| 研究課題/領域番号 |
23K17463
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
鎌谷 高志 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 講師 (90645764)
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| 研究分担者 |
白崎 善隆 東京大学, 先端科学技術研究センター, 准教授 (70469948)
垣見 和宏 近畿大学, 医学科、医学研究科, 教授 (80273358)
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| 研究期間 (年度) |
2023-06-30 – 2026-03-31
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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 |
12,870千円 (直接経費: 9,900千円、間接経費: 2,970千円)
2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2024年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2023年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
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| キーワード | CD8陽性T細胞 / がん免疫 / 深層学習 / １細胞RNA-seq |
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| 研究開始時の研究の概要 |
生物の体を構成する細胞は、内外の刺激により複雑な経路を辿り運命が決定し、細胞固有の機能を獲得する。近年発展した細胞の機能解析技術の１つである擬似時間解析は細胞の運命決定が予測できる可能性を秘めている一方で、細胞の刺激に対する反応によっては正確な擬似時間が推測できない。本研究では、そのような問題点に対し、細胞画像ビッグデータを用いて、個々の細胞の運命を予測し、細胞を解析することで、将来の運命決定に関与する因子を明らかにする。本研究では特にCD8陽性T細胞を題材とし、癌細胞に対する将来の攻撃性サイトカイン分泌を予測する深層学習モデルを構築することを目的とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究では高解像度・高時間分解能のLCIで撮影した細胞画像ビッグデータを用いて、個々の細胞の将来の表現型をリアルタイムに予測し、表現型発現前の細胞状態で回収し、1細胞オミクスデータ解析を行うことで、将来の運命決定に関与する制御因子やシグナル変動の時間的経過を明らかにすることを目的としている。がん免疫におけるCD8陽性T細胞を題材とし、癌細胞に対する動態・状態・タンパク質活性を用いて将来の攻撃性サイトカイン分泌を予測する深層学習モデルを構築する。また、構築した深層学習モデルを用いて、将来の分泌の有無が予測された細胞を回収し、１細胞発現解析比較を行うことで、分泌の有無に影響を与える原因の分子の特定をする。
本年は、AI学習のために必要な画像解析用のデータ取得およびAI構築を行った。具体的には胃がん細胞株であるYTN-16をINF-γで刺激しCD8陽性T細胞からの易刺激性を上げた状態で、LCI-Sを用いてCD8陽性T細胞ががん細胞へ誘導され、攻撃性サイトカインを分泌するまでの様子を高解像度・高時間分解能で可視化したデータを用いて解析した。複数のAIモデルを構築し、高い精度で位置情報の予測、追跡、接触判定に成功した。
次年度以降、時系列方向への解析を進めていくと同時に、学会発表なども進めていく。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
研究計画書よりやや早く進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究は順調に進んでおり、今後は構築したAIモデルを用いて、CD8陽性T細胞をその動態・形態・タンパク質活性から攻撃性サイトカインを将来分泌するか否かを予測し、分泌前の段階で細胞をマニュアルピックアップする。さらには、ピックアップした細胞を用いて1細胞遺伝子発現解析を行い、攻撃性サイトカイン分泌の運命決定のための原因分子を推定する。
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