研究課題/領域番号 |
21H03541
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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研究機関 | 広島大学 |
研究代表者 |
本田 直樹 広島大学, 統合生命科学研究科(理), 教授 (30515581)
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研究分担者 |
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)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
13,650千円 (直接経費: 10,500千円、間接経費: 3,150千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2021年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
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キーワード | データ駆動生物学 / 数理モデリング / 機械学習 / 数理モデル |
研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、「多細胞組織のライブイメージングデータによって観測される現象の背後に存在する法則のデータ駆動的解読」である。ライブイメージングによって観測される生命現象の複雑さゆえ、背後にある法則を認識することは困難であった。本研究では、細胞集団レベルの観測結果から細胞レベルの原因を解読するため、細胞と細胞集団の階層をシームレスにつなぐ「階層的モデリング」を提案し、それに基づいた機械学習により、イメージングデータから多細胞組織動態を司るメカニズムを解読することを目指す。
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研究実績の概要 |
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。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
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。
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今後の研究の推進方策 |
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。
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