生命システム科学研究
大野プロジェクト「生命システム科学研究」
細胞内ではDNA、RNA、タンパク質、そして小分子化合物といった多種多様な分子が相互に作用し、巨大で精密なシステムを構築しています。ヒトをはじめとする多細胞生物では、これら細胞・組織・臓器のネットワークによって「恒常性（ホメオスタシス）」が維持されており、その均衡が崩れた状態こそが「疾患」の本態であると言えます。かつては個々の分子の機能解明が研究の主流でしたが、近年の技術革新により、ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオーム・メタボロームといった網羅的かつ大規模なオミクスデータの取得が加速しています。
現在、深層学習をはじめとする人工知能（AI）技術の発展は、画像認識や自然言語生成のみならず、タンパク質の立体構造予測（AlphaFoldなど）に代表されるように、生命科学にも劇的な変化をもたらしています。しかし、一般的なAIはデータ間の統計的な相関を捉えることには長けていますが、その背後にある「生物学的なメカニズム」を必ずしも反映しているわけではありません。
私たちは、大規模データから生命システムの本質を理解するための「新しい数理的枠組み」を創出することを目指しています。AIの強力な記述力とシステム生物学の論理性を融合させ、汎用性の高い解析技術の開発を進めています。
研究内容
大規模データからメカニズムを解読し生命現象を予測する数理解析基盤の開発
大野 聡（生存ダイナミクス研究センター／准教授）
現在は特に「細胞内代謝」に着目し、深層学習とマルチオミクス統合を軸とした独自の手法開発を行っています。
１）シングルセルRNA-seqデータを用いた代謝モデリング手法の開発
２）腫瘍微小環境における代謝動態の解明
３）炎症性腸疾患における免疫代謝と細胞間相互作用の解析
４）拡張型心筋症における遺伝子ー代謝統合ネットワークの構築
５）マウス肝代謝における熱力学的な解析
