機械学習によるダイレクトリプログラミング誘導転写因子の予測

• 研究課題/領域番号: 25K21559
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分90110:生体医工学関連
• 研究機関: 九州工業大学
• 研究代表者: 濱野 桃子 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (40717336)
• 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: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: ダイレクトリプログラミング / 機械学習 / マルチオミックス / 転写因子

研究開始時の研究の概要

体細胞を組織の主要な機能を持つ別の細胞種へ分化誘導する技術が疾患治療や疾患モデル作製に応用されている。本研究では細胞分化誘導法の一つであるダイレクトリプログラミング（DR）を誘導する転写因子を膨大な候補から予測する機械学習手法を構築し、新規なDR誘導法の開発を目指す。