Construction of a chemical model of cell motility
Project/Area Number |
22K18685
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 13:Condensed matter physics and related fields
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
豊田 太郎 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (80422377)
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Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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)
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Keywords | ジャイアントベシクル / マイクロ流体デバイス / 実験室進化 / 界面活性剤 |
Outline of Research at the Start |
化学反応する両親媒性分子による分子集合体を用いるボトムアップアプローチと濃度勾配 のかかるマイクロ流体デバイスを用いるトップダウンアプローチとを組み合わせ、駆動し ながら増殖する細胞のソフトマター化学モデルを創成する。本研究成果は、人工物の自律 的進化を提案し、生命起源モデルとして人工物と細胞の架け橋となる、まったく新奇のソ フトマターを探求するものであり、挑戦的研究として大きな意義がある。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、走化性をもつ遊走性単細胞生物の化学モデル(ここでは人工バクテリアと呼ぶ)を創出することを目的とする。原始細胞が進化の過程でどのように駆動力を得て、走化性という高次機能を獲得してきたかという未解明の謎に対し応募者は、細胞生物学的手法とは相補的に、構成的アプローチとして、素性のわかった有機分子の水中での構造形成と反応の時間発展に立脚した人工バクテリアをつくり、これが実験室進化によって走化性を獲得する時空間発展を計測技術と分析技術を駆使して明らかにすることを着想した。一年目は、人工バクテリアをその場観察するための進化リアクターのプロトタイプ作製および画像解析法の開発に従事した。人工バクテリアは進化リアクター内部で動き回ることから、形態をとらえるために共焦点レーザー走査型蛍光顕微鏡で観察すると、各断面像で位置ずれがおこるために、位置ずれを補正して3次元イメージ構築をする必要がある。そのために、人工バクテリアに見立てたジャイアントベシクルのマイクロ流体デバイスの捕捉構造(特に厚み方向)について精査するとともに、位置連れのある各断面像を修正して3次元イメージ像を構築できるプログラムを開発した。機械学習と転移学習によってジャイアントベシクルの各断面像の中心位置を把握・学習させ、その後にデコンボリューション法を組み込んだ3次元イメージ構築プログラムを自作することで、それらを補正した球形のジャイアントベシクルの3次元イメージ像を取得することができた。
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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
本研究は、人工バクテリアを創出することを目的として、ジャイアントベシクルが走化性を獲得する時空間発展を計測技術と分析技術を駆使して明らかにすることを目指している。このとき、ジャイアントベシクルの動きを精確に顕微鏡像から抽出する必要があり、応募者がこれまで取り組んだことのない画像解析法としての機械学習と転移学習の方法論を導入することとした。一年目でジャイアントベシクルの3次元イメージ像を構築できたことをベースに、翌年度でマイクロ流体デバイス開発(トップダウンアプローチ)と構成分子の有機合成(ボトムアップアプローチ)という研究展開に集中できる点で、順調に進展している。
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Strategy for Future Research Activity |
二年目は、ジャイアントベシクルの構成分子の有機合成を進めつつも、進化リアクターとなるマイクロ流体デバイスの開発に注力し、人工バクテリアの運動を継続して観測できる双方向観察実験プラットフォームを実現する。
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)