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確率推論型アルゴリズムに対するヒト胚性幹細胞試験データ適用法の標準化(平成 23年度)
Standardization of application methods for the human stem cell test data to efficient algorithms in Bayesian networks

予算区分
DA 厚労-厚生科学
研究課題コード
0911DA001
開始/終了年度
2009~2011年
キーワード(日本語)
ベイジアン,胚性幹細胞
キーワード(英語)
Bayesian, embryonic stem cells

研究概要

化学物質の安全性評価で最も重要な問題であるヒトへの生体影響を予測するシステムの開発及び標準化を確立するため、ヒト胚性幹細胞試験において取得する各種のデータを、確率推論アルゴリズムに適用するための実験系確立ならびにシステム標準化を実施する。ヒトES細胞使用は、実際の催奇形性や先天異常症をヒトのレベルで推測できる新規性を持つ。さらに、高度な数理工学理論に基づくバイオインフォマティクス手法を駆使して、ヒト個体レベルの影響を予測することが可能になることを目指す。

研究の性格

  • 主たるもの:技術開発・評価
  • 従たるもの:行政支援調査・研究

全体計画

平成21年度】神経細胞分化影響のある化学物質を5化合物選定。ヒトES細胞を用いた神経細胞分化系システムによる曝露実験を実施。リアルタイムPCRによる遺伝子変動情報ならびにハイスループット画像解析装置による細胞形態変化情報を取得し、形態ネットワークを構築する。既存のpCEC遺伝子モジュール検索を実施する。
【平成22年度】遺伝子情報と形態情報を統合化したベイジアンネットワークモデルを化合物ごとに作成。出来上がったネットワークモデルのベータ値情報を基にサポートベクターマシンによる化合物判別装置を作成。
【平成23年度】判別装置の性能検証のため、マウスを用いた生殖発生毒性試験を選定20化合物のうち作用のカテゴリーの類似する化合物で実施。

今年度の研究概要

昨年度から引き続き、神経細胞分化影響のある化学物質を5化合物選定し、ヒトES細胞を用いた神経細胞分化系システムによる曝露実験を実施する。ハイスループット画像解析装置による細胞形態変化情報を取得し、 遺伝子・形態ネットワークを構築する。

外部との連携

本研究は、「確率推論型アルゴリズムに対するヒト胚性幹細胞試験データ適用法の標準化」(研究課題代表者:大迫誠一郎准教授 東京大学大学院医学系研究科)の分担研究として実施する。

課題代表者

曽根 秀子

担当者

  • 赤沼 宏美