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オミックスを統合するヒト全身代謝マルチスケール動力学モデルの開発

研究課題

研究課題/領域番号 23K24943
補助金の研究課題番号 22H03688 (2022-2023)
研究種目

基盤研究(B)

配分区分基金 (2024)
補助金 (2022-2023)
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
研究機関九州工業大学

研究代表者

倉田 博之  九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (90251371)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2027-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2026年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2025年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2024年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
キーワードヒト代謝 / コンピュータシミュレーション / エピジェネティック / 糖尿病 / ダイナミックモデル / 全身代謝 / 動力学 / エピジェネティクス / 臓器 / 脂肪症 / インスリン
研究開始時の研究の概要

オミックスと生物学・医学の知識を統合する情報基盤の開発が世界レベルで進行している。多数のデータベースが公開される一方で、データと知識を統合するシミュレーション技術の開発が必要である。臨床実験を代替するようなヒト生理学を再現するコンピュータモデルの開発はできるだろうか。その問いに答えるために、私たちはゲノムを含むオミックスの測定分子(遺伝子、転写物、タンパク質、代謝物、エピジェネティクス)に対応する詳細な分子ネットワークに基づいて、ヒト全身代謝の機能を再現するコンピュータモデルを開発する。ヒトの生理学、臨床データ、生物学的知識を統合し、コンピュータシミュレーションする技術の基盤とする。

研究実績の概要

酵素発現分布が異なるが、反応酵素自体は共通である。「ヒト細胞アトラス」に基づいて、酵素の濃度分布を変化させて各臓器モデルを作成した。効率的に大規模モデルを構築するために、各臓器モデリングの繰り返し作業を自動化した。初期値パラメータ、動力学パラメー
タのファイルと数式ファイルを自動的に結合するプログラムを作成した。

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

予定通り進捗している。

今後の研究の推進方策

代謝の動態を変えるエピジェネティクスを明らかにして、エピジェネティクスの変化が代謝に与える影響を予測する。

報告書

(2件)
  • 2023 実績報告書
  • 2022 実績報告書
  • 研究成果

    (12件)

すべて 2024 2023 2022 その他

すべて 雑誌論文 (8件) (うち国際共著 4件、 査読あり 8件、 オープンアクセス 7件) 備考 (4件)

  • [雑誌論文] Stack-DHUpred: Advancing the accuracy of dihydrouridine modification sites detection via stacking approach2024

    • 著者名/発表者名
      Harun-Or-Roshid Md.、Maeda Kazuhiro、Phan Le Thi、Manavalan Balachandran、Kurata Hiroyuki
    • 雑誌名

      Computers in Biology and Medicine

      巻: 169 ページ: 107848-107848

    • DOI

      10.1016/j.compbiomed.2023.107848

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] CNN6mA: Interpretable neural network model based on position-specific CNN and cross-interactive network for 6mA site prediction2023

    • 著者名/発表者名
      Tsukiyama Sho、Hasan Md Mehedi、Kurata Hiroyuki
    • 雑誌名

      Computational and Structural Biotechnology Journal

      巻: 21 ページ: 644-654

    • DOI

      10.1016/j.csbj.2022.12.043

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Automatic Generation of SBML Kinetic Models from Natural Language Texts Using GPT2023

    • 著者名/発表者名
      Maeda Kazuhiro、Kurata Hiroyuki
    • 雑誌名

      International Journal of Molecular Sciences

      巻: 24 号: 8 ページ: 7296-7296

    • DOI

      10.3390/ijms24087296

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] BERT6mA: prediction of DNA N6-methyladenine site using deep learning-based approaches2022

    • 著者名/発表者名
      Tsukiyama Sho、Hasan Md Mehedi、Deng Hong-Wen、Kurata Hiroyuki
    • 雑誌名

      Briefings in Bioinformatics

      巻: 23 号: 2 ページ: 1-15

    • DOI

      10.1093/bib/bbac053

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] iACVP: markedly enhanced identification of anti-coronavirus peptides using a dataset-specific word2vec model2022

    • 著者名/発表者名
      Kurata Hiroyuki、Tsukiyama Sho、Manavalan Balachandran
    • 雑誌名

      Briefings in Bioinformatics

      巻: 23 号: 4 ページ: 1-12

    • DOI

      10.1093/bib/bbac265

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Cross-attention PHV: Prediction of human and virus protein-protein interactions using cross-attention-based neural networks2022

    • 著者名/発表者名
      Sho Tsukiyama and Hiroyuki Kurata
    • 雑誌名

      Computational and Structural Biotechnology Journal

      巻: 20 ページ: 5564-5573

    • DOI

      10.1016/j.csbj.2022.10.012

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] MLAGO: machine learning-aided global optimization for Michaelis constant estimation of kinetic modeling2022

    • 著者名/発表者名
      Maeda Kazuhiro、Hatae Aoi、Sakai Yukie、Boogerd Fred C.、Kurata Hiroyuki
    • 雑誌名

      BMC Bioinformatics

      巻: 23 号: 1 ページ: 1-1

    • DOI

      10.1186/s12859-022-05009-x

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] ICAN: interpretable cross-attention network for identifying drug and target protein interactions2022

    • 著者名/発表者名
      Hiroyuki Kurata and Sho Tsukiyama.
    • 雑誌名

      PLoS ONE

      巻: 17(10) 号: 10 ページ: 0276609-0276609

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0276609

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [備考] Stack-DHUpred

    • URL

      http://kurata35.bio.kyutech.ac.jp/Stack-DHUpred

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [備考] KinModGPT

    • URL

      https://github.com/kmaeda16/KinModGPT

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [備考] CNN6mA

    • URL

      http://kurata35.bio.kyutech.ac.jp/CNN6mA/

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [備考] CADLIVE

    • URL

      http://www.cadlive.jp/

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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