機械学習によるダイレクトリプログラミング誘導転写因子の予測

• Project/Area Number: 25K21559
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: 濱野 桃子 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (40717336)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2027: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: ダイレクトリプログラミング / 機械学習 / マルチオミックス / 転写因子

Outline of Research at the Start

体細胞を組織の主要な機能を持つ別の細胞種へ分化誘導する技術が疾患治療や疾患モデル作製に応用されている。本研究では細胞分化誘導法の一つであるダイレクトリプログラミング（DR）を誘導する転写因子を膨大な候補から予測する機械学習手法を構築し、新規なDR誘導法の開発を目指す。