細胞シグナル応答と輸送の空間モデリングアルゴリズム研究 背景紹介 生物細胞は、複雑な生化学反応ネットワークを通じてその機能を実現しています。これらの反応ネットワークは顕著な時空間的動態を持ち、細胞の異なる領域やサブセル構造において顕著な空間的分断（spatial compartmentalization）が存在します。しかし、従来の細胞シグナル伝達モデルでは、細胞を均一に混合された系として扱い、反応や輸送プロセスにおける空間効果を無視することが多いです。この簡略化は特定の場合には有効ですが、多くの実際のシナリオではモデルの予測能力を低下させます。例えば、シグナル分子の拡散速度が遅い、細胞内環境が混雑している、細胞構造の複雑さなどが空間効果の顕著な影響をもたらします。そのため、細胞シグナル伝達...

事前学習された大規模言語モデルに基づくヒトタンパク質の必須性予測と分析 学術的背景 ヒト必須タンパク質（Human Essential Proteins, HEPs）は、個体の生存と発育に不可欠です。しかし、実験的にHEPsを同定する方法は、コストが高く、時間がかかり、労力も大きいのが一般的です。さらに、既存の計算方法は細胞株レベルでのみHEPsを予測しますが、HEPsは生体ヒト、細胞株、および動物モデル間で顕著に異なります。そのため、複数のレベルで包括的にHEPsを予測する計算手法の開発が重要です。最近、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）が自然言語処理分野で大きな成功を収めており、タンパク質言語モデル（Protein Language Models,...

ジェノタイプ表現グラフ（GRG）に基づく研究：バイオデータ分析効率の向上を実現する新たなフレームワーク 学術的背景と研究の動機 シーケンシング技術の急速な進歩に伴い、特に人間の疾病関連研究分野において、大規模なゲノムデータの収集がますます一般的になってきています。2023年末には、英国バイオバンク（UK Biobank）がそのクラウドコンピューティングプラットフォーム上で約50万件の全ゲノムデータをリリースし、そのうち20万件が位相（phased）処理が完了しました。このような膨大なデータセットは研究に前例のない機会を提供しますが、同時に新たな課題ももたらします。すなわち、これほど大規模なゲノムデータを効率的に符号化し分析するにはどうすればよいかという課題です。伝統的な2次元の表形式データ構...

腎線維化のメカニズムと研究モデル：人間生理に近いモデルへの道 研究背景と課題 慢性腎臓病（Chronic Kidney Disease, CKD）は世界的な主要な公衆衛生問題であり、推定10%以上の人口に影響を及ぼし、死亡原因の一つとなっています。腎線維化（kidney fibrosis）はCKDの重要な病理学的エンドポイントであり、腎単位（nephrons）の構造と機能に損傷を与えますが、その病理メカニズムについては未だ完全には理解されていません。腎線維化に関する多くの研究では動物モデルが使用されており、これらのモデルは潜在的なメカニズムを明らかにする点で役立っていますが、生理的、代謝的、分子経路の観点で人間の腎臓を完全に模倣することはできず、薬物や治療法の開発における異種間での成果の移行...

静脈注射マクロファージ膜偽装ナノ酵素の急性腎障害治療における革新的研究報告 背景紹介 急性腎障害（Acute Kidney Injury, AKI）は、腎機能の急速な低下を特徴とする深刻な臨床症候群であり、高い罹患率と死率に密接に関連しています。統計データによれば、AKIの発生率は入院患者で10%-15%、集中治療室（ICU）では50%を超え、毎年世界で200万人以上の死亡を引き起こしています。命に直接的な脅威を与えるだけでなく、AKIは患者を慢性腎疾患（Chronic Kidney Disease, CKD）や末期腎疾患（End-Stage Renal Disease, ESRD）に対して感受性を高めてしまいます。しかし、現在のAKIの治療法は効果的ではなく、損傷した腎組織を修復することは...