| 研究課題/領域番号 |
17H02940
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生物物理・化学物理・ソフトマターの物理
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
小松崎 民樹 北海道大学, 電子科学研究所, 教授 (30270549)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
18,980千円 (直接経費: 14,600千円、間接経費: 4,380千円)
2019年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2018年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2017年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
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| キーワード | 1分子計測 / 1分子イメージング / 機械学習 / 因果推論 / 強化学習 / ラマン計測 / 情報計測 / 自由エネルギー地形 / 1細胞ラマンイメージング / 多腕バンディット問題 / 情報理論 / 移動エントロピー / 相乗エントロピー / 化学反応ネットワーク / 時系列解析 / 1分子計測(SMD) / ラマン分光イメージング / 細胞の役割分化 / 甲状腺濾胞癌診断 / ラマン組織学 / 細胞分化 / １分子計測（SMD) / エネルギー地形 / 反応ネットワーク / 詳細釣合いの破れ / 退色効果 |
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| 研究成果の概要 |
1分子計測、1細胞分光イメージングなどの進展により、細胞などの複雑環境におけるデータが膨大に蓄積されているが、「それらのデータから如何にして背後に存在する分子作用機序を正しく抽出できるか」は喫緊の未解決課題であった。観測される1分子計測データ、イメージングデータから、色素分子の退色や低いシグナルノイズ比を加味しつつ、背後のエネルギー地形を抽出する、細胞状態を分類・推定する、およびラマン計測を飛躍的に迅速化するデータ科学的手法を新規に開発した。この他にも、細胞のトラッキングデータから相互作用域、多体相互作用の様相を同定する解析手法も新規に開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
物理学の多くは背後の基本方程式の存在を前提とするところから出発するが、細胞などの複雑系を取り扱う場合にその前提は困難となる。本研究課題では、色素分子の退色や低いシグナルノイズ比など計測原理に基づくデータ駆動科学を新規に展開することに成功した。本研究の社会的意義としては、計測科学と情報科学を融合させることで、これまで細胞・組織形態情報を指標にされてきた細胞診断に対し、分子環境を加味した新たな診断に繋がり、形態異常が顕在化する前の超早期診断の可能性を拓くものである。
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