実験条件最適化AIによるデータ駆動型ケミカルリプログラミング技術の開発

• 研究課題/領域番号: 24K21338
• 研究種目: 挑戦的研究(開拓)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分90:人間医工学およびその関連分野
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 山西 芳裕 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (60437267)
• 研究分担者: 味八木 茂 広島大学, 病院(医), 特定教授 (10392490) ; 鈴木 淳史 九州大学, 生体防御医学研究所, 教授 (30415195)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2027-03-31
• 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); 2026年度: 10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円); 2025年度: 10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円); 2024年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
• キーワード: ダイレクトリプログラミング / データ駆動 / 細胞直接変換 / 実験条件 / AI

研究開始時の研究の概要

iPS細胞のような未分化細胞を介さずに、既に分化した細胞を別の種類の細胞に直接変換するダイレクトリプログラミングが、再生医療のための新しい技術として注目されている。しかしながら、ウイルスなどを用いて転写因子の遺伝子を導入する従来手順は腫瘍化のリスクがあり、医療応用の障壁となっていた。本研究では、承認薬や食品成分などの化合物を活用したケミカルリプログラミングを提案し、腫瘍化のリスクを避けるようにする。また、化合物の濃度や添加時間などの実験条件を最適化するアルゴリズムを開発する。これにより膨大な化合物の候補を事前にできるだけ絞り込み、実験コストを削減し、効率的な化合物セットの発見を狙う。