研究課題
基盤研究(C)
線虫の胚発生における体軸形成を担う細胞運動のしくみの理解を目指し、ディープラーニングを用いた細胞核の座標予測を行った。まず、原腸形成の陥入運動データを使って本手法の妥当性を確認した。そして、左右軸形成における細胞運動の予測モデルを構築した。構築したモデルは、胚の圧縮により生じる細胞運動の変化を高精度に捉えることができることが確認できた。さらに、この細胞運動と細胞表層のトルク発生の関係を明らかにした。
生物物理
胚発生では大規模な細胞運動が生じる。細胞は張力を発生し、周りの細胞と押し合いながら、変形しながら変位する。このような複雑な運動を理解するのは困難である。そこで、本研究では、ディープラーニングを用いた細胞核の座標予測を提案した。ディープラーニングをはじめとする人工知能は、正確に記述するのが困難な課題に対して、学習によりモデルを最適化して答えを与える技術であり、注目されている。発生ダイナミクスの予測をこの技術の新しい適用分野として提案した点において、この技術の汎用性を示している。
