多細胞動態を司る支配方程式のデータ駆動的解読

2023 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(機構直轄研究施設), 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 / 数理モデリング

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。昨年度までに、細胞集団を粗視化して、組織を連続体として捉える階層モデリングを行い、また、細胞内情報処理過程を含んだ形へとモデルを拡張した。本年度は、MDCK細胞集団のライブイメージングデータから定量化したERK活性や細胞密度、速度場、またそれらの空間勾配の時系列データから、細胞内情報処理を同定する機械学習法の開発をおこなった。

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、細胞内情報をデータ駆動的に明らかにするアプローチを展開した。

Strategy for Future Research Activity

細胞が複数の細胞外シグナルのうちどれを優先して情報処理しているのかを明らかにしていく。