機械学習を用いた細胞内エンドソーム輸送とモータータンパク質挙動の解明
【研究キーワード】
細胞内物質輸送 / 小胞 / 細胞骨格 / 機械学習 / 小胞体 / モータータンパク質 / ディープラーニング / 細胞内輸送 / エンドソーム
【研究成果の概要】
細胞内での物質輸送に関する研究は新薬の開発及び検証において必修的な基礎情報を提供するものの、ナノスケールで行う物質輸送の観測や解析が難しいため、その輸送のパターンはいまだに知られていない。本研究は、機械学習の用いて細胞内物質輸送のパターンを解明することを目標とし、細胞内物質輸送を担当する小胞と細胞骨格との相互作用を物理的な特徴量に基づいて約９０％の正解率で分類するアルゴリズムを開発することに成功した。
【研究の社会的意義】
本研究の学術的な意義は、今までの伝統的な生物物理学の接近法では分析が難しかった細胞内物質輸送のパターンを、小胞と細胞骨格との相互作用の物理特性に着目し、機械学習アルゴリズムに基づいて解明した最初の接近法である。尚、社会的意義において、本研究で解明された細胞内の物質輸送のパターンは薬物伝達プロセスに関する研究にも繋がるため、今後新薬の開発や検証を促進させる重要な基礎研究になると期待される。
【研究代表者】
【研究種目】研究活動スタート支援
【研究期間】2019-08-30 - 2021-03-31
【配分額】2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)