2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Data-driven Mathematical Analysis for Single Cells and Singularity Cells
| Project Area | Singularity biology |
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18H05413
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
小松崎 民樹 北海道大学, 電子科学研究所, 教授 (30270549)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 篤祥 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (50344487)
小野 峻佑 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (60752269)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2023-03-31
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| Keywords | 情報計測 / バンディットアルゴリズム / 因果推論 / スパース学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
細胞の集団運動は、癌の成長、創傷治癒、器官発生といった多くの生物学的過程において重要である。単細胞生物でコロニーを形成するアメーバDictyostelium discoideum(Dicty)を例に、その離合集散のダイナミクスに隠れている因果関係（リーダーおよびフォロワー細胞の役割分化）を見積もる方法論を検討した。飢餓状態に陥ったDicty細胞はcAMPを放出し、近傍のDicty細胞もまたその濃度勾配を検知し急峻な勾配方向に動き、cAMPを放出する。それらの局所的な連動がある閾値を越えると、マクロならせん波のパターンを生み出すことが知られている。本年度は、阪大産研永井教授と徳島大学堀川一樹教授らによるcAMPプローブを用いたDicty細胞の離合集散の画像ファイルから抜き出された10コ程度のCAMPパルス列から、移動エントロピーを用いた因果ネットワークを構成し、どの細胞がどの細胞へ情報を伝達しているかを定量できうることを見いだした。シンギュラリティ現象を引き起こすリーダーやフォロワー細胞を発見するのに有効な特徴量の迅速抽出をめざし、バンディット手法を用いたモンテカルロ木探索の既存手法を木からDAG(Directed Acyclic Graph)に拡張し、属性選択問題を最適葉ノード識別問題に定式化し、それを解くアルゴリズムを提案した。また、甲状腺の癌細胞のラマン分光データを用いてシミュレーション実験を行い有効性を確認した。スパースモデリングと凸最適化に基づくシンギュラリティ成分の分離手法について検討した。本年度は、シンギュラリティ成分を一種のスパース成分とみなし、低周波な画像の構造成分やガウス性ノイズ成分とは異なる成分として明示的にモデル化する方法の構築を進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
バンディット手法を用いたモンテカルロ木探索の拡張および最適葉ノード識別問題解法アルゴリズムの論文を作成し、データマイニングの国際学会(SDM2019)で発表を行った。理論部分に関する基礎検討を進め、ある程度の見通しがたったため、査読付き国際会議への投稿に向けて準備を進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
数10万細胞群からパルス列を自動抽出する課題が残っており、大規模データセットの自動粒子追跡法に取り組む。探索空間の展開法の改良を行い、実際に展開された探索空間によらない理論保証を与える方法および解析法を開発する。また、シンギュラリティ現象を引き起こすリー ダーやフォロワー細胞の発見に有効な特徴の迅速抽出が可能であるか実験により検証する。引き続きシンギュラリティ成分分離・ノイズ除去手法の開発を進め、結果をまとめたものを国際会議等に論文を投稿する予定である。また同時に、大規模イメージングデータを扱うための効率的アルゴリズムについても検討を進める。
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