多細胞動態を司る支配方程式のデータ駆動的解読

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21H03541
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 本田 直樹 広島大学, 統合生命科学研究科(理), 教授 (30515581)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 青木 一洋 大学共同利用機関法人自然科学研究機構(新分野創成センター、アストロバイオロジーセンター、生命創成探究, 生命創成探究センター, 教授 (80511427)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 機械学習 / 数理モデル

Outline of Annual Research Achievements

ライブイメージング技術の発展により、動的な多細胞動態を観測できるようになっているが、その複雑さゆえ、背後にある法則を抽出するのは非常に困難である。そもそもライブイメージングによって観測される「細胞集団レベルの動態」は、寄り集まった一つ一つの細胞が相互作用する「細胞レベルの過程」から階層をまたいで創発されたものである。したがって、細胞集団レベルの観測結果から細胞レベルのメカニズムを解読するためには、二つの階層をシームレスにつなぐ新しいアプローチが必要である。本年度は、細胞集団を粗視化して、組織を連続体として捉えることで、ミクロな細胞レベルとマクロな細胞集団レベルをシームレスにつなぐ階層モデリングを行った。そこから導出される偏微分方程式に対して、細胞内情報処理過程を含んだ形へと拡張し、昨年度ライブイメージングデータから定量化した時系列と融合できる自由度を導入した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

MDCK上皮培養細胞におけるライブイメージングデータから、ミクロ（細胞レベル）とマクロ（集団レベル）の各種特徴量の時系列データを数理モデルとして表現する階層モデリングを行った。

Strategy for Future Research Activity

来年度は、定量化済みの時系列データ（2021年度）と階層モデル（2022年度）とを融合した解析を進めていく。