2021 Fiscal Year Annual Research Report
分散的な推定・行動システムの最適性に基づく生物の探索行動の理解
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20J21362
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
中村 絢斗 東京大学, 情報理工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Keywords | 化学走性 / 細胞性粘菌 / 細胞形状 / 推定効率 / 相互情報量最大化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、細胞が自ら形状を変化することで外界の認識効率を高める可能性を、細胞性粘菌の化学走性を例に議論している。昨年度は濃度が未知の方向へ線形に増加する二次元空間に置かれた細胞を考え、濃度勾配の方向に関する認識効率を高めうる形状変化アルゴリズムを考察した。濃度勾配の認識効率を相互情報量で定量し、相互情報量を貪欲に増大するようなアルゴリズムを導出してシミュレーションしたところ、細胞形状を変化しない場合に比べて改善する場合があるものの効果は小さいことがわかった。そこで本年度は、形状変化の優位性が顕著になる状況があるか調べるために線形勾配以外の場合を考察した。具体的には、周囲で動く点リガンド源から濃度が同心円状に分布する状況を考えた。その結果、点リガンド源からの減衰率が十分大きくかつ点リガンド源と細胞表面との距離が適度に近い場合に、細胞形状の変化が相互情報量を大きく改善することがわかった。こうした状況は、細胞性粘菌や白血球が周囲で動くバクテリアを捉える場合に自然と現れると考えられ、細胞の変形が情報の獲得を通して定位行動の効率に貢献している可能性を議論することに繋げられるかもしれない。また点リガンド源からの減衰率が十分大きい極限を考えることで、形状変化アルゴリズムと生物システムの関係を考察するための手がかりも得られた。並行して濃度勾配について得られた情報に基づく効率的な移動の仕方を考察するために、1次元空間上での化学走性に関する最適制御モデルの拡張も行なっている。
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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、細胞形状の変化により推定効率の改善が大きくなる条件を探し、細胞性粘菌が周囲で動くバクテリアを定位するような状況に対応しうるような設定において、改善が大きくなることを見出している。またそうした状況の極限をとったような場合に、形状変化アルゴリズムの部分問題を解く非線形フィルタが、細胞内で分散的に実装しうる反応拡散方程式で近似できる可能性もわかってきた。当初目標としていた推定と移動の統合的な扱いには至らなかったものの、実際の細胞が実現し得る形状変化の意義を調べるために着目すべき状況設定を明確にすることができている。また本年度に構築した1次元上の移動の最適性に関するモデル構築は推定と移動の統合を扱う上で足がかりにでき、また次年度予定していた分散的な実装可能性に関する議論も進められた。よっておおむね順調に進展していると評価している。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度までの問題設定では、細胞と点リガンド源の距離が変動しうる要素、また細胞が自ら移動する要素が取り入れられていない。本年度までで明らかになった形状変化による推定効率の改善が、動く点リガンド源を追跡し捕捉する効率の改善につながるかを考察することが今後の課題となる。
そのためにまず、細胞と点リガンド源の距離が変動する場合の推定と形状変化の問題に取り組む。本年度のモデルでは、点リガンド源が細胞を中心とする固定された半径を持つ円周上を動く状況を設定し、細胞中心から点リガンド源への方向のみを推定する問題を扱っていた。点リガンド源はより自由に動くバクテリアを模しており、そうした状況を捉えるためには細胞が停止している場合ですら点リガンド源と細胞の相対的な距離が変動する設定を考える必要がある。その場合に自然な推定問題は点リガンド源の方向と距離を同時推定する問題であるが、対応する非線形フィルタは非常に複雑になる。生物による実装性を考えるため、本年度に考察した近似手法に加え、射影フィルタの考えを組み合わせた近似を考える。
その上で細胞が移動する要素の追加を考える。本来形状変化と移動は生物において互いに関わり合う現象であるが、問題が非常に複雑になるので、近似されたフィルタで計算される推定量の関数として移動方向が与えられるなどのような単純な制御のクラスにおける最適性を議論する。単純なクラスの具体例として、方向の事後期待値に基づく制御のクラスが考えられる。本年度までの研究で、1次元空間上での移動と停止の最適性を最適制御理論に基づいて計算し、最適な方策が方向の事後期待値の絶対値の関数として与えられることがわかっている。形状変化を考えている2次元空間の設定ではいくつか違いがあるものの、近似的に拡張できないか考える。
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