高度な生命モデリングの基盤技術となる確率偏微分方程式のパラメータ推定論の確立

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K12059
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 木立 尚孝 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (80415778)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 一細胞シーケンシング / 機械学習 / 確率モデル / トランスクリプトーム / 確率偏微分方程式

研究成果の概要

DNAシーケンシング技術やカメラ性能の向上により生物過程の時空間情報が急増している。これにより遺伝子間相互作用の時間的因果関係や、細胞・組織の３次 元的配置が生物の振る舞いへ与える効果などを厳密に調べることが可能になってきた。そこで本研究では、生命過程のより高度なモデリングを可能にするための 道具として、非線形確率偏微分方程式のパラメータをデータから推定する汎用的な機械学習技術の開発・実装を行うことを目標とした。計算機代数、自動微分、拡散モデルなど様々な方法を試したが一般的に使える道具となるためにはまだ多くの課題が残っており、今後も研究を継続していく必要がある。

自由記述の分野

バイオインフォマティクス

研究成果の学術的意義や社会的意義

近年、生物に関する細胞レベルの非常に高い解像度の時空間的情報が爆発的に蓄積しており、これらを有効に活用して、未知の生物機構を発見したり、病気の治療に役立つ情報を抽出する情報科学的手法の開発の重要性が増している。本研究では確率偏微分方程式のパラメータ推定論に取り組んだが、これに成功すれば、遺伝子発現情報などから未来の生物の変化を予測するための強力なツールとなることが期待できる。