細胞集団とシンギュラリティ細胞のデータ駆動型数理解析技術の開発

研究代表者：小松崎 民樹
機関： 北海道大学・電子科学研究所・社会創造数学研究センター
専門分野： 数理科学，化学物理・生物物理
役割分担： シンギュラリティ細胞予測手法の開発

研究の目的：
細胞集団のなかから周囲を先導するリーダー細胞とそれに追随するフォロアー細胞に機能分化する現象や細胞内のタンパク質の発現量などの表現型の違いで抗生物質に対する耐性を獲得するパーシスタ現象が知られているが、このような特異現象の分子機序は未だよくわかっていない。本計画班では、何を観て、どう解析すればシンギュラリティを同定できるのか？ 換言すると、膨大な数の特徴量の時系列データ集合からシンギュラリティ細胞をどのように定量、抽出、かつ予測し得るか？などの情報解析的問いに答えるための情報解析基盤を開発する。

研究分担者：中村 篤祥
機関： 北海道大学・情報科学研究科
専門分野： オンライン学習・能動学習
役割分担： シンギュラリティ細胞識別規則効率探索手法の開発

研究分担者：小野 峻佑
機関： 東京工業大学・ 情報理工学院
専門分野： 画像処理・信号処理
役割分担： シンギュラリティ細胞画像識別技術の開発

研究協力者：瀧川 一学

機関： 理化学研究所 革新知能統合研究センター
専門分野： 機械学習
役割分担： 機械学習技術に関する助言