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微小物体の形状制御による流体駆動・物質輸送理論の構築

Publicly Offered Research

Project AreaMolecular Cybernetics -Development of Minimal Artificial Brain by the Power of Chemistry
Project/Area Number 23H04418
Research Category

Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Transformative Research Areas, Section (IV)
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

松永 大樹  大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 准教授 (40833794)

Project Period (FY) 2023-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥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)
Fiscal Year 2023: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Keywords分子ロボット / ストークス流れ / リポソーム / 強化学習 / 最適運動
Outline of Research at the Start

リポソームやDNAオリガミの構造物など微小物体は遅い流れの流体力学に支配され『帆立貝定理』の制約を受ける.自然界では巧みにこの制約を掻い潜り小さなスケールで遊泳や物質輸送の仕事を達成するが,マイクロスケールの人工物の形状変化によってこれらの目標を達成するのは容易ではなく解は自明ではない.本研究課題では強化学習と流体解析を組み合わせて基盤より,与えられた構造・条件の下での最適遊泳を明らかにするだけでなく,理論・数値計算を組み合わせ最適遊泳の普遍的な理論の構築を目指す.

Outline of Annual Research Achievements

本年度に行った2つの研究について概説する.
1つ目の研究課題は「三角形型分子ロボットの最適遊泳戦略の解析」である.学術変革の領域でも精力的に推進されているようにナノ・ミクロンスケールの分子ロボットの実現が期待されている.これら分子ロボットの基本的な動力学を理解するため,本研究はプリミティブな構造として三角形型分子ロボットをモデルとして最速で動くことのできるアクチュエータの動作パターンを分析した.三角形は三つの微小球とそれらを繋ぐ三つのアクチュエータにより構成されているが,腕に相当する二つの微小球の動きが同期する動きと,逆位相で動く2つの異なる動きが最速の泳ぎの候補となることを明らかにするとともに,この二つの動きは設定した無次元数に依存してどちらが有利かが変化することを明らかにした.また微生物の体を模して微小球の一つの半径を大きくした場合,二つの腕が同期する動きが広いパラメータ空間で有利になることがわかった.
2つ目の研究課題は「リポソーム移動現象の流体力学的解析」である.学術変革領域内の共同研究先ではリポソーム内に含まれるアクチュエータに起因する膜変形によりリポソームが液中を遊泳することを明らかにしたが,本研究ではその遊泳速度を説明する因子を流体力学的観点により解析を実施した.変形するリポソームを画像解析することにより変形の特徴量を取得し遊泳速度との相関を分析したところ,リポソームの一部分が突出する無次元の突出量に依存してほぼ線形に遊泳速度が大きくなることを明らかにした.以上の発見は,リポソームが液中を泳ぐ上での基本的な戦略を構築するために重要な知見である.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

実績の概要に示した2つの成果は現在,国際学術誌に投稿する準備をしており初年度の成果として十分な成果を上げることができたと考える.また上記に示した成果だけでなく,鞭打ち駆動で遊泳する微小遊泳体や繊毛の流体駆動に関して強化学習を用いた最適運動の分析を行うなど多くの研究を推進しており,順調に進展しているといえる.

Strategy for Future Research Activity

研究実績に示した1つ目の研究成果については,次年度は理論解析を用いて最適遊泳モード変化を説明することを計画している.数値計算により微小球のサイズに依存して最適遊泳モードが変化することはわかったが,直感的にその現象を説明することができていないため,理論解析を用いての説明を目指す.
二つ目の研究に関しても同様に,理論解析・数値解析を通した速度の説明因子の解明に挑戦する.ここまでの研究で速度を説明する因子を同定することができたものの,相関だけでなく物理的な詳細な因果を明らかにするため理論解析を中心に分析を進めることを計画している.

Report

(1 results)
  • 2023 Annual Research Report
  • Research Products

    (10 results)

All 2024 2023 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (8 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Int'l Joint Research] ウィーン大学(オーストリア)

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Journal Article] Asymmetric bistability of chiral particle orientation in viscous shear flows2023

    • Author(s)
      Zoettl Andreas、Tesser Francesca、Matsunaga Daiki、Laurent Justine、du Roure Olivia、Lindner Anke
    • Journal Title

      Proceedings of the National Academy of Sciences

      Volume: 120 Issue: 45

    • DOI

      10.1073/pnas.2310939120

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Presentation] Machine-learning aided analysis on biophysics: cell mechanics and swimming optimization2024

    • Author(s)
      Daiki Matsunaga
    • Organizer
      International workshop: Active Matter x Complex Flow
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 鞭打ち駆動スイマーの最適移動戦略における変形のスケーリング則2023

    • Author(s)
      所 文哉, 出口 真次, 松永 大樹
    • Organizer
      第34回バイオフロンティア講演会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 機械学習支援FCSによる短い時系列データからの拡散動態推定2023

    • Author(s)
      田中 遼, 藤田 凌嘉, 出口 真次, 松永 大樹
    • Organizer
      第34回バイオフロンティア講演会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] ストークス流れ下におけるバネ・ビーズ型遊泳体の最適遊泳戦略の探索2023

    • Author(s)
      樺島 海斗, 高山 英樹, 出口 真次, 松永 大樹
    • Organizer
      第34回バイオフロンティア講演会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 強化学習による繊毛の集団運動の解析2023

    • Author(s)
      中野 翔太, 前田 千結, 出口 真次, 松永 大樹
    • Organizer
      第34回バイオフロンティア講演会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 機械学習支援FCSによる分子の拡散動態の解析2023

    • Author(s)
      田中遼, 藤田 凌嘉, 松永 大樹, 出口 真次
    • Organizer
      日本機械学会2023年度年次大会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 深層強化学習を用いた鞭打ち駆動マイクロスイマーの遊泳解析2023

    • Author(s)
      所文哉, 出口真次, 松永大樹
    • Organizer
      第35回バイオエンジニアリング講演会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 強化学習によるバネ・ビーズ型微小遊泳体の最適遊泳戦略解析2023

    • Author(s)
      樺島 海斗, 出口 真次, 松永 大樹
    • Organizer
      2023年度関西学生会卒業研究発表講演会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report

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Published: 2023-04-13   Modified: 2024-12-25  

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