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低次元化に基づく免疫受容体配列ダイバーシティ解析手法の改良と応用展開

研究代表者 
小林 徹也
東京大学・生産技術研究所・定量生物学研究室
http://research.crmind.net/

これまでの研究概要と新学術での研究計画

東京大学定量生物学研究室(Q-bio@IIS)は、細胞集団に生じる遺伝型・表現型の多様性の起源や、多様性の持つ生物学的機能について、理論研究を主軸としてそこに様々な実験データを組み合わせた定量生物学的研究を行ってきた。細胞の概日時刻の表現型多様性の乱れが概日リズムの破綻につながることを2007年に実験と理論の融合で実証し(Nat. Cell Biol, 2017)、その後、表現型多様性と生体機能との関係をとらえる数理理論を、情報理論・統計学・確率過程・進化理論を統合し構築してきた(Phys Rev Lett 2010, 2011, 2015, Phys Rev E 2017ほか)。その理論を基盤に、細胞多様性の定量計測(Plos Biol. 2013)、免疫多様性解析手法の提案(Front. Immunol, 2017)、着床前胚の細胞多様性と胚の質との関連(Plos Biol, 2014, ほか)、薬剤耐性と表現型多様性の関連と制御など、理論研究にイメージングデータ・シークエンスデータを組み合わせた研究に取り組んできている。
本領域においては、免疫T細胞集団の受容体シーケンスデータの解析を目的として我々が開発した低次元化に基づく多様性解析手法(DECOLD)の発展と応用展開を目指す。我々の免疫状態には、T/B細胞群のもつ抗原認識受容体(TCR/BCR)の多様性が大きく関わる。しかし受容体配列の次世代シーケンス(NGS)データは高次元かつ疎で解析が容易でない。我々は、免疫受容体配列の高次元NGSデータを低次元に射影してこの問題を回避し、多様性の差異を情報論的に比較・同定する新規手法を最近提案した(Front. Immunol. 2017)。
本研究ではこの手法発展させ、配列ダイバーシティ解析の標準的な手法の確立を目的とする。具体的には、免疫NGSデータ、そして領域内データなどに対して同手法を適用して、多様な現象への応用性を実証すると同時に、より大きいサイズのデータを扱うための手法のスケールアップ、双曲空間を用いた低次元化の効率化、最適輸送を用いた数理モデルの推定など、ダイバーシティ解析に求められる手法の改良を行う。この様な手法は、免疫疾患や癌免疫の理解や免疫治療に用いられるターゲット細胞の探索などにも寄与しうると期待される。

参考文献

  1. *Yokota R, Kaminaga Y, Kobayashi TJ. Quantification of Inter-sample differences in T-Cell Receptor Repertoires Using sequence-Based Information. Front. Immunol., 8:1500, 2017.
  2. *Kobayashi TJ, Sughiyama Y, nformation thermodynamic structure in population dynamics in fluctuating environment, Phys. Rev. E, 96:012405, 2017. Editor’s choice
  3. *Sughiyama Y, Kobayashi TJ, Steady-state thermodynamics for population growth in fluctuating environments. Phys. Rev. E, 95:012131, 2017.
  4. *Kobayashi TJ, Sughiyama Y, Fluctuation Relations of Fitness and Information in Population Dynamics, Phys. Rev. Lett, 115(23):238102, 2015. Editor’s choice
  5. * Akiyama T, Tateishi R, Akiyama N, Yoshinaga R, Kobayashi TJ, Positive and negative regulatory mechanisms for fine-tuning cellularity and functions of medullary thymic epithelial cells, Front. Immunol., 6:461, 2015.
  6. *Bashar K., Yamagata K., Kobayashi TJ, Improved and Robust Detection of Cell Nuclei from Four Dimensional Fluorescence Images, Plos One, 9:e101891, 2014.
  7. Mano Y, Kobayashi TJ, et al. (ほか 3 名), Single Cell Visualization of Yeast Gene Expression Shows Correlation of Epigenetic Switching Between Multiple Heterochromatic Regions Through Multiple Generations, Plos Biology, 11:e1001601, 2013.
  8. *Kobayashi TJ, Connection between noise-induced symmetry breaking and an information-decoding function for intracellular networks.  Phys. Rev. Lett. 106:0228101, 2011.
  9. *Kobayashi TJ. Implementation of dynamic Bayesian decision making by intracellular kinetics. Phys. Rev. Lett.104:0228104, 2010.
  10. Ukai T Kobayashi TJ ほか7名. Melanopsin-dependent photo-perturbation reveals desynchronization underlying the singularity of mammalian circadian clocks. Nat. Cell Biol., 9: 1327– 1334, 2007.

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