Project/Area Number |
21H03541
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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Research Institution | Hiroshima University |
Principal Investigator |
本田 直樹 広島大学, 統合生命科学研究科(理), 教授 (30515581)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
青木 一洋 大学共同利用機関法人自然科学研究機構(機構直轄研究施設), 生命創成探究センター, 教授 (80511427)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥13,650,000 (Direct Cost: ¥10,500,000、Indirect Cost: ¥3,150,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
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Keywords | データ駆動生物学 / 数理モデリング / 機械学習 / 数理モデル |
Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、「多細胞組織のライブイメージングデータによって観測される現象の背後に存在する法則のデータ駆動的解読」である。ライブイメージングによって観測される生命現象の複雑さゆえ、背後にある法則を認識することは困難であった。本研究では、細胞集団レベルの観測結果から細胞レベルの原因を解読するため、細胞と細胞集団の階層をシームレスにつなぐ「階層的モデリング」を提案し、それに基づいた機械学習により、イメージングデータから多細胞組織動態を司るメカニズムを解読することを目指す。
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Outline of Annual Research Achievements |
ライブイメージング技術の発展により、動的な多細胞動態を観測できるようになっているが、その複雑さゆえ、背後にある法則を抽出するのは非常に困難である。そもそもライブイメージングによって観測される「細胞集団レベルの動態」は、寄り集まった一つ一つの細胞が相互作用する「細胞レベルの過程」から階層をまたいで創発されたものである。したがって、細胞集団レベルの観測結果から細胞レベルのメカニズムを解読するためには、二つの階層をシームレスにつなぐ新しいアプローチが必要である。本年度は、細胞集団を粗視化して、組織を連続体として捉えることで、ミクロな細胞レベルとマクロな細胞集団レベルをシームレスにつなぐ階層モデリングを行った。そこから導出される偏微分方程式に対して、細胞内情報処理過程を含んだ形へと拡張し、昨年度ライブイメージングデータから定量化した時系列と融合できる自由度を導入した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
MDCK上皮培養細胞におけるライブイメージングデータから、ミクロ(細胞レベル)とマクロ(集団レベル)の各種特徴量の時系列データを数理モデルとして表現する階層モデリングを行った。
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Strategy for Future Research Activity |
来年度は、定量化済みの時系列データ(2021年度)と階層モデル(2022年度)とを融合した解析を進めていく。
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