| 研究課題/領域番号 |
19K12207
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 専修大学 |
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研究代表者 |
小田切 健太 専修大学, ネットワーク情報学部, 准教授 (20552425)
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| 研究分担者 |
高田 弘弥 日本医科大学, 医学部, 教授 (30824833)
藤崎 弘士 日本医科大学, 医学部, 教授 (60573243)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 細胞集団動態 / 数理モデル / リアルタイムイメージング / ディープラーニング |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、実験で計測された細胞集団の挙動や細胞内外のシグナル化学物質の時空間分布を参考にして、Cellular-Pottsモデルと呼ばれる細胞集団の挙動を記述する数理モデルを用いた数値シミュレーションを行った。
特に創傷治癒過程を題材に取り上げ、実験で示されていた細胞集団に伸展刺激を加えた際の創傷治癒速度の変化を再現した。さらに、シミュレーション結果から得られた時系列データを用いて、ディープラーニングによる特徴的な細胞ダイナミクスの抽出を行うことで、創傷治癒の段階に応じて引き出させる自由度の時間変化に違いがあることを見出した。
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| 自由記述の分野 |
生物物理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
計測技術の発達により、細胞の集団挙動に関して精密な時空間データを取得することが可能となった。しかし細胞の集団挙動は非常に複雑であり、計測データから挙動の予測につながる情報を抽出することは容易ではない。本研究課題では、実験による細胞集団のデータ計測、細胞集団の挙動を再現する数理モデルの構築、細胞集団の挙動を予測するための実験データおよび数値シミュレーションデータの時空間データ解析、の3つの研究を組み合わせることで、細胞の集団挙動を高精度で予測する数値シミュレーションの構築を行った。今回の研究で確立した手法は、がん細胞を含む様々な種類の細胞集団の挙動を予測する今後の研究の足掛かりとなる。
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