[バイオDX] 2021年度採択課題

伊川 正人

機械学習を用いた精巣組織培養の自動最適化による精子形成の理解

研究代表者
伊川 正人

大阪大学
微生物病研究所
教授

主たる共同研究者
小川 毅彦 横浜市立大学 大学院医学研究科 教授
木村 啓志 東海大学 マイクロ・ナノ研究開発センター 教授
舟橋 啓 慶應義塾大学 理工学部 教授
研究概要

生体内精子形成を絶対的コントロールとして試験管内精子形成の自動定量評価系を構築し、精細管の自動培養観察による大量の画像データ収集と評価、実験条件のベイズ的最適化を繰り返し、試験管内精子形成システムを改善する。さらにオミクス解析などの情報データ解析、遺伝子改変や薬剤処理などの介入による試験管内精子形成不全の誘導・改善を通して、精子形成の本質を理解する。

石井 純

データ駆動型の次世代微生物進化育種

研究代表者
石井 純

神戸大学
先端バイオ工学研究センター
准教授

主たる共同研究者
松田 史生 大阪大学 大学院情報科学研究科 教授
研究概要

本研究では,in silico設計/in vitro選抜をパラレルに駆使したデータ駆動型の微生物人工進化論を構築します。そのために,ロボティクスを組み入れた独自の微生物構築/選抜・評価技術により実験データを可能な限り網羅的に取得し,計算機代謝モデルの設計精度の向上に取り組みます。最終的に,高度にファインチューンされた人工進化細胞の選抜法の確立と複雑な代謝統御原理の本質的な理解を目指します。

岡田 眞里子

自然言語処理とシミュレーションによる細胞制御探索法の構築

研究代表者
岡田 眞里子

大阪大学
蛋白質研究所
教授

主たる共同研究者
下平 英寿 京都大学 情報学研究科 教授
泰地 真弘人 理化学研究所 生命機能科学研究センター 副センター長・チームリーダー
研究概要

がん細胞のネットワークを対象にして、自然言語処理を用いた数理モデルの構築、分子および細胞のシミュレーション、機械学習を用いた薬剤のデザインを行う計算ツールを開発し、これらをつなぐことにより、細胞増殖制御における仮説の生成・棄却を通して、最短パスあるいは思いがけない方法で細胞増殖制御を可能にする方法論を構築します。このことにより、生物学研究のデジタルトランスフォーメーションに幅広く貢献します。

木賀 大介

ありえた生体高分子ネットワークを創出するBioDOSの構築

研究代表者
木賀 大介

早稲田大学
理工学術院
教授

主たる共同研究者
宮崎 和光 大学改革支援・学位授与機構 研究開発部 教授
山村 雅幸 東京工業大学 情報理工学院 教授
研究概要

本研究では、深層学習AIと論理推論AIを組み合わせたBio Discovery OS(BioDOS)を構築することで、人間の認知バイアスを超えた「ありえた生命のかたち」を設計する。さらに、設計した遺伝子ネットワークが、種々の生物や培養条件で動作可能であることを示す。その成果は、これまでの合成生物学と伝統的な生物学の良い関係と同様に、自然界の改めての探索による新たな生命システムの発見につながる。

山東 信介

データ駆動型サイエンスによる中分子細胞膜透過性の創造

研究代表者
山東 信介

東京大学
大学院工学系研究科
教授

主たる共同研究者
梅澤 公二 信州大学 大学院総合理工学研究科 助教
佐藤 一誠 東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授
研究概要

ペプチドに代表される生体中分子は、次世代バイオ医薬としての応用が期待される機能性分子である。本研究では、生体中分子に関する大規模膜透過実験データと分子シミュレーション、機械学習の融合により、生体中分子の受動的細胞膜透過予測と理解に向けたデータ駆動型研究を実施します。究極的には、膜透過分子デザインアルゴリズムを構築し、膜透過性人工生体中分子の創造に挑戦します。

二階堂 愛

ゲノムレジリエンス破綻の理解と未来予測

研究代表者
二階堂 愛

理化学研究所
生命機能科学研究センター
チームリーダー

主たる共同研究者
Frith Martin 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 教授
光山 統泰 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 研究チーム長
研究概要

DNAを変異させる様々な摂動から自らを保護する力であるゲノムレジリエンスの機序を1細胞マルチオミクス計測、ロボット技術、人工知能技術を用いて解明する。ゲノムレジリエンスの膨大なデータから、ゲノム不安定性が組織や細胞型ごとに特定のゲノム領域で起きる普遍的なメカニズムを理解する。

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