環境による細胞の振る舞いの違いを説明する数理モデルのデータ駆動的な構築手法の開発

• 研究課題/領域番号: 24KJ1656
• 研究種目: 特別研究員奨励費
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 国内
• 審査区分: 小区分43040:生物物理学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 荒金 究 大阪大学, 蛋白質研究所, 特別研究員(DC1)
• 研究期間 (年度): 2024-04-23 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 2,300千円 (直接経費: 2,300千円); 2026年度: 900千円 (直接経費: 900千円); 2025年度: 600千円 (直接経費: 600千円); 2024年度: 800千円 (直接経費: 800千円)

研究開始時の研究の概要

細胞の振る舞いの理解や制御のためには、細胞内ネットワークの時間的動態を定量的に解析することが不可欠である。数理モデリングはこれ可能にするアプローチの一つであるが、数理モデル構築は多大な生物学的知識を要する。また様々な生命現象の分子メカニズムに関する知見や細胞から得られるデータは増え続け、やがて一つのモデルを作るために統合するべき情報は一人の研究者が処理できる限界を越えることが予想される。そのため本研究では、深層学習手法を用いて文献情報や遺伝子発現データを統合し、それぞれの生物学的な環境に応じて異なる細胞の振る舞いを説明可能な数理モデルをデータ駆動的に構築するスケーラブルな手法の開発を目指す。