Development of a Method for Exploring Disease-Related Gene Networks Using Deep Learning and Human Organoids

• Project/Area Number: 25K00152
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: The University of Osaka
• Principal Investigator: 根本 孝裕 大阪大学, ヒューマン・メタバース疾患研究拠点, 特任准教授(常勤) (10928295)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 武部 貴則 大阪大学, ヒューマン・メタバース疾患研究拠点, 教授 (20612625)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2027: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000); Fiscal Year 2026: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000); Fiscal Year 2025: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
• Keywords: 遺伝子制御ネットワーク / 深層学習 / 肝臓オルガノイド / MASLD

Outline of Research at the Start

代謝機能障害関連脂肪性肝疾患（MASLD）の環境的・遺伝的要因は複雑に交絡しており、それらを制御する理想的な系として、人の肝臓を模したオルガノイドが注目を集めている。従来は、遺伝子発現に基づく制御ネットワークなど既知メカニズムを用いた解析が主流だったが、オルガノイドの活用により詳細な病態解析が可能となった現在、データベースにない遺伝子群を含む網羅的な解析がより一層求められている。本研究では、MASLD再現オルガノイド由来のシングルセル遺伝子発現データに対し、既知メカニズムと深層学習を組み合わせた新規解析手法を開発する。得られた知見は実験により検証され、MASLDの個別化医療に貢献する。