2021年06月21日

広大、バラバラな細胞を組み立てる学習法開発

【カテゴリー】：新製品/新技術 【関連企業・団体】：広島大学

広島大学 生命科学研究科の本田直樹特命教授らの研究グループは21日、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、遺伝子発現の空間的パターンをあたかもパズルを解くかのように再構成する機械学習法（Perler）を開発したと発表した。 　従来法と比べて高精度かつ頑健に空間的遺伝子発現パターンを再構成することを示した。、高精度かつ頑健な遺伝子発現の空間パターンの再構成に成功した。 　正確な空間遺伝子発現パターンの再構成が実現されたことにより、発生過程における形作りや多細胞からなる組織機能の理解にも貢献することが期待される。 　さらに、再生医療として作成されたミニ臓器が、実際の体内臓器をどの程度再現しているのかなどの評価に応用されることが期待できる。 　本研究成果は、2021年6月17日に、国際学術誌「Nature Communications」に掲載された。 ニュースリリース参照 https://www.kyoto-u.ac.jp/sites/default/files/2021-06/210617-honda-c7101e3d209370c15adcff8b14433acb.pdf