国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学大学院医学系研究科(研究科長・門松健治)・システム生物学分野の島村徹平(しまむらてっぺい)教授、箕浦広大(みのうらこうだい)医学部学生、分子細胞免疫学分野の西川博嘉(にしかわひろよし)教授 (国立がん研究センター 研究所 腫瘍免疫研究分野、先端医療開発センター 免疫 TR 分野 分野長併任)らの研究グループは、ディープラーニングの一種である深層生成モデルを応用し、シングルセルマルチオミクスデータから有用な知見を抽出する人工知能技術を開発することに成功しました。近年発展が著しいシングルセル解析技術の進展により、トランスクリプトーム、エピゲノム、細胞表面マーカーといったモダリティ情報を一細胞レベルで網羅的に計測することが可能となり、疾患の原因となりうる細胞集団の同定や異常細胞の機能解析が盛んに行われています。中でも、同じ細胞から複数のモダリティを同時計測することのできるシングルセルマルチオミクス解析が近年注目を集めています。シングルセルマルチオミクス解析により、単一のモダリティでは捉えきれない細胞集団の多様性や機能が明らかになることが期待されていますが、こうした複数モダリティの複雑な情報を含んだビッグデータから医学生物学的に有用な知見を発見するための手法は限られていました。

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