研究プロジェクト

ゲノム計測 + 生命データ + アルゴリズム

ライフサイエンスの不連続な革新は計測技術の革新によって生まれてきました。

また新しい計測技術の側には新しい情報科学が生まれます。近年の新しい計測技術は高度な情報科学を前提としています。

近年、基盤モデルのような大規模で多彩な人工知能が登場したことで、大規模なデータをあらゆる疾患の理解につなげる道筋ができつつあります。基盤モデルは大規模で多様なデータを学習することで、劇的に性能を向上させることや新しい予測能力を獲得できるとされています。このような新しい情報技術もまた世界を変えてしまいます。生命科学も基盤モデルの登場により大きな変革のときを迎えています。

基盤モデルの支援を受けながら疾患を理解し制御するために、我々は以下の3つが必要だと考えます。

AIのための計測技術: AIが学習する大規模で高精度なデータをどのようにして計測するのか? AIが見たこともない新しいモダリティをどのように計測するのか?
AIのためのデータ: AIが学習したことのない検体、時空間、摂動、量、精度でデータをいかにして収集するか
生命科学のためのAI: 大規模でマルチモーダルな計測データから複雑な疾患を理解し制御するためにどのようなAI技術が必要か?

我々はこのような視点から、ゲノム科学領域の新しい計測技術と情報科学をひとつ屋根の下で研究開発しています。

大規模ゲノムデータからの知識抽出

数千から数万検体の大規模なゲノム科学データから機械学習、バイオインフォマティクス、計算機科学などを利用して疾患機序解明や創薬に繋がる知識を発見するデータサイエンス手法を開発します。現在、数千から数万オーダーの全遺伝子発現(トランスクリプトーム)データを用いて、疾患に関わる細胞を同定しその機能や制御因子(化合物や培地、変異)を同定・推薦するデータサイエンス技術を開発しています。

大規模ゲノム科学実験法の開発

これまで計測できなかった事象、これまで達成されていなかった精度・規模で生命現象を計測・制御する新しいゲノム科学技術を研究開発しています。アカデミックな研究に留まらず、これまで数々の技術を開発しそれをもとに製品化、起業してきました。今後も技術の積極的な社会実装を目指します。

近年、iPS細胞やオルガノイド技術の発展により、患者由来のin vitro疾患モデルが作製できるようになりました。細胞の機能に影響を及ぼす薬剤や培地、遺伝子などを特定するために、数百から数万検体の細胞に摂動を与えてその影響を調べる表現型スクリーニングという方法の重要性が増しています。しかし、それぞれの疾患モデルごとにアッセイ系を開発することは大変な労力が必要です。また、表現型スクリーニングでは化合物や遺伝子への摂動の影響が様々な生体パスウェイに生じ得ます。

このようなモダンな疾患モデルを利用した表現型スクリーニングを加速するためには、事前知識になしにあらゆるパスウェイを計測できる汎用的なマルチアッセイ系が必要になります。

我々は数千検体を従来の約1/100程度の労力で高精度にトランスクリプトーム解析できる計測手法を開発しました。この方法を使うと、ひとりの研究者が数千から数万のトランスクリプトームを現実的な時間と労力で得ることができます。

この手法を用いて、数千化合物を加えて培養した細胞や、数百種類の異なる培地で培養した細胞、数千細胞株のiPS細胞バンクなどのトランスクリプトームデータを取得しています。我々はこれをWhole-transcriptome based screening (WTBS) と呼んでいます。

このようなデータは、細胞機能を制御する化合物や培地、遺伝子変異などを高速に同定し、難治性疾患の診断・治療に繋がります。

単一細胞オミクス解析室

我々は世界最高性能の1細胞RNAシーケンス法Quartz-Seq2の開発に成功しました(Sasagawa Y. et al. Genome Biol. 2013, 2018, Mereu E. et al. Nature Biotech. 2020)。この技術を用いるとたったひとつの細胞に含まれるすべてのRNAの種類と数を正確に計測できます。Quartz-Seq2を用いることで、臓器や組織に含まれるあらゆる細胞種類の特性を計測できます。疾患が起きた臓器・組織内の細胞特性を調べると、疾患の原因の解明や創薬を行うことができます。

二階堂研が統合研究機構研究基盤クラスターと協力して運営する単一細胞オミクス解析室では1細胞レベルの計測技術とデータ解析技術の開発を行っています。またこれらの技術を用いて学内の共同研究を推進します。