[革新的計測解析] 2023年度採択課題

小関 泰之

高速ラマン顕微鏡・プローブ・機械学習による革新的生体解析

研究代表者
小関 泰之

東京大学
先端科学技術研究センター
教授

主たる共同研究者
神谷 真子 東京工業大学 生命理工学院 教授
舟橋 啓 慶應義塾大学 理工学部 教授
研究概要

生物は多様な細胞から構成され、細胞の中でも様々な細胞小器官や生体分子が複雑に相互作用することで生命活動を維持していると考えられています。このように複雑で動的な生物のしくみを調べるために、本研究では、高速ラマン顕微鏡(物理)、ラマンプローブ(化学)、画像解析(情報)の研究者が密に連携し、生きた細胞内の多種の小器官や生体分子を高い空間分解能で同時に可視化し、その振る舞いを解き明かす手法を確立します。

久保 拓也

分子・情報技術の創発による液相分離の限界突破と社会実装

研究代表者
久保 拓也

京都大学
大学院工学研究科
准教授

主たる共同研究者
高谷 光 帝京科学大学 生命環境学部 教授
吉田 亮 情報・システム研究機構 統計数理研究所 教授
研究概要

本研究では、材料開発、化学理論、物理・化学インフォマティックスの有機的な融合から、1原子(団)を見分ける革新的な液相分離場を開発し、さらに様々な物理・化学パラメータに基づく液相分離の包括的テータベースの創出を目指します。同位体化合物や微差高分子など既存法では分離が困難な試料群の精密分離とその社会実装に挑戦し、同時にデータ駆動型の液相分離保持予測ソフトウエア開発のための研究を推進します。

小松崎 民樹

個体差を活かした計測介入型の迅速スクリーニング計測基盤

研究代表者
小松崎 民樹

北海道大学
電子科学研究所
教授

主たる共同研究者
合田 圭介 東京大学 大学院理学系研究科 教授
園下 将大 北海道大学 遺伝子病制御研究所 教授
研究概要

フロー光学撮像装置と多目的最適化型の多腕バンディット手法を統合し、従来、困難であった(平均、分散、歪度を含む)個体分布情報に依拠する計測介入型情報計測基盤を創出し、数学的精度を担保した飛躍的な迅速化スクリーニングを実現します。膵がんモデルであるショウジョウバエ幼虫の翅原基を表現型マーカーとして採用し深層学習により治癒度を定量し、平均描像を越えた迅速薬物スクリーニングを開拓します。

谷口 雄一

物理・情報理論を駆使したゲノム高次分子構造解析技術の開発

研究代表者
谷口 雄一

京都大学
高等研究院
教授

主たる共同研究者
平岡 裕章 京都大学 高等研究院 教授
研究概要

原子~官能基レベルでのゲノム構造解析の実現を目指して、高分解能化のための物理シミュレーション法、並びに高精度化のための数学理論を構築すると共に、幅広い生物対象で解析を行うための実験プロトコルを開発します。さらに、ゲノムの3次元構造と各機能に関するデータの蓄積を行い、それらを基盤として遺伝子の発現量と制御状態を高度に予測するAIプラットフォームを開発します。

矢代 航

実材料ダイナミクス観察のための超次元CTの開発

研究代表者
矢代 航

東北大学
国際放射光イノベーション・スマート研究センター
教授

主たる共同研究者
鎌田 圭 東北大学 未来科学技術共同研究センター 准教授
工藤 博幸 筑波大学 システム情報系 教授
祖山 均 東北大学 大学院工学研究科 教授
研究概要

非繰り返し・非平衡系には人類の最先端の計測技術でもアクセスできない広大な4D未踏領域が存在しています。本研究では、研究代表者らが世界に先駆けて開発したミリ秒オーダー時間分解能X線CTをさらに発展させて、サブミリ秒、さらには1~10マイクロ秒時間分解能のマルチモーダル(元素識別など)4DX線CT(超次元CT)の開発し、新たな学術領域の創成、延いては様々な社会課題解決につなげることを目指します。

吉田 隆

計測データ駆動型薄膜プロセス最適化システムの開発

研究代表者
吉田 隆

名古屋大学
大学院工学研究科
教授

主たる共同研究者
一野 祐亮 愛知工業大学 工学部 教授
一瀬 中 一般財団法人電力中央研究所 グリッドイノベーション研究本部 特別嘱託
堀尾 恵一 九州工業大学 大学院生命体工学研究科 教授
研究概要

強相関電子系材料の単結晶基板上でのヘテロエピ薄膜成長を念頭に、先端マルチ計測、モンテカルロシミュレーション、ベイズ最適化によって加速的に薄膜作製プロセスの最適化を実現する計測データ駆動型薄膜プロセス最適化システムを開発します。さらに、開発した最適化システムの技術移植性を複数成膜装置において実証し、多層膜、ナノコンポジット薄膜、および実用エネルギー材料へのユースケース展開を行います。

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