機械学習を用いたホヤ初期胚の運命決定をつかさどる遺伝子調節ネットワーク動態の再現

• 研究課題/領域番号: 24K21274
• 研究種目: 挑戦的研究(開拓)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分44:細胞レベルから個体レベルの生物学およびその関連分野
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 佐藤 ゆたか 京都大学, 理学研究科, 准教授 (40314174)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 26,000千円 (直接経費: 20,000千円、間接経費: 6,000千円); 2027年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円); 2026年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2025年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円); 2024年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
• キーワード: ホヤ / デジタルツイン / 初期胚 / 遺伝子調節ネットワーク

研究開始時の研究の概要

遺伝子調節ネットワーク(Gene regulatory network, GRN)は、細胞の遺伝子発現動態を制御する生物システムであり、調節遺伝子が互いに調節をおこなう様子を表わすものである。この調節上のつながりの解明が様々な実験系で進んだが、システムとしての理解には十分ではない。例えば、GRNの動作を計算で再現することは小さなシステムを除いては成功していない。本研究では、ホヤ初期胚のGRNの動態をコンピュータ上で再現するデジタルツインを作成することを目的とする。ホヤ胚はGRN研究が最も進んでいる実験系の一つであり、次世代発生生物学のプラットフォームを構築することを目指す。