 化学熱力学 / 非平衡化学熱力学 / 情報幾何学 / 最適制御 / 化学走性 / エントロピー正則化 / Fisherの基本定理 / 最適フィルター / 受容体応答 / 確率モデリング / 部分観測制御 / 完全適応

Outline of Research at the Start

細胞をはじめとする生物は、環境からの入力を受け取り、それに応じて自分の状態や運動など多様な出力を変化させることで環境に働きかけ、様々な生体機能を実現します。このような機能が物理的に見てどれくらい効率的にできているのか、できているとすればその原理はなんなのか、を明らかにするために、情報熱力学を生命現象へとつなげた理論を新たに構築します。
特に細胞内の反応の機能、それを組み合わせた1細胞の機能、そして細胞が集団になった集団としての機能の階層性に着目します。熱統計力学・情報理論・学習理論・進化理論に共通する熱力学的変分構造を媒介にすることで、これらの階層間の関係つなぎうる理論を探求します。

Outline of Annual Research Achievements

【1. 反応の機能とその情報熱力学】 2020年度に見出した反応熱力学のもつ代数的構造を一般化させてゆくことにより、平衡の化学熱力学系のもつヘッセ幾何学的な双対構造を明らかにすることができた。この構造は熱力学の基礎であるルジャンドル双対に根ざした極めて一般的なものである。さらにこの理論をこれまで扱うことが難しかった自己複製する反応系などに拡張することにも成功した。そして平衡の結果を非平衡反応に拡張する目的で非平衡反応系の一般化勾配流との関連を調べた。
【2. 1細胞の適応・学習過程の情報物理学】
2020年度に発展させた大腸菌化学走性の感知と運動制御の最適性をエントロピー正則化最適制御の枠組みで扱う結果を論文としてまとめ掲載された。合わせて大腸菌の化学走性に対して活用したこれらの理論をより複雑な運動モードなどを持つアメーバ様の細胞に拡張する理論研究を開始した。アメーバ様の細胞形状に着目して、情報取得の最適化の観点から最適な細胞形状制御則の導出を進めた。また、大腸菌のべん毛モーターの相関する運動から伝達されている情報量を推定する方法を構築した。
【3. 多細胞集団現象の情報物理学】
多数エージェントに関する分散部分観測制御に関する結果を論文にまとめた。また新たに、制御を行うエージェントがメモリー制約や確率性などの不完全性を保つ場合に最適な感知や制御を求める理論的な枠組みを発展させることに成功した。
並行して、変動する環境下で状態依存的に増殖や死滅を行うエージェント集団の進化的ダイナミクスに対して、個々のエージェントが自身の祖先の振る舞いの情報を用いて学習(祖先学習)することにより、集団としての進化のスピードが本質的に加速されることを示した。また合わせて、Fisherの基本定理を学習をする集団に拡張した理論も導出し、個の学習が集団の適応に果たす役割を定量的に評価する手法も与えた。

Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

平衡・非平衡の化学熱力学を捉える理論的な基盤を構築することができた。また、進化において個の学習と集団の適応の関係を結ぶ新たな理論も構築することができた。さらに生体制御に本質的な役割を果たすメモリーなどのリソース制約を扱う理論についてのヒントが得られた。

Strategy for Future Research Activity

これまでの計画通り研究をすすめつつ、新たに見出したリソース制約に関する理論を更に発展させる。

Research Products

• [Journal Article] Acceleration of evolutionary processes by learning and extended Fisher's fundamental theorem (2022)
  • Author(s): So Nakashima, Tetsuya J. Kobayashi
  • Journal Title: Physical Review Research Volume: 4 Issue: 1 Pages: 013069-013069
  • DOI: 10.1103/physrevresearch.4.013069
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Optimal sensing and control of run-and-tumble chemotaxis (2022)
  • Author(s): Nakamura Kento、Kobayashi Tetsuya J.
  • Journal Title: Physical Review Research Volume: 4 Issue: 1 Pages: 013120-013120
  • DOI: 10.1103/physrevresearch.4.013120
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Forward and Backward Bellman Equations Improve the Efficiency of the EM Algorithm for DEC-POMDP (2021)
  • Author(s): Tottori Takehiro、Kobayashi Tetsuya J.
  • Journal Title: Entropy Volume: 23 Issue: 5 Pages: 551-551
  • DOI: 10.3390/e23050551
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Representation and inference of size control laws by neural-network-aided point processes (2021)
  • Author(s): Kamimura Atsushi、Kobayashi Tetsuya J.
  • Journal Title: Physical Review Research Volume: 3 Issue: 3
  • DOI: 10.1103/physrevresearch.3.033032
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] 大腸菌走化性における感知・応答の情報論的な最適性 (2021)
  • Author(s): 中村絢斗、小林徹也
  • Journal Title: 生体の科学 Volume: 3 Pages: 239-244
• [Journal Article] Understanding adaptive immune system as reinforcement learning (2021)
  • Author(s): Kato Takuya、Kobayashi Tetsuya J.
  • Journal Title: Physical Review Research Volume: 3 Issue: 1 Pages: 013222-013222
  • DOI: 10.1103/physrevresearch.3.013222
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Connection between the Bacterial Chemotactic Network and Optimal Filtering (2021)
  • Author(s): Kento Nakamura, Tetsuya J. Kobayashi
  • Journal Title: Physical Review Letters Volume: 126 Issue: 12 Pages: 128102-128102
  • DOI: 10.1103/physrevlett.126.128102
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Bayesian gates for reliable logical operations under noisy conditions (2020)
  • Author(s): Kobayashi Tetsuya J
  • Journal Title: PHYSICAL REVIEW E Volume: 101 Issue: 4 Pages: 042205-042205
  • DOI: 10.1103/physreve.101.042205
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Lineage EM algorithm for inferring latent states from cellular lineage trees (2020)
  • Author(s): Nakashima So、Sughiyama Yuki、Kobayashi Tetsuya J
  • Journal Title: Bioinformatics Volume: 36 Issue: 9 Pages: 2829-2838
  • DOI: 10.1093/bioinformatics/btaa040
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] 生命科学における機械学習の応用とその課題 (2020)
  • Author(s): 小林 徹也
  • Journal Title: 数理科学 Volume: 58 Pages: 43-49
• [Journal Article] 3D convolutional neural networks-based segmentation to acquire quantitative criteria of the nucleus during mouse embryogenesis (2020)
  • Author(s): Tokuoka Yuta、Yamada Takahiro G.、Mashiko Daisuke、Ikeda Zenki、Hiroi Noriko F.、Kobayashi Tetsuya J.、Yamagata Kazuo、Funahashi Akira
  • Journal Title: npj Systems Biology and Applications Volume: 6 Issue: 1 Pages: 32-32
  • DOI: 10.1038/s41540-020-00152-8
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Reliable target ligand detection by noise-induced receptor cluster formation (2020)
  • Author(s): Kajita Masashi K.、Aihara Kazuyuki、Kobayashi Tetsuya J.
  • Journal Title: Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science Volume: 30 Issue: 1 Pages: 011104-011104
  • DOI: 10.1063/1.5140714
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Fitness Gain of Individually Sensed Information by Cells (2019)
  • Author(s): Kobayashi Tetsuya J.、Sughiyama Yuki
  • Journal Title: Entropy Volume: 21 Issue: 10 Pages: 1002-1002
  • DOI: 10.3390/e21101002
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Quantitative analysis reveals reciprocal regulations underlying recovery dynamics of thymocytes and thymic environment in mice (2019)
  • Author(s): Kaneko Kazumasa B.、Tateishi Ryosuke、Miyao Takahisa、Takakura Yuki、Akiyama Nobuko、Yokota Ryo、Akiyama Taishin、Kobayashi Tetsuya J.
  • Journal Title: Communications Biology Volume: 2 Issue: 1 Pages: 444-444
  • DOI: 10.1038/s42003-019-0688-8
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] 単細胞はどこまでよくできているか？ 最適フィルター・最適制御理論に基づくバクテリア化学感知機構の最適性の検証 (2021)
  • Author(s): 小林徹也
  • Organizer: 統計物理と統計科学の連続セミナー
  • Invited
• [Presentation] 生体における化学情報処理機構の定量生物学 (2021)
  • Author(s): 小林徹也
  • Organizer: 第4回センサ＆IoTセミナー
  • Invited
• [Presentation] 感知ノイズ下の run-and-tumble 型化学走性の最適な制御方式 (2021)
  • Author(s): 中村絢斗 , 小林徹也
  • Organizer: 2021年度日本数理生物学会年会
• [Presentation] Poisson 点過程と Ginibre 点過程上での連続パーコレーションと 確率論的感染症モデル (2021)
  • Author(s): 香取 真知子, 香取 眞理, 小林 徹也
  • Organizer: 2021年度日本数理生物学会年会
• [Presentation] 集団動態における生物学的コストとリーマン多様体上の勾配流:免疫系への応用 (2021)
  • Author(s): 堀口 修平, 小林 徹也
  • Organizer: 2021年度日本数理生物学会年会
• [Presentation] 学習による進化の加速とFisherの基本定理の拡張 (2021)
  • Author(s): 中島蒼, 小林徹也
  • Organizer: 2021年度日本数理生物学会年会
• [Presentation] バクテリア化学走性機構の最適性 (2021)
  • Author(s): 小林徹也
  • Organizer: 2021年日本バイオインフォマティクス学会年会・第十回生命医薬情報連合大会(IIBMP2021)
• [Presentation] Acceleration of evolutionary processes by learning and extended Fisher's fundamental theorem (2021)
  • Author(s): So Nakashima, Tetsuya J. Kobayashi
  • Organizer: The 20th Congress of the International Union for Pure and Applied Biophysics (IUPAB)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Biochemical implementation of optimal control for run-and-tumble chemotaxis (2021)
  • Author(s): Kento Nakamura, Tetsuya J. Kobayashi
  • Organizer: The 20th Congress of the International Union for Pure and Applied Biophysics (IUPAB)
• [Presentation] 生命現象をとらえる理論的方法とその展開：情報から構造まで (2021)
  • Author(s): 小林徹也
  • Organizer: 東京大学理学部物理学科・2021年度 後期 物理学教室コロキウム
  • Invited
• [Presentation] A gradient flow of the heterogeneous cellular population (2021)
  • Author(s): Shuhei A. Horiguchi, Tetsuya J. Kobayashi
  • Organizer: International Conference on "Emergence of Cooperation and Organization in Groups of Animals and Non-living Objects" (ICMMA 2021)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 前向き後向きBellman方程式による分散型部分観測確率制御の効率化 (2021)
  • Author(s): 鳥取 岳広, 小林 徹也
  • Organizer: 第 64 回自動制御連合講演会
• [Presentation] 推定・制御の最適性に基づくバクテリア化学走性の理解 (2021)
  • Author(s): 中村絢斗, 小林徹也
  • Organizer: 第 64 回自動制御連合講演会
• [Presentation] Representation and inference of cell growth and division by neural-network-aided point processes (2021)
  • Author(s): 上村 淳, 小林徹也
  • Organizer: 日本生物物理学会第59回年次大会
• [Presentation] 機械学習によるシングルセル・ダイナミクスからの生物学的原理の解読 (2021)
  • Author(s): 小林徹也
  • Organizer: 日本生物物理学会第59回年次大会
• [Presentation] 機械学習による免疫レパトア分類 (2021)
  • Author(s): 小林徹也
  • Organizer: iB Seminar：名古屋大学ハイブリッドセミナー
  • Invited
• [Presentation] 細胞集団の勾配流とT細胞分化モデル (2021)
  • Author(s): 堀口 修平, 小林 徹也
  • Organizer: 第６回理論免疫学ワークショップ
• [Presentation] T細胞レパトアデータによる免疫状態の分類手法について (2021)
  • Author(s): 堅山 耀太郎, 小林 徹也
  • Organizer: 第６回理論免疫学ワークショップ
• [Presentation] バクテリア走化性の情報物理学 (2020)
  • Author(s): 小林 徹也, 中村 絢斗
  • Organizer: 第58回日本生物物理学会年会
  • Invited
• [Presentation] 獲得免疫系の定量生物学 (2020)
  • Author(s): 小林 徹也
  • Organizer: 2020年度 日本数理生物学会年会
  • Invited
• [Presentation] 最適確率制御システムと大腸菌化学走性過程の対応 (2020)
  • Author(s): 中村絢斗, 小林徹也
  • Organizer: 2020年度 日本数理生物学会年会
• [Presentation] 免疫系における胸腺の強化学習の観点からの機能的意義 (2020)
  • Author(s): 堀口 修平, 小林 徹也
  • Organizer: 2020年度 日本数理生物学会年会
• [Presentation] 増殖系における個の学習がもつ役割の考察 (2020)
  • Author(s): 中島蒼, 小林徹也
  • Organizer: 2020年度 日本数理生物学会年会
  • Invited
• [Presentation] 生物学における機械学習的アプローチの最先端 (2020)
  • Author(s): 小林 徹也
  • Organizer: 第43回日本分子生物学会年会
  • Invited
• [Presentation] Repertoire seqと機械学習 (2020)
  • Author(s): 小林 徹也
  • Organizer: 第５回理論免疫学ワークショップ
  • Invited
• [Presentation] 学習理論に基づく胸腺の機能的意義 (2020)
  • Author(s): 堀口 修平, 小林 徹也
  • Organizer: 第５回理論免疫学ワークショップ
• [Presentation] Lineage EM Algorithm for Inferring Latent States from Cellular Lineage Trees (2020)
  • Author(s): So Nakashima, Yuki Sughiyama, Tetsuya J. Kobayashi
  • Organizer: 2020 Society of Mathematical Biology Virtual Annual Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Optimality of the sensory system of Escherichia coli (2020)
  • Author(s): Kento Nakamura, Tetsuya J. Kobayashi
  • Organizer: 2020 Society of Mathematical Biology Virtual Annual Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Deciphering latent growth mode of cells from cellular lineage trees (2020)
  • Author(s): Tetsuya J. Kobayashi
  • Organizer: Establishing International Research Network of Mathematical Oncology
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] 年齢構造付き個体群動態における応答関係式 (2019)
  • Author(s): 杉山友規
  • Organizer: 2019年度 日本数理生物学会年会
• [Presentation] T細胞の分化時間を一定に保つ適応メカニズム (2019)
  • Author(s): 金子和正, 小林徹也
  • Organizer: 2019年度 日本数理生物学会年会
• [Presentation] バクテリアの走化性における濃度変化の推定ダイナミクス (2019)
  • Author(s): 中村絢斗, 小林徹也
  • Organizer: 2019年度 日本数理生物学会年会
• [Presentation] 免疫細胞多様性の強化学習モデルの解析 (2019)
  • Author(s): 堀口 修平, 小林 徹也
  • Organizer: 2019年度 日本数理生物学会年会
• [Presentation] 免疫T細胞の抗原識別における確率ノイズの構造 (2019)
  • Author(s): 梶田 真司, 合原 一幸, 小林 徹也
  • Organizer: 2019年度 日本数理生物学会年会
• [Presentation] 細胞ダイバーシティーへの数理的アプローチ (2019)
  • Author(s): 小林 徹也
  • Organizer: 第92回日本生化学会大会：組織・臓器の構築と制御の統合的理解を目指した細胞ダイバーシティー研究
  • Invited
• [Presentation] Fitness response relation of a multitype age-structured population dynamics (2019)
  • Author(s): 杉山 友規, 中島 蒼, 小林 徹也
  • Organizer: 第57回日本生物物理学会年会
• [Presentation] 抗原識別における確率的ノイズの役割(A role of stochastic noise in ligand discrimination) (2019)
  • Author(s): 梶田 真司, 合原 一幸, 小林 徹也
  • Organizer: 第57回日本生物物理学会年会
• [Presentation] 増殖系と隠れマルコフモデルの対応に基づく学習の考察(A Study on Learning in Growing Population on the Basis of Hidden Markov Model) (2019)
  • Author(s): 中島 蒼, 小林 徹也
  • Organizer: 第57回日本生物物理学会年会
• [Presentation] 情報から捉える生命現象 (2019)
  • Author(s): 小林 徹也
  • Organizer: 定量生物学の会 北海道キャラバン 2019
• [Presentation] 増殖系の個の学習と先祖の行動 (2019)
  • Author(s): 中島 蒼
  • Organizer: 定量生物学の会 北海道キャラバン 2019
• [Presentation] 大腸菌の化学走性における濃度の時間変化推定の実現 (2019)
  • Author(s): 中村 絢斗
  • Organizer: 定量生物学の会 北海道キャラバン 2019
• [Presentation] 獲得免疫系の強化学習モデルの数理 (2019)
  • Author(s): 堀口 修平
  • Organizer: 定量生物学の会 北海道キャラバン 2019
• [Presentation] 獲得免疫系の強化学習モデルとその数理構造 (2019)
  • Author(s): 堀口 修平
  • Organizer: 第４回理論免疫学ワークショップ
• [Presentation] Deciphering latent growth mode of cells from cellular lineage trees (2019)
  • Author(s): 小林 徹也
  • Organizer: ワークショップ「数理腫瘍学の研究」
  • Invited
• [Presentation] Information processing in cellular systems and the fitness value of information (2019)
  • Author(s): Tetsuya J. Kobayashi
  • Organizer: Computational Principles in Active Perception and Reinforcement Learning in the Brain
  • Invited
• [Book] 機械学習を生命科学に使う！ (2020)
  • Author(s): 小林 徹也、杉村 薫、舟橋 啓
  • Total Pages: 240
  • Publisher: 羊土社
  • ISBN: 9784758103916
• [Remarks] データからばらつき成分を取り除き、隠れた細胞分裂の法則を推定する機械学習手法を開発
  • URL: https://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/3597/
• [Remarks] 先祖の経験を学ぶと、進化は加速する：学習が進化に与える影響を考察する数理的枠組みを構築
  • URL: http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/3769/
• [Remarks] 生物はどこまで賢く匂いを探索するのか？～ノイズに負けない探索戦略を紐解く新理論を構築～
  • URL: https://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/3783/
• [Remarks] 過去の感染経験から学習する免疫系の新しい理論を構築
  • URL: https://www.eurekalert.org/pub_releases_ml/2021-03/iois-6031021.php
• [Remarks] 生殖補助医療につながる革新的AI開発に成功 －不妊症の原因となる卵子の質の評価に応用可能－
  • URL: https://newscast.jp/news/5607226
• [Remarks] 不妊治療につながるAI開発に成功、発生過程の細胞核を世界最高精度で評価
  • URL: https://univ-journal.jp/59848/
• [Remarks] AI使い受精卵を解析、体外受精の妊娠率向上に期待
  • URL: https://www.asahi.com/articles/ASNC46DWXNC2ULBJ006.html?iref=pc_photo_gallery_bottom
• [Remarks] 東大、過去の感染経験から学習する免疫系の理論を構築
  • URL: https://www.nikkei.com/article/DGXLRSP606312_Z00C21A3000000/