多細胞動態を司る支配方程式のデータ駆動的解読

• 研究課題/領域番号: 23K21716
• 補助金の研究課題番号: 21H03541 (2021-2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2021-2023)
• 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
• 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)
• 研究分担者: 青木 一洋 京都大学, 生命科学研究科, 教授 (80511427)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 13,650千円 (直接経費: 10,500千円、間接経費: 3,150千円); 2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 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)
• 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

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原因 を解読する逆問題のためには、二つの階層をシームレスにつなぐ新しいアプローチが求めら れる。本研究では、階層間をつなぐ「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。

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。昨年度までに、細胞集団を粗視化して、組織を連続体として捉える階層モデリングを行い、また、細胞内情報処理過程を含んだ形へとモデルを拡張した。本年度は、MDCK細胞集団のライブイメージングデータから定量化したERK活性や細胞密度、速度場、またそれらの空間勾配の時系列データから、細胞内情報処理を同定する機械学習法の開発をおこなった。

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、細胞内情報をデータ駆動的に明らかにするアプローチを展開した。

今後の研究の推進方策

細胞が複数の細胞外シグナルのうちどれを優先して情報処理しているのかを明らかにしていく。