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2020 年度 実績報告書

適応過程の情報物理学的理解

計画研究

研究領域情報物理学でひもとく生命の秩序と設計原理
研究課題/領域番号 19H05799
研究機関東京大学

研究代表者

小林 徹也  東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (90513359)

研究期間 (年度) 2019-06-28 – 2024-03-31
キーワード理論生物学 / 化学熱力学 / 化学走性 / 最適フィルター / 受容体応答 / 確率モデリング / 最適制御 / 部分観測制御
研究実績の概要

【1. 反応の機能とその情報熱力学】 本年度は個別のモデルの解析から一旦離れ、より高い視点から反応系のグラフ的な構造の一般理論をEspositoらのフレームワークを基礎にしつつ、物理以外の他分野での成果を統合することにより模索をした。その結果、反応系のパラメータ摂動応答などを調べる上で、反応のグラフ構造に基づく各種組合せ論的な的な方法が活用できることが明らかになった。

【2. 1細胞の適応・学習過程の情報物理学】 本年度はまず前年度に明らかになった、大腸菌の走化性ネットワークと最適フィルターとの関係性について論文にまとめ投稿をした。特に論文のリバイスの過程でこれまで想定していなかっったモデルのパラメータ付の可能性が明らかになり、それらも考慮した理論を構築した。また最適フィルターとの対応から導かれる関数形が実験的に計測された走化性非線形応答関係を極めてよく説明しうることも確認した。加えて、匂い勾配の大きさや感知ノイズの大きさなど各種パラメータの変化に対するシステムの応答性や、生理学的パラメータと最適なパラメータとの対応関係の精査も行った。並行して、大腸菌が自身が感知した情報をもとに制御を行う場合を最適制御の枠組みで扱う理論解析も進めた。さらに細胞性粘菌などのアメーバ状の細胞にこれらの理論を拡張する方向性の検討も開始した。

【3. 多細胞集団現象の情報物理学】
情報処理や制御の最適性の観点から多細胞集団動態を捉えるための新たな理論の構築に関する検討を開始した。部分観測制御の理論をcontrol as inferenceの方法論を用いて拡張し、その内容を多数のエージェントが関わる最適化問題に拡張することを行った。また理論的な観点からこのような最適化問題を数値的に解くための解法の検討やその性能の評価なども進めた。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

【1】に関しては、当初想定したよりも理論的背景が複雑であることがわかってきたが、新しい手法などを導入して着実に問題を整理し、解明する方向性に進んでいると考えている。
【2】については、大腸菌走化性ネットワークと最適フィルターの間の定性的・定量的な対応関係を見出すことに成功した。この結果は非常に大きな成果だと考えている。
【3】については予定通り、研究の着手を進めた。全体としては研究は着実に進捗していると考えている。

今後の研究の推進方策

計画通り研究をすすめる。

  • 研究成果

    (23件)

すべて 2021 2020 その他

すべて 雑誌論文 (6件) (うち査読あり 5件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (11件) (うち国際学会 3件、 招待講演 6件) 図書 (1件) 備考 (5件)

  • [雑誌論文] Understanding adaptive immune system as reinforcement learning2021

    • 著者名/発表者名
      Kato Takuya、Kobayashi Tetsuya J.
    • 雑誌名

      Physical Review Research

      巻: 3 ページ: 013222

    • DOI

      10.1103/physrevresearch.3.013222

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Connection between the Bacterial Chemotactic Network and Optimal Filtering2021

    • 著者名/発表者名
      Nakamura Kento、Kobayashi Tetsuya J.
    • 雑誌名

      Physical Review Letters

      巻: 126 ページ: 128102

    • DOI

      10.1103/physrevlett.126.128102

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Bayesian gates for reliable logical operations under noisy conditions2020

    • 著者名/発表者名
      Kobayashi Tetsuya J.
    • 雑誌名

      Physical Review E

      巻: 101 ページ: 042205

    • DOI

      10.1103/physreve.101.042205

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Lineage EM algorithm for inferring latent states from cellular lineage trees2020

    • 著者名/発表者名
      Nakashima So、Sughiyama Yuki、Kobayashi Tetsuya J
    • 雑誌名

      Bioinformatics

      巻: 36 ページ: 2829~2838

    • DOI

      10.1093/bioinformatics/btaa040

    • 査読あり
  • [雑誌論文] 生命科学における機械学習の応用とその課題2020

    • 著者名/発表者名
      小林 徹也
    • 雑誌名

      数理科学

      巻: 58 ページ: 43-49

  • [雑誌論文] 3D convolutional neural networks-based segmentation to acquire quantitative criteria of the nucleus during mouse embryogenesis2020

    • 著者名/発表者名
      Tokuoka Yuta、Yamada Takahiro G.、Mashiko Daisuke、Ikeda Zenki、Hiroi Noriko F.、Kobayashi Tetsuya J.、Yamagata Kazuo、Funahashi Akira
    • 雑誌名

      npj Systems Biology and Applications

      巻: 6 ページ: 32

    • DOI

      10.1038/s41540-020-00152-8

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] バクテリア走化性の情報物理学2020

    • 著者名/発表者名
      小林 徹也, 中村 絢斗
    • 学会等名
      第58回日本生物物理学会年会
    • 招待講演
  • [学会発表] 獲得免疫系の定量生物学2020

    • 著者名/発表者名
      小林 徹也
    • 学会等名
      2020年度 日本数理生物学会年会
    • 招待講演
  • [学会発表] 最適確率制御システムと大腸菌化学走性過程の対応2020

    • 著者名/発表者名
      中村絢斗, 小林徹也
    • 学会等名
      2020年度 日本数理生物学会年会
  • [学会発表] 免疫系における胸腺の強化学習の観点からの機能的意義2020

    • 著者名/発表者名
      堀口 修平, 小林 徹也
    • 学会等名
      2020年度 日本数理生物学会年会
  • [学会発表] 増殖系における個の学習がもつ役割の考察2020

    • 著者名/発表者名
      中島蒼, 小林徹也
    • 学会等名
      2020年度 日本数理生物学会年会
    • 招待講演
  • [学会発表] 生物学における機械学習的アプローチの最先端2020

    • 著者名/発表者名
      小林 徹也
    • 学会等名
      第43回日本分子生物学会年会
    • 招待講演
  • [学会発表] Repertoire seqと機械学習2020

    • 著者名/発表者名
      小林 徹也
    • 学会等名
      第5回理論免疫学ワークショップ
    • 招待講演
  • [学会発表] 学習理論に基づく胸腺の機能的意義2020

    • 著者名/発表者名
      堀口 修平, 小林 徹也
    • 学会等名
      第5回理論免疫学ワークショップ
  • [学会発表] Lineage EM Algorithm for Inferring Latent States from Cellular Lineage Trees2020

    • 著者名/発表者名
      So Nakashima, Yuki Sughiyama, Tetsuya J. Kobayashi
    • 学会等名
      2020 Society of Mathematical Biology Virtual Annual Meeting
    • 国際学会
  • [学会発表] Optimality of the sensory system of Escherichia coli2020

    • 著者名/発表者名
      Kento Nakamura, Tetsuya J. Kobayashi
    • 学会等名
      2020 Society of Mathematical Biology Virtual Annual Meeting
    • 国際学会
  • [学会発表] Deciphering latent growth mode of cells from cellular lineage trees2020

    • 著者名/発表者名
      Tetsuya J. Kobayashi
    • 学会等名
      Establishing International Research Network of Mathematical Oncology
    • 国際学会 / 招待講演
  • [図書] 機械学習を生命科学に使う!2020

    • 著者名/発表者名
      小林 徹也、杉村 薫、舟橋 啓
    • 総ページ数
      240
    • 出版者
      羊土社
    • ISBN
      9784758103916
  • [備考] 過去の感染経験から学習する免疫系の新しい理論を構築

    • URL

      https://www.eurekalert.org/pub_releases_ml/2021-03/iois-6031021.php

  • [備考] 生殖補助医療につながる革新的AI開発に成功 -不妊症の原因となる卵子の質の評価に応用可能-

    • URL

      https://newscast.jp/news/5607226

  • [備考] 不妊治療につながるAI開発に成功、発生過程の細胞核を世界最高精度で評価

    • URL

      https://univ-journal.jp/59848/

  • [備考] AI使い受精卵を解析、体外受精の妊娠率向上に期待

    • URL

      https://www.asahi.com/articles/ASNC46DWXNC2ULBJ006.html?iref=pc_photo_gallery_bottom

  • [備考] 東大、過去の感染経験から学習する免疫系の理論を構築

    • URL

      https://www.nikkei.com/article/DGXLRSP606312_Z00C21A3000000/

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公開日: 2022-12-28  

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