Construction of cell evaluation system utilizing online distributed machine learning

2016 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 26670181
• Research Institution: National Center for Child Health and Development
• Principal Investigator: 梅澤 明弘 国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 神崎 誠一 国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 細胞医療研究部, 研究員 (20589741) [Withdrawn]
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: 移植病理 / エピゲノム / 機械学習 / 再生医療 / 幹細胞

Outline of Annual Research Achievements

移植病理エピゲノム、機械学習、再生医療、幹細胞本研究は機械学習技術・Information Retrieval技術のバイオビッグデータへ応用として細胞評価技術を確立し、実証検証により評価技術の製品化・サービス化への課題検討を目標とする。ゲノム・トランスクリプトーム・エピゲノムデータを利用したiPS細胞、ES細胞、体性幹細胞の分類・評価技術について、大規模分散オンライン機械学習フレームワークを活用し、ゲノムワイドにデータを活用する。また検証環境を構築し細胞評価技術の実証検証を行う研究は他に類を見ず、挑戦的な萌芽研究としてふさわしい研究課題である。
ヒト胚性幹(ES)細胞、ヒト多能性幹細胞のエピジェネティック・プロファイリングによる解析を行う。ヒト幹細胞、並びに分化誘導した細胞群に対し、illumina HumanMethylation450Kを使用した網羅的DNAメチル化解析、ChIP-on-chipを使用した網羅的ヒストンメチル化解析、網羅的遺伝子発現解析を行う。そのための適切なプロトコールを確立し、必要に応じて他の手法による確認を行なう。得られた解析結果のシグナル値を元にエピジェネティック・プロファイル評価システムにより解析するとともに、高品質バイオインフォマティックス解析系を構築する。様々なエピゲノム解析によるプロファイリングの結果、細胞に発現するエピゲノム修飾が推定され、これに対応した分化指向性、腫瘍リスク率の発現を決定する。
ヒトES細胞、胎児性癌（EC）細胞、体性幹細胞の多群間比較解析を行うと共にヒト体性幹細胞の比較解析、継代数の異なるヒトES細胞株の比較解析、継代数の異なるヒト体性幹細胞の比較解析、ヒト体性幹細胞の腫瘍性向に関わる因子を同定も行なっていく。さらに、ヒトおよびマウス幹細胞の未分化維持機構、分化、がん化のメカニズムについてゲノムワイドなエピジェネティクネットワークと関連づけて解明し、多次元多細胞システムの構築を行う。