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組織を形作る細胞の相互作用を推定細胞エージェントによる組織形成のデジタルモデリング 
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| どんな研究 |
体の中では、様々な種類の細胞が特徴的な配置で並び組織を形作っています。この配置は組織としての機能を発揮するために必要不可欠です。私たちはある配置がどのような細胞間の相互作用に起因しているかを推定する技術を提案しています。 |
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| どこが凄い |
目標細胞配置情報から、計測できない細胞間の相互作用を推論できます。同じように正常に機能する臓器であっても、細胞の位置や数は生物の個体ごとに変動します。そこで私たちは、細胞の配置関係に注目することで、局所的・微細な変動に左右されない機械学習手法を考案しました。 |
| めざす未来 |
任意の機能を実現する細胞配置を形成する相互作用が特定できれば、現実世界でのより高精度な細胞・組織のコントロールが可能になります。これによりオルガノイドと呼ぶ人工的な臓器を高精度に作成する技術を実現し、医療の高度化に貢献します。 |
[1] A. K. Jin, K. Komiya, R. Nishikimi, K. Kashino, “Topology Informed Surrogate Modeling for Parameter Optimization in Multicellular Models,” in Proc. International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI), 2025.
[2] K. Komiya, A. K. Jin, R. Nishikimi, K. Kashino, “Learning Pairwise Potential via Differentiable Recurrent Dynamics,” in NeurIPS Workshop on Machine Learning and Physical Science, 2025.
小宮 賢士（Kenji Komiya）メディア情報研究部 生体情報処理研究グループ