研究助成
2023年度 医学系研究助成（基礎）
深層生成モデルによる細胞内オミクス動態の解明
| 研究題目 | 深層生成モデルによる細胞内オミクス動態の解明 |
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| 年度/助成プログラム | 2023年度 医学系研究助成（基礎） |
| 所属 | 東京医科歯科大学 難治疾患研究所計算システム生物学分野 |
| 氏名 | 小嶋 泰弘 |
| キーワード | 細胞内RNA局在 / 深層生成モデル / 微小環境 |
| 研究結果概要 | 本研究では、深層生成モデルを基盤として、細胞内オミクスの時空間動態を解析する技術を開発した。スプライシングを考慮したRNA動態推定と、細胞外因子に依存する細胞状態ダイナミクスの推定に取り組んだ。さらに、単分子解像度の空間トランスクリプトームから細胞内ドメインを教師なしで推定するSubcformerを開発した。膵管腺癌データへの適用により16のドメインを抽出し、既知の細胞内局在との整合性および腫瘍細胞と正常上皮細胞の間でのRNA局在パターンの違いを確認した。これらの研究を細胞間の微小環境学習へと発展させ、多検体への応用を目指した病理画像と空間オミクスの統合解析技術の開発にも取り組んだ。今後は、細胞内ドメイン推定技術をSubcellular基盤モデルの開発に活用し、細胞状態に伴う分子局在変化の体系的理解と疾患機構の解明を目指す |
| 公表論文 | Yasuhiro Kojima, Shinji Mii, Shuto Hayashi, Haruka Hirose, Masato Ishikawa, Masashi Akiyama, Atsushi Enomoto, Teppei Shimamura, Single-cell Colocalization analysis using a generative model, Cell Syst., 2024,Vol.15,Issue2, 180-192.e7 |