2018 Fiscal Year Research-status Report
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16K17763
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
杉山 友規 東京大学, 生産技術研究所, 特任助教 (90756389)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 非平衡統計物理学 / 確率過程論 / 数理生物学 / 進化生物学 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、熱・統計物理学の構造を細胞増殖系に持ち込むことにより、細胞集団の集団としての増殖率（集団の成長率）を制御する新たなる手法を構築することを目標とする。また、実際の実験結果との比較検証も本研究計画の範囲に含まれる。
前年度は、実験との比較検証において細胞の年齢（age）が重要であるという問題生じたため、age構造を理論に組み込む研究を行い、数学的には記憶効果を持った確率過程であるsemi-Markov過程が重要な役割を果たすことを得た。また、この数学構造を用いることにより、環境変動に対する集団増殖率の応答を細胞系譜データ（実験から取得可能）から評価する手法を提案した。しかし、ここで得られた手法を実際に用いるためには、増殖に寄与する細胞の“型（タイプ）”とは何であるかを知る必要がある。もちろん、各細胞の遺伝型はそれにあたるが、遺伝型を記述する情報は膨大であり、それをタイプとして提案手法に用いることは現実的でない。（そもそも遺伝型の情報全てが細胞増殖に寄与する訳ではない。）そこで本年度は、増殖に寄与する細胞のタイプ自体も実験から得られる系譜データを基に推定することを試みた。
結果としては、前年度得られたage構造を含む細胞増殖系の解析手法に隠れMarkov過程の推定問題をぶつけることで、有効な細胞タイプを推定することに成功した。実際の大腸菌の増殖データに適応すると、タイプは3次元空間で表され、その内の1次元は世代経過で非常にゆっくりと変化するものであることが明らかになった。
以上の結果に加え推定問題の副産物として、量子力学の構造を変分ベイズ法に持ち込むことにより飛躍的に推定精度向上させることが出来ることも明らかにした。
本年度はこれらの結果を３本の論文にまとめ発表した（内1本は変分ベイズ法に関する結果）。また、国内・海外合わせて、計3件の招待講演を行った。
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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
本年度は【研究実績の概要】でも述べた通り、実験から得られる細胞系譜データを基に、増殖に寄与する細胞のタイプを推定する問題を主に行った。結果はおおむね順調で、実際の大腸菌の系譜データに本年度得られた推定手法を適応することで、大腸菌のタイプは3次元空間を張り、またその内の1次元は世代経過で非常にゆっくり変化することが明らかになった。特に、推定手法を構築する上では、隠れMarkovモデルの推定手法（大きく言えばEMアルゴリズム）が参考になった。しかし、通常の時系列データの推定と異なり細胞系譜データの時系列は分岐が生じているため、そのまま従来の推定手法を適応すると間違った結果を与えてしまう困難が生じた。そこで本研究では、前年度に研究したage構造付き細胞増殖系に対して定義することが出来るsemi-Markov型のretrospective過程（細胞系譜を先祖の方向に遡ったときに得られる時系列を生成する確率過程）を用いてこの困難を乗り越えた。実際にこの確率過程を用いることで、タイプ推定に潜む分岐（細胞増殖）バイアスを除去可能であることが理論的に証明でき、この結果には非常に満足している。
一方で不満足だった点としては、上述の通り大腸菌においてそのタイプが3次元空間で記述されることが推定されたものの、その次元が実際の大腸菌の何に対応するのかということを十分に明らかに出来なかった点である。つまり、推定理論の構築としては十分であるものの、それの生物学的な解釈が不十分であったことが悔やまれる。
また、生物学的解釈を追うことに時間を多く要したため論文の発表が遅れ、タイプ推定に関する結果は未だ査読中である。
以上の理由により、本年度の自己評価を「おおむね順調」とした。
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| Strategy for Future Research Activity |
タイプ推定に関する研究結果の出版（プレプリントとして発表はしている）は本年度中には間に合わなかったものの、本研究課題においてその目的とした実験データの解析に関する結果を出せたことには満足している。（当初の研究計画とは少し異なる形の結果にはなっている。）次年度は本研究課題の最終年度に当たるため、タイプ推定に関する結果を含めた研究課題全体を通した総括を研究会などで対外的に発表していきたいと思ている。（そのために当初は本年度で終了であった本研究計画を来年度まで延長した。）
また対外発表と並行して、細胞増殖のエネルギー論も引き続き考えていきたいと思っている。前年度の報告においても述べたことではあるが、現段階の研究結果は熱力学の“数理構造”を細胞増殖系に応用しただけであり、この意味では熱力学のアナロジーでしかない。（すなわち、“物理学”としての熱力学ではない。）本年度も、以上の項目で報告した結果に加えて、細胞内化学反応ネットワークをベースとした細胞増殖のエネルギー論を構築しようと試みた。しかし、この側面に関しては十分な結果を得ることが出来なかった。そこで本年度は、一旦、細胞増殖（細胞複製）から少し離れて、もう少し単純な細胞内化学反応ネットワークのエネルギー論を考えてみようと計画している。そして、ここでの結果を持って、再度、細胞複製のエネルギー論に挑戦しようと考えている。
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| Causes of Carryover |
本研究課題の重要な目標であった、実験データ解析への応用に関する論文の発表が予定よりも少し遅れ、2019年に入ってからの発表になってしまった。そのため、この結果の対外発表を本年度（2018年度）中に行うことが出来なかった。以上の理由により、当初本年度に使用予定であった対外発表用の予算を次年度に繰り越す。
差引額の使用計画としては、本年度行うことが出来なかった実験データ解析に関する結果の対外発表費として用いる。特に、次年度（2019年度）には、3年に1度の周期で行われる統計物理学領域の重要な学会であるSTATPHYS27が開催される。主な使用目的は、この会議における講演費と会議への旅費である。
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