研究課題
当該年度においては、材料の化学組成と材料に対する細胞の応答に関するデータベースの作成、データの解析、解析結果に基づいてデータ化学的なアプローチによって、求める細胞応答を誘起するような材料設計・材料スクリーニングの方法の開発を行った。具体的には基板の場所によって化学組成が異なる傾斜基板に対して細胞接着実験を行い、最大1000程度のデータを取得し、人工ニューラルネットワークモデルを用いた機械学習を行い、自己組織化単分子膜を構成する構造パラメータと細胞接着密度との相関を解析した。特に、10種類におよぶ構造パラメータのそれぞれの重要性を定量的に解析し、その結果が一般的な経験則と一致していることを確認した。これは今までの研究を通じて得られた知見が定量的な形で現れたことを示している。また、傾斜を持つ自己組織化単分子膜は細胞データの取得だけではなく、バイオセンサーの表面設計の最適化、などにも応用可能である事を報告した。
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すべて 雑誌論文 (13件) (うち国際共著 10件、 査読あり 10件) 学会発表 (23件) (うち国際学会 10件、 招待講演 13件) 備考 (2件)
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