| Project/Area Number |
23K21716
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| Project/Area Number (Other) |
21H03541 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Hiroshima University |
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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 京都大学, 生命科学研究科, 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 2024)
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| Budget Amount *help |
¥13,650,000 (Direct Cost: ¥10,500,000、Indirect Cost: ¥3,150,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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 |
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| Outline of Research at the Start |
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原因 を解読する逆問題のためには、二つの階層をシームレスにつなぐ新しいアプローチが求めら れる。本研究では、階層間をつなぐ「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。
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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。昨年度までに、細胞集団を粗視化して、組織を連続体として捉える階層モデリングを行い、また、細胞内情報処理過程を含んだ形へとモデルを拡張した。本年度は、MDCK細胞集団のライブイメージングデータから定量化したERK活性や細胞密度、速度場、またそれらの空間勾配の時系列データから、細胞内情報処理を同定する機械学習法の開発をおこなった。
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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、細胞内情報をデータ駆動的に明らかにするアプローチを展開した。
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| Strategy for Future Research Activity |
細胞が複数の細胞外シグナルのうちどれを優先して情報処理しているのかを明らかにしていく。
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