シンギュラリティ細胞の同定と解析のためのインフォマティクス技術の開発

2022 年度 研究成果報告書

• 研究領域: シンギュラリティ生物学
• 研究課題/領域番号: 18H05412
• 研究種目: 新学術領域研究(研究領域提案型)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 複合領域
• 研究機関: 国立研究開発法人理化学研究所
• 研究代表者: 大浪 修一 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, チームリーダー (50348843)
• 研究期間 (年度): 2018-06-29 – 2023-03-31
• キーワード: バイオイメージインフォマティクス / データプラットフォーム / 深層学習 / ビッグデータ / データ統合

研究成果の概要

線虫初期胚の細胞形態ダイナミクスのシステマティックな解析、統計的画像処理による線虫卵母細胞の加齢に伴う細胞質の変化の定量化、バイオイメージングのデータ形式の標準とデータ共有システムの整備に関する国際提言、生命動態データを表現するためのHDF5ベースのオープンデータ形式BD5の開発、誕生日タグ付けマウスの脳画像データベースNeuroGTの開発、Hi-Cデータをポリマーダイナミクスに読み解くPHi-C法の開発、（株）ニコン純正画像解析ソフトウェアへのBDML形式出力プラグインの実装、シンギュラリティ生物学のためのデータプラットフォームの開発を行った。

自由記述の分野

システムバイオロジ―

研究成果の学術的意義や社会的意義

バイオイメージ・インフォマティクス技術により、組織や個体等の様々な生命現象について様々な細胞特徴量についての全細胞ダイナミクス解析が可能になった。これにより、それぞれの生命現象において、従来の方法では不可能であったシンギュラリティ現象の解析が可能になった。更に、全細胞ダイナミクス解析により、細胞分化や組織のホメオスタシスに関与する、シンギュラリティ現象とは異なる、新たなメカニズムの発見も可能になった。加えて、バイオイメージデータのグローバルな共有に向けての世界連携組織の構築に成功し、生命科学分野の持続的な発展に向けての大きな一歩を日本が主導権を持つ形で踏み出すことに成功した。