| 研究課題/領域番号 |
20H03462
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立成育医療研究センター |
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研究代表者 |
梅澤 明弘 国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 再生医療センター長 (70213486)
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| 研究分担者 |
三上 修治 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師(非常勤) (20338180)
青砥 早希 国立研究開発法人国立成育医療研究センター, バイオバンク, (非)研究員 (60775972)
菅原 亨 国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 細胞医療研究部, 上級研究員 (70553460)
岡村 浩司 国立研究開発法人国立成育医療研究センター, システム発生・再生医学研究部, 室長 (80456194)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 機械学習 / バイオビッグデータ / 多能性幹細胞 |
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| 研究実績の概要 |
現象・生命情報に関するビッグデータの効率的活用は、活気ある持続可能な（Active Sustainability）社会を構築していくための大きな役割を果たすことになる。内閣府ではSociety 5.0の構築として、国を挙げてAIの活用に向けた技術開発を推進している。本研究では、機械学習技術・Information Retrieval技術のバイオビッグデータへの応用として細胞評価技術を確立し、①小児がんに対する機械学習システムの実装による評価技術の開発と超早期診断技術の構築、②テラトーマの病理組織像の機械学習解析による多能性幹細胞の形質、分化指向性の同定の実現を目指す。バイオビッグデータと機械学習を基本としたIT技術の融合により小児がん診断システム及びヒト多能性幹細胞評価システム構築することは、蓄積されたビッグデータの有効利用であり、情報分野におけるグローバルスタンダードとなる可能性を有していると同時に、テラトーマへの科学的な理解に対する新たな礎となるものである。テラトーマの病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを教師として、多能性幹細胞の形質、分化指向性の同定にむけた解析を実施した。テラトーマ形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、テラトーマを構成する自然法則、パラメータを明らかにし、多能性幹細胞によるテラトーマがどのように創成されているかを畳み込みニューラルの構成的アプローチによって有機的なシステムとしてのアプローチを行っている。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成する仕組みや原理を解明するところに特徴がある。現在主流の要素還元的アプローチだけでは困難な、細胞や遺伝子の相互作用の解明が可能となる。
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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
本研究はテラトーマの画像解析データの畳み込みニューラルネットワーク解析を基本としたヒト胚性幹(ES)細胞、ヒト体性幹細胞、マウス-ヒトデータの横断解析から新たなパラダイムの創出を行うことを特徴とする。
令和3年度は、テラトーマの病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを教師として、多能性幹細胞の形質、分化指向性の同定にむけた解析を実施した。テラトーマ形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、テラトーマを構成する自然法則、パラメータを明らかにし、多能性幹細胞によるテラトーマがどのように創成されているかを畳み込みニューラルの構成的アプローチによって有機的なシステムとしてのアプローチを行っている。
また、上皮幹細胞分化の関連因子と分化機構の解明のため、上皮幹細胞の未分化、分化における網羅的エピジェネティック解析を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
分担研究者の三上より倫理審査委員会承認済みの病理検体画像の提供を受け、解析を開始しているところである。バイオビッグデータと機械学習を基本としたIT技術の融合により小児がん診断システム及びヒト多能性幹細胞評価システム構築することは、蓄積されたビッグデータの有効利用であり、情報分野におけるグローバルスタンダードとなる可能性を有していると同時に、テラトーマへの科学的な理解に対する新たな礎となるものである。テラトーマの病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを教師として、多能性幹細胞の形質、分化指向性の同定にむけた解析を実施した。テラトーマ形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、テラトーマを構成する自然法則、パラメータを明らかにし、多能性幹細胞によるテラトーマがどのように創成されているかを畳み込みニューラルの構成的アプローチによって有機的なシステムとしてのアプローチを行っている。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成する仕組みや原理を解明するところに特徴がある。現在主流の要素還元的アプローチだけでは困難な、細胞や遺伝子の相互作用の解明が可能となる。
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