設計図なしでバラバラな細胞たちをパズルのように組み立てる

－教師データなしに変異体の遺伝子発現マップを予測する機械学習法－

【注目の成果：共同研究・産学連携のためのチェックポイント】

変異体・疾患の1細胞計測データに適用することで、生物学/疾患研究に幅広い応用が期待

【産学連携対象全学共通分野 Discovery Saga】

情報学総合生物農学医歯薬学

【Sagaキーワード】

機械学習/一細胞/変異体/RNA/トランスクリプトーム/遺伝子/遺伝子発現

2026年6月15日
名古屋大学
奈良先端科学技術大学院大学
理化学研究所
広島大学

概要

名古屋大学大学院医学系研究科の大河内康之助教、本田直樹教授（兼任：広島大学大学院統合生命科学研究科特任教授）、奈良先端科学技術大学院大学生命科学研究基盤センターの松井貴輝准教授、理化学研究所生命機能科学研究センターの近藤武史チームディレクターらの研究グループは、1細胞RNAシーケンシング（RNA-seq）法で計測された遺伝子発現データから、空間トランスクリプトームを教師データなしに予測する新規機械学習法ZENomixを開発しました。
詳細は名古屋大学大学院医学系研究科・医学部医学科の報道発表資料をご覧ください。

原論文情報

DOI :10.1016/j.patter.2026.101521

報道担当

理化学研究所広報部報道担当
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