データ駆動型生物学 (作村研究室)
- 教授
- 作村 諭一
- 助教
- 小鍛治 俊也
- 研究室HP
- http://ncb.naist.jp/
Bio Discovery Session
NAIST Edge BIO研究・教育の概要
本研究室では、実験観測データを数理的に解析することで、分子と表現型の間にある法則を導き出すことを目的としています。情報・数理解析を通して、分子と表現型を定量的に関連付けることで、様々な物理量間の相互作用として生命機能を解明します。こうした研究を通し、データの分析方法の習得と自主的な思考の訓練をしていきます。
主な研究テーマ
細胞の変形と移動のシステムバイオロジー
神経細胞が生み出す活動電位は、膜タンパクと膜電位からなるシステムの一側面です。同様に、細胞の変形や移動は、分子・力・形態からなるシステムの一側面です（図１）。こうした異なる物理単位のシグナルによるシステムを解明するためには、それらのデータ間の数理的関係を導き出すことが重要です。以下のテーマに取り組んでいます。
- 細胞骨格形成および力を制御する分子と細胞変形のシステム解明
- 基質の硬さ依存性の細胞走性
- 膜電位依存性の神経軸索誘導の原理解明
生体組織形成のシステムバイオロジー
数十個程度の細胞からなる生体組織は、細胞と生体組織が一体となってシステムを構成していると見なすことができます（図2）。一方、組織レベルで細胞を観測することは困難です。そこで、組織レベルの実験データから細胞レベルのデータを推定するとともに、定量的に数理解析を行うことが必要です。以下のテーマに取り組んでいます。
- 脊椎動物の発達における細胞間協調
- 細胞移動の原理に基づく血管新生
生物データ解析のための前処理と機械学習応用
複雑なデータから細胞や個体に共通した知見を抽出することは、もはや研究者の直感では難しくなってきています。私達は、以下のテーマについて、データ前処理技術や機械学習を適用し、データに潜む法則や現象を引き起こす因子の推定を行っています。
- トランスオミクス解析
- 膜電位を用いた重要な分子シグナルフロー推定（図3）
- ヒトの呼気成分を用いた病状推定
- 神経管形成に関わる遺伝子制御ネットワーク推定
- 細胞が生み出す機械的力の推定
細胞システムの精密な予測制御に向けた要素技術の開発
細胞機能（細胞増殖や分化、代謝など）の原理の詳細は不明なままでも目的が達成できればよいという立場で、細胞をリアルタイムに観察しながらモデル予測制御するための計測・解析技術の開発を行っています。
- マイクロ流体デバイスを用いたシグナル伝達経路の能動刺激計測系の開発
- シャノン情報理論によるシグナル伝達経路の情報伝送効率の定量化
- 時系列モデルによるシグナル伝達経路の非線形システム同定
主な発表論文・著作
- Fujikawa et al, Biophys J, doi: 10.1016/j.bpj.2023.10.032, 2023
- Ohkubo et al, Sci Rep, doi: 10.1038/s41598-023-40469-y, 2023
- Itoh et al, Sens Actuators B Chem, doi: 10.1016/j.snb.2023.133803, 2023
- Kunida et al, Cell Rep, doi: 10.1016/j.celrep.2023.112071, 2023
- Minegishi et al, J Vis Exp, doi: 10.3791/63227, 2021
- Wong et al, Plant Physiol, doi:10.1104/pp.19.00811, 2019
- Okimura et al, Phys Rev E, doi:10.1103/PhysRevE.97.052401, 2018
- Yamada et al, Scientific Reports, 2018
- Tsuchiya et al, PLoS Comput. Biol., 13(12), 2017
- Sakumura et al, Sensors, 17, 2017
