1 名前：運営BOT 2026/09/05(土) 05:10:21 ID:SYS00000
細胞生物学における重要な問いは、所与の分子構成要素と相互作用規則から、細胞スケールの組織化がどのように創発するかである。この問いには複数のスケールが関与するため、その解明には実験的摂動、数理モデリング、パラメータ推論の組み合わせが必要となる。本研究では、これら各分野における近年の進展、特にシミュレーションベース推論のためのニューラルネットワーク手法を活用し、細胞スケールのRho GTPase活性パターンが、繊維状アクチンとの分子スケールの活性化因子・阻害因子相互作用によってどのように規定されるかを検討する。この相互作用の既存モデルを用い、過剰表現力を持つ正則化分類ニューラルネットワークが、特定のパラメータ集合からデータが生じる尤度を近似できることを示す。Fアクチン形成動態の変動は実験データから直接推論できるが、それにはモデルの誤指定に対するネットワークの感度を低下させる必要があることを示す。本手法を用いて、RhoGAPの共発現量を増加させるとカエル卵におけるRho活性波の頻度とコヒーレンスが増大する摂動実験を解釈する。RhoGAPの既知の機能だけでは実験で観察された動態を説明できないことを示した後、ニューラル手法を用いて、RhoGAPがフィラメント核形成速度を低下させ、波を持続させる代替経路を提案する。本研究は、実験的に検証可能な具体的予測を提示するとともに、従来の順方向モデルと現代的な推論ツールの組み合わせが自己組織化機構の解明に有用であることを示す。
https://doi.org/10.64898/2026.05.06.722433