2019 Fiscal Year Research-status Report
協調的な分子情報と力で駆動する細胞運動プロセスのデータ同化予測
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19K20400
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
国田 勝行 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (40709888)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 細胞運動 / 分子活性 / 逆相関解析 / システム同定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、細胞運動時に協調的に作用する低分子量Gタンパク質（Cdc42/Rac1/RhoA）の活性情報から細胞エッジの形態変化をモデル予測することである。蛍光分子プローブを用いて、個別にライブセル計測された低分子量Gタンパク質活性と形態変化（伸長と退縮）の時空間活性データに対して逆相関解析を行い、データを統合する。統合化されたデータと力学に基づく細胞－基質間の相互作用を考慮した物理モデルに対して、逐次ベイズ法に基づく状態推定（データ同化予測）を行い、細胞エッジの形態変化をモデル予測する。形態変化に応じた不可観測な膜張力を同時に推定する。
2019年度は、ライブセル計測データに対する逆相関解析を用いた新規のデータ抽出方法を開発した。波（伸長から退縮、退縮から伸長）と方向性（伸長と退縮）の4つの局所的な形態変化パターンを参照信号として、対応する低分子量Gタンパク質の活性化パターンの抽出に成功した。さらに逆相関解析から得られた低分子量Gタンパク質の分子活性と形態変化の入出力データに対して、ARXモデル（外部入力付自己回帰モデル）を用いたシステム同定を行い、細胞運動時における分子活性情報のエンコード機構について検証を行った。
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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
2019年度は、ライブセル計測データに対する逆相関解析を用いた新規のデータ抽出方法を開発した。波（伸長から退縮、退縮から伸長）と方向性（伸長と退縮）の4つの局所的な形態変化パターンを参照信号として、対応する低分子量Gタンパク質の活性化パターンの抽出に成功し、査読付き国際会議論文として学会発表を行った（SICE Annual Conference 2019 , APSIPA Annual Summit and Conference 2019, Best Special Session Paper Awardを受賞）。さらに逆相関解析から得られた低分子量Gタンパク質の分子活性と形態変化の入出力データに対して、PCA（主成分解析）やARXモデル（外部入力付自己回帰モデル）を用いたシステム同定を行った。同定システムに対する周波数応答解析を行い、低分子量Gタンパク質の分子活性と形態変化へのエンコード機構について検証を行った。以上のように、現在まで全体としての進捗は概ね順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は、引き続きARXモデル（外部入力付自己回帰モデル）を用いたシステム同定に基づくエンコード機構について考察を行う。さらにシステム同定で得られるモデル構造を基に細胞－基質間の相互作用を考慮した力学モデルの構築を行う。さらに逆相関解析から得られた低分子量Gタンパク質の分子活性と形態変化の入出力データと力学モデルに対して、逐次ベイズ法に基づく状態推定を行い、細胞エッジの形態変化をモデル予測する。
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| Causes of Carryover |
昨年度に予定していた他機関での研究活動及び国際学会（SYSBIO2020）がコロナ禍の影響でキャンセルとなったため、関連する諸経費の繰越を行った。繰越額は、今年度中に他機関での研究活動及び国際学会への参加費用として使用予定である。
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