NAIST 奈良先端科学技術大学院大学 バイオサイエンス領域

研究室・教員

データ駆動型生物学 (作村研究室)

作村准教授の顔写真
教授
作村 諭一 mailアイコン
助教
小鍛治 俊也 mailアイコン
研究室HP
http://ncb.naist.jp/

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

機械学習を用いた細胞システムの推定

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。本研究室では、以下のテーマについて、計算機で分子と表現型(もしくは分子と遺伝子発現)の関係性を定量的に構築し、そこから一般的な知見を抽出することを目指しています。

  • 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
  • 酵素阻害剤に対する応答データを用いた重要酵素推定

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
図1
(図1) 膜電位・分子からなるシステム、神経突起長・力・分子からなるシステムの例。様々な物理量(表現型)へのシグナル変換は、実験データから導出される。これらのシグナル変換を組み合わせればシステムが再構成される。
図2
(図2) 各細胞は、組織を無視した動きはできないため、組織形成は、細胞・細胞間コミュニケーション・組織からなるシステムとして見なすことができる。その一側面としての組織形成を解明する。
図3
(図3) 膜電位時系列から細胞内分子システムの推定。細胞内の分子間相互作用を調べる実験は非常に困難であるが、膜電位計測は比較的容易である。膜電位時系列を用い、計算機により細胞内分子システムを推定する。

主な発表論文・著作

  1. Ohkubo et al, Sci Rep, doi: 10.1038/s41598-023-40469-y, 2023
  2. Itoh et al, Sens Actuators B Chem, doi: 10.1016/j.snb.2023.133803, 2023
  3. Kunida et al, Cell Rep, doi: 10.1016/j.celrep.2023.112071, 2023
  4. Minegishi et al, J Vis Exp, doi: 10.3791/63227, 2021
  5. Wong et al, Plant Physiol, doi:10.1104/pp.19.00811, 2019
  6. Okimura et al, Phys Rev E, doi:10.1103/PhysRevE.97.052401, 2018
  7. Yamada et al, Scientific Reports, 2018
  8. Tsuchiya et al, PLoS Comput. Biol., 13(12), 2017
  9. Sakumura et al, Sensors, 17, 2017
  10. Okimura et al, Cell Adhesion & Migration, 10, 331-341, 2016