2015 Fiscal Year Annual Research Report
細胞シグナル伝達網を模擬した新たな適応的振動制御システム
| Project/Area Number |
15K13897
|
|---|
| Research Institution | Yokohama National University |
|---|
Principal Investigator |
森下 信 横浜国立大学, 環境情報研究科(研究院), 教授 (80166404)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
白石 俊彦 横浜国立大学, 環境情報研究科(研究院), 准教授 (30361877)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2016-03-31
|
| Keywords | 振動制御 / 細胞 / シグナル伝達網 / 学習システム / 人工的ニューラルネットワーク / 同定 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
生物を構成する細胞は，メカノセンサーと名付けられたタンパク質によって周囲の状況を把握して，それを細胞内部に生化学反応として伝えている．細胞を極小機械として考えると細胞は高度な自律系を備えており，そのためにはセンサ，アクチュエータおよび制御系が必要となる．センサとしては膜タンパク質のいくつかがその機能をもっていることが次第に明らかになっており，またアクチュエータとしては細胞内部に多数存在するアクチンフィラメントをはじめとする繊維構造がそれにあたる．しかし制御系については知られていないのが現状である．そこで，申請者は情報工学で発達した人工的ニューラルネットワークとの類似性を考慮して，細胞内部の生化学反応のプロセスを具体化するシグナル伝達網がその学習機能を持っていると仮説をたてて，それを検証することを試みた．人工的ニューラルネットワークは動物の脳の神経細胞網をモデル化したもので，神経細胞を多数の結合で構成し，その情報のやりとりに重みをつけることで，全体として学習機能を有している．シグナル伝達とは，細胞が持つ分子と外部の分子との結合により始まる化学反応の連鎖により，細胞に変化をもたらす過程や機構のことをいう．その過程では，別のタンパク質を活性化したり，逆に抑制したりする効果も確認されている．また，タンパク質同士の位置関係によって情報の伝達量も変化すると考えられる．これらをモデル化してネットワークを構成した．例題として，考案したモデルを用いて画像認識に関するシミュレーションを行った．入力分子の配置を2値画像と捉えると，画像群において共通の特徴となる領域を抽出できると予想される．そこで，実際にインターネットで共通に利用されている０から９の数字の認識用画像データを用いてその特徴抽出を試みた．その結果，十分な制度で画像認識が可能なことを明らかにした．
|
