研究テーマ

ゲノム解析に続く技術の進歩に伴い、種々のポストゲノム実験により得られるようになった多様かつ膨大なデータ(インタラクトーム、トランスクリプトーム、メタボローム等)を統合し、生命システムとしての普遍性および多様性の理解を目指すバイオインフォマティクス研究を行っています。また、ナノからマクロにいたる様々な生命機能の計測とその情報処理技術、例えば、顕微バイオイメージング、光ピンセット、医用画像処理など、次世代の科学を拓く生命科学と医療分野の計測システムに関する研究教育に取り組んでいます。

キーワード:バイオインフォマティクスバイオイメージング医用画像処理、センサー開発

バイオインフォマティクス

生物学実験から得られる生物の構成要素(代謝物質、タンパク質、遺伝子等)の相互作用のデータをもとに、膨大なデータの体系的な把握を目指し、DPClus (図1上)、BL-SOM (図1下) などの情報処理アルゴリズムを開発しています。

また、バイオ情報データベースの構築を行っています。我々の研究室で構築しているKNApSAcK Familyデータベース(図2)は5万種類を超えるさまざまな生物の代謝物質の情報を蓄積しており、メタボロミクス研究の分野で世界から高い評価を受けている二次代謝物データベースです。また、漢方薬やインドネシア生薬(Jamu)、などにおけるさまざまな植物の利用のされ方なども蓄積しています。

遺伝子解析の分野では、次世代シーケンサー(NGS)による遺伝子の発現解析を用い、植物が様々な代謝産物を生産する仕組みについて研究しています。数千〜数万種の遺伝子の中から統計解析の手法を使って有用な遺伝子を探し出すことを目的としています。

さらに、細胞内の代謝系や遺伝子発現系の振る舞いを計算機シミュレーションによって再現し、モデル化するための研究を行っています。大腸菌やシロイヌナズナなどのモデル生物をベースに、多数の代謝反応のネットワークをシミュレーションし、その振る舞いを分析し、予測することを目指しています。


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図1。バイオインフォマティクス技術の開発。(上) DPClusによるタンパク質相互作用に基づいた機能単位予測。(下) 自己組織化法 (SOM) による遺伝子発現情報の時系列パターン解析。

KNApSAcK
図2。KNApSAcKデータベースホームページ。URL:http://kanaya.naist.jp/KNApSAcK_Family/

バイオイメージング

生物学分野のみならず医学分野においても重要さを増している細胞レベル~生体分子レベルでのイメージング法(顕微鏡技術)の開発や画像処理技術の開発を行っています。
ミクロン~ナノメートルの大きさの対象物を自由に操作できる光ピンセット技術や細胞や染色体を顕微鏡下で手術する技術を研究開発しています。
ピコニュートン〜ナノニュートンというレベルの極微小な力を計測することで細胞内の生体分子が発生する力の強さや細胞の力学特性を計測する技術を開発しています。

医用画像処理・センサー開発

磁気共鳴画像法(MRI)や陽電子断層撮影法(PET)などの医用画像計測機器で得られる画像データから、心臓の冠動脈撮像を自動的に支援する、脳の変成を統計的に解析するといった、診断の支援となる医用画像の処理手法を開発しています。

MI
また、非侵襲、連続的に体温、心拍、呼吸など生命徴候を計測するセンサー及びそれらを利用したウェアラブル機器を開発しています。更に、連続的な生理信号を利用した概日リズム、縮日リズム等の時間生物学的分析も行っています。