Creation of data-driven chemical reprogramming technologies by experiment optimization AI

• Project/Area Number: 24K21338
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 山西 芳裕 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (60437267)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 味八木 茂 広島大学, 病院(医), 特定教授 (10392490) ; 鈴木 淳史 九州大学, 生体防御医学研究所, 教授 (30415195)
• Project Period (FY): 2024-06-28 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥26,000,000 (Direct Cost: ¥20,000,000、Indirect Cost: ¥6,000,000); Fiscal Year 2026: ¥10,400,000 (Direct Cost: ¥8,000,000、Indirect Cost: ¥2,400,000); Fiscal Year 2025: ¥10,400,000 (Direct Cost: ¥8,000,000、Indirect Cost: ¥2,400,000); Fiscal Year 2024: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
• Keywords: ダイレクトリプログラミング / データ駆動 / 細胞直接変換 / 実験条件 / AI

Outline of Research at the Start

iPS細胞のような未分化細胞を介さずに、既に分化した細胞を別の種類の細胞に直接変換するダイレクトリプログラミングが、再生医療のための新しい技術として注目されている。しかしながら、ウイルスなどを用いて転写因子の遺伝子を導入する従来手順は腫瘍化のリスクがあり、医療応用の障壁となっていた。本研究では、承認薬や食品成分などの化合物を活用したケミカルリプログラミングを提案し、腫瘍化のリスクを避けるようにする。また、化合物の濃度や添加時間などの実験条件を最適化するアルゴリズムを開発する。これにより膨大な化合物の候補を事前にできるだけ絞り込み、実験コストを削減し、効率的な化合物セットの発見を狙う。