| 研究領域 | 素材によって変わる、『体』の建築工法 |
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| 研究課題/領域番号 |
20H05947
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
井上 康博 京都大学, 工学研究科, 教授 (80442929)
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| 研究期間 (年度) |
2020-11-19 – 2025-03-31
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| キーワード | 多細胞力学シミュレーション / 折り畳み構造物 / 生物の面構造 / 生物物理学 / 計算力学 |
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| 研究実績の概要 |
上皮組織の皺パターンを決定する支配方程式を力学的なエネルギー汎関数から導出することに成功した。この方程式により、周囲環境の特性（柔らかい・硬いなど）の非対称性に応じて特徴的なパターンが生じることが明らかとなった。この成果を論文にまとめ査読付き英文誌に発表した。
器官・組織の形態形成において、細胞増殖は空間的に非一様に生じ、それにより形状の多様性や特徴的な構造が現れる。これを偏差成長と呼ぶ。偏差成長率の空間的分布を定量的に明らかにすることは、その組織や器官の形状がどのように形成されるのかを理解する上で重要であるため、偏差成長の空間的分布の定量的な推定手法の開発を行った。この手法をカブトムシのツノ原基の形成過程に適用し、新美班と連携して手法の有効性と精度を検証した。この成果を国際会議において口頭発表した。
また、マクロな形態形成の多細胞力学を捉える新しい数理モデルとして、細胞重心位置で粗視化した多細胞力学モデルを開発している。本モデルは、従来のモデルに比べて計算時間を短縮できるため、より効率的なシミュレーションが可能となり、観察データとシミュレーションを統合した予測手法の開発が可能となる。このような手法の開発は、シミュレーション予測の精度の向上へとつながり、多細胞力学の研究や生物の形態形成メカニズムの解明を促進できる。2022年度には、力学シミュレーションを担う数理モデルに大きな進展があり、細胞活動を重心位置で粗視化し、従来モデルと同等の計算結果の再現および連続体力学理論に基づく有効性の保証が示された。この成果を論文にまとめ、現在、理論生物学の英文誌に投稿し査読を受けているところである。本モデルは英文誌掲載と同時に領域ホームページでも公開し広く普及させることに努める予定である。
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| 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
上皮組織の皺パターンを決定する支配方程式を力学的なエネルギー汎関数から導出することに成功した。この方程式により、周囲環境の特性（柔らかい・硬いなど）の非対称性に応じて特徴的なパターンが生じることが明らかとなった。この成果を論文にまとめ査読付き英文誌に発表した。
偏差成長前後の器官や組織の形状間をつなぐ数学的な手法を確立した。この手法により、成長前のどの位置でどの程度の成長が起こると、成長後の特定の形状へと発展するかを定量的に評価することが可能となった。そこで、実際のカブトムシのツノ原基の形成過程における形状変化の解析に適用した。まず、新美班と連携し、ツノ原基のCT撮影および細胞分裂の空間分布の観察を行ない、次に、これらデータおよび新美班で取得済みであったデータも加えて解析を行い、手法の有効性と精度を検証した。その結果、開発した手法が現実のツノ原基の成長過程を定量的に評価可能であり、偏差成長の空間分布の情報を取得できることが示された。この成果を国際会議において口頭発表した。
マクロな形態形成の多細胞力学を捉える新しい数理モデルとして、細胞重心位置で粗視化した多細胞力学モデルを継続して開発している。本モデルは従来の３Ｄバーテックスモデルと比較して、計算時間を短縮できる利点がある。この利点を活かして、観察データとシミュレーションを統合した予測手法の開発に取り組んでいる。2022年度は、力学シミュレーションを担う数理モデルに大きな進展があった。細胞活動を重視位置で粗視化し、従来モデルと同等の計算結果の再現および連続体力学理論に基づく有効性の保証が示された。この成果を論文にまとめ、現在、理論生物学の英文誌に投稿し査読を受けているところである。本モデルは英文誌掲載と同時に領域ホームページでも公開し広く普及させることに努める予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
推定した偏差成長分布により、成長後の３D形態が説明できるかを検証する予定である。そのため、新しい多細胞力学モデルを用いて、細胞増殖のシミュレーションを計算機上で行う予定である。また、本モデルは、３Dバーテックスモデルと比べて計算効率が高いことが分かっている。この高い計算効率を活かし、実験データとシミュレーション予測を融合するデータ同化手法を導入することができると期待できる。これにより、将来、顕微鏡で得られるライブイメージングに重ねて、リアルタイムに細胞の力学状態を推定することができるようになるかもしれない。この技術は、発生生物学の研究を加速する革新的な技術となる可能性があるため、引き続き、数理モデルの高度化に向けた開発を継続する。
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