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深層学習とヒトオルガノイドを組み合わせた疾患遺伝子ネットワーク探索手法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 25K00152
研究種目

基盤研究(B)

配分区分基金
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
研究機関大阪大学

研究代表者

根本 孝裕  大阪大学, ヒューマン・メタバース疾患研究拠点, 特任准教授(常勤) (10928295)

研究分担者 武部 貴則  大阪大学, ヒューマン・メタバース疾患研究拠点, 教授 (20612625)
研究期間 (年度) 2025-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)
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: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2025年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
キーワード遺伝子制御ネットワーク / 深層学習 / 肝臓オルガノイド / MASLD
研究開始時の研究の概要

代謝機能障害関連脂肪性肝疾患(MASLD)の環境的・遺伝的要因は複雑に交絡しており、それらを制御する理想的な系として、人の肝臓を模したオルガノイドが注目を集めている。従来は、遺伝子発現に基づく制御ネットワークなど既知メカニズムを用いた解析が主流だったが、オルガノイドの活用により詳細な病態解析が可能となった現在、データベースにない遺伝子群を含む網羅的な解析がより一層求められている。本研究では、MASLD再現オルガノイド由来のシングルセル遺伝子発現データに対し、既知メカニズムと深層学習を組み合わせた新規解析手法を開発する。得られた知見は実験により検証され、MASLDの個別化医療に貢献する。

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公開日: 2025-05-07   更新日: 2025-06-20  

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