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ミトコンドリア・クリステ形態を構築するロジック

立川 正志(京大-ウイルス再生医学研究所)

太田 啓介(久留米大-医)

本研究では、機械学習と物理モデリングを用いて、ミトコンドリアのクリステ構造の統計的再帰性を定量的に評価する方法を開発し、その形態を生み出すロジックを解明することを目的とする。近年の顕微鏡技術の発達により、オルガネラの三次元形態や動的振舞まで観察できるようになりつつある。これに伴い、その形態を生み出すロジックを調べることが可能となり、また議論する必要が出てきた。そのためには、形態の再帰性に関する問題を解決する必要がある。多くのオルガネラ形態は細胞ごとにまちまちであり、どのような特徴を持ってどの精度で形態を再現できたか、指標が無い。このことは理論研究を超えたオルガネラ形態の定量化そのものの問題であり、オルガネラ形態のロジックを理解するうえで解決する必要がある課題である。本研究ではミトコンドリアクリステの形態をターゲットとし、機械学習の手法を用いてこの形の再帰性の特徴付けに取り組む。

本研究の成果は、まず、オルガネラ形態の人の目では見つけられなかった分類を与える。これは、形態に基づく新しいオルガネラの診断法につながることが期待される。この診断に基づき様々な病態の細胞のオルガネラの状態を評価することができ、その細胞の状態を理解する手助けとなりうる。また、物理モデルを用いたオルガネラ状態の推定は、そのオルガネラの形態に必要な分子の配置とその物理的機能に対する予測へつながると期待される。