Automatic Discovery System of Functional Differential Equations for Multicellular Dynamics

Research Project

Project/Area Number	24K17175
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 18010:Mechanics of materials and materials-related
Research Institution	Keio University
Principal Investigator	森倉峻慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 特任助教 (50963865)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	多細胞運動 / 記号回帰 / 汎関数微分方程式 / 細胞培養システム / セグメンテーション
Outline of Research at the Start	自然現象の理解に向けて，観測に基づき現象を定式化することは多くの科学分野における根源的な営みである．近年，自然現象の数理モデルをデータ駆動的に発見する記号回帰法が注目され，時空間データから非線形連立微分方程式を同定するスパース回帰法などが考案されてきた．しかし，これらの方法は現象を支配する状態変数が既知である必要がある．支配的な状態変数すら未知な生命現象に対する従来法の有効性は限定的である．本研究では，生命現象の創発基盤である多細胞運動の理解に向けて，状態変数の取り方に依存しない汎関数表現を用いて，多細胞運動の数理モデルをデータ駆動的に発見する記号回帰システムの構築を目指す．