2018 Fiscal Year Research-status Report
4D data analysis and simulation study on the relationship between extracellular signaling and morphogenesis
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17KK0007
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| Research Institution | Akita Prefectural University |
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Principal Investigator |
石本 志高 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (30391858)
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| Project Period (FY) |
2018 – 2020
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| Keywords | コンピュータシミュレーション / 細胞・組織・器官 / 生体情報 / データ解析 / 発生・分化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
基課題「一細胞の複雑な形状に基づく器官・組織動力学モデルのシミュレーション研究」において進展させた方向性、すなわち、ハエ発生過程における細胞外シグナル伝達と生体組織の分化・成長メカニズムの解明を目指し、発展研究を行った。具体的には高速共焦点顕微鏡によって取得されたハエ囲蛹殻期の翅形成イメージングデータおよびライブイメージングデータを基に、高精細３Ｄ解析システムによってスナップショットごとに多細胞情報のデータ化を行い、時系列データ化を強化するプログラム開発を行った。またデータの示す現象の解析を行い、蛹期翅器官の３次元形態変化とシグナル分子の時空間動態および成長・分化を促進する遺伝子の発現状況とが密接に関連して進行していることを実験的および解析的に明らかにした。つまり、成長や分化は近隣細胞間のシグナル伝達や、シグナルを伝達する分子の単純な側方移動にのみ制御されるわけではなく、器官の形態の変化とも密接に関係するという重要な知見が得られた。この状況は他種および他器官でも同様に起こっていることが示唆される。この結果に関して、査読付き論文１編を出版した。
また、得られたデータ及び関連する生物学的知見に関して共同研究者らと議論を重ね、基課題において開発中の泡・頂点モデルシミュレーションに反映させつつ、新規計算機実験を構成、実行した。具体的には周期的ひずみ入力に対する応力応答をみるシステムを実装し、実行した。これらに関する先取的な結果に関し、国際会議にて口頭発表した。
尚、上記２件は基課題（課題番号17K00410）での業績を含む研究実績である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初計画通り、当該年度はヘルシンキ大学にて開発用３Ｄ解析システムの新規導入及びセットアップを行った。また、３Ｄ解析システムによる細胞情報の４Ｄデータ化・解析に向けて、各種取得可能な生体情報に対する実験条件（共焦点顕微鏡から得られる画像データの特性解析、ライブイメージングデータの設定条件、蛍光タグを附して可視化する情報の検討）および取得データの品質検証を行い、共同研究者である新見氏と議論を重ね実験デザインを行いつつ、一次画像データの高品質化画像処理プログラムの開発およびライブイメージングデータの高品質化画像処理プログラムの開発を行った。予定していた開発要員が移動してしまったため、代表者によるプログラム作成量が予定より多くなったが、問題なく遂行された。さらに、密に詰まった細胞核の動態を追跡する手法として機械学習を用いた解析プログラムに関する予備研究も行った。これらの実行の過程で、先行研究に関する解析過程が予想より進み、論文として出版することができたため、当初の計画以上に進展していると言える。
上記プログラム開発過程で得られた知見や、反映させるシミュレーションモデルの精緻化、各種多細胞動態モデルの特徴と可能性に関して、共同研究者のマーク氏と共に議論を重ねた。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初計画通り、ショウジョウバエ発生過程における細胞外シグナル伝達と生体組織の形態形成・分化・成長メカニズムの解明に向けた実験の実施、および一次データ処理、４Ｄデータ解析システムの高精度化を図る。本研究計画により開発されたシステムによってより高精度のライブイメージングデータの解析が可能となり、より複雑に連携された３Ｄ器官形態形成と細胞内外シグナル伝達の様子が観察されつつある。これらデータの取得・処理・解析を通じ、形態形成とシグナル伝達および分化・成長の様子を高精度で定量化し、互いの関連をより明確にしていく。また、並行して予備研究を行った機械学習による細胞動態の定量化および解析も推し進める。
他方、理論的な側面としては、解析手法のさらなる検討や基課題で開発中のモデルの直接的な発展研究と並行して、新規多細胞動態モデルの開発も視野に入れる予定である。
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