機械学習を用いたホヤ初期胚の運命決定をつかさどる遺伝子調節ネットワーク動態の再現

• Project/Area Number: 24K21274
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 44:Biology at cellular to organismal levels, and related fields
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 佐藤 ゆたか 京都大学, 理学研究科, 准教授 (40314174)
• Project Period (FY): 2024-06-28 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥26,000,000 (Direct Cost: ¥20,000,000、Indirect Cost: ¥6,000,000); Fiscal Year 2027: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000); Fiscal Year 2026: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2025: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000); Fiscal Year 2024: ¥7,670,000 (Direct Cost: ¥5,900,000、Indirect Cost: ¥1,770,000)
• Keywords: ホヤ / デジタルツイン / 初期胚 / 遺伝子調節ネットワーク

Outline of Research at the Start

遺伝子調節ネットワーク(Gene regulatory network, GRN)は、細胞の遺伝子発現動態を制御する生物システムであり、調節遺伝子が互いに調節をおこなう様子を表わすものである。この調節上のつながりの解明が様々な実験系で進んだが、システムとしての理解には十分ではない。例えば、GRNの動作を計算で再現することは小さなシステムを除いては成功していない。本研究では、ホヤ初期胚のGRNの動態をコンピュータ上で再現するデジタルツインを作成することを目的とする。ホヤ胚はGRN研究が最も進んでいる実験系の一つであり、次世代発生生物学のプラットフォームを構築することを目指す。