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 |
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 |
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, 大学院薬学系研究科(薬学部), 特任助教 (70469948)
垣見 和宏 東京大学, 医学部附属病院, 特任教授 (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 | 深層学習 / CD8陽性T細胞 / 1細胞RNA-seq |
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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