概要:定量生物学

小林研究室では、実験系研究者と連携しつつ、数理理論・定量的データ解析手法・画像解析技術・測定システムなどを構築して、どのように確率的な細胞システムが適応的かつ安定に振る舞い、またゆらぎの中からいかに情報を取り出し処理しているか、そのメカニズムを研究しています。これまでにやってきたor 現在やっている個別の研究内容は以下を参照ください:

発生における確率的でありながら安定な形造り

発生現象とその面白さ

我々多細胞生物の体は、1つの細胞が分裂を繰り返して多様性を作り出しつつ、各細胞を適切な位置に配置することによって作り上げられています。この過程は発生と呼ばれており、生命科学の1つの大きなテーマになっています。また工学的に見ても、単純な状態である1細胞から、高い複雑さと組織性を持つ多細胞体が自律的に形成される過程は、非常に興味深い物でもあります。

発生現象全体は非常に複雑ですが、個々の過程は「分裂」、「分化」、「極性形成」、「分裂の方向付け」、「細胞の配置」などの基本的な現象によって構成されています。このうち「極性形成」、「分裂の方向付け」、「細胞の配置」などが発生の実現に重要な役割を果たします。
 他方で個々の構成要素挙動だけの理解は必ずしも発生現象全体の理解への十分条件ではありません。なぜなら各構成要素の挙動はある意味、物理化学的な解析の延長にあるような現象であり、発生現象全体の不思議さ/非自明さから比べると既存の枠組みだけで理解可能な範疇にあるように見えるからです。逆に発生をもっと大まかにとらえることも重要であると考えています。

哺乳類着床前胚の発生動態

現在小林研では、哺乳類着床前胚がどのように空間的な構造を動的に作り出してゆくか、をイメージングデータの画像解析やデータ解析を介して解き明かしてゆくことを目指しています。 特に哺乳類着床前胚は発生過程において、胚ごとに高い多様性や個別性(ゆらぎ)を示すことが知られており、ゆらぎながらもいかにして空間構造を安定に作り出してゆくか?という本質的な問題にアプローチできる対象であると考えています。 また同時に、画像解析による自動的な定量化が重要な対象でもあります。

figures2_001 我々はすでにタイムラプスイメージングによって、空間3次元+時間1次元で計測された着床前胚の発生過程を定量的に再構築する画像解析手法を開発しています(Bashar et al 2012 Plos One, Bashar et al 2014 PlosOne)。 この技術を用いて、多数の胚の確率動態を統計的に比較する解析手法の開発も進めています。 画像解析・データ解析・数理モデリングを融合し、発生過程で多能性幹細胞の分化が決定する決定機構や、発生過程に内在するパターンの解明に取り組んでゆきます。

このような研究は基礎生物学のみならず、生殖工学や生殖補助医療などへも貢献すると考えています。

細胞の巧みな適応・記憶・情報処理

「情報」を介して理解する細胞システム

定量的解析手法が成熟してきたことにより、初めて扱えるようになってきた問題に「情報」の問題があります。 「情報」自体は物理的実体は有りません。力、エントロピーのように、あくまで定量的な量の関係の中で定義できるものです。 もちろん情報の伝達や記憶を介在する物質は存在します。しかし入力物質のある/なしだけで生命や細胞の振る舞いが理解できないことはすでに明らかです。細胞現象のみならず、発生や免疫など様々な生命現象の背後には進化的なプロセスを経て「情報」を活用する、という構造が存在します。従って「情報」は定量的な解析を通してのみその本質が明らかになる現象だと思います(実験医学「生命システムを定量する!」2013)。

しかし情報をどう解析すればいいのでしょうか?どう定量的にえられたデータを処理すれば情報が浮かび上がってくるのでしょうか?この問に答えるにはどうしても数理的な手法が必要なのです。

細胞記憶と確率的なエピジェネティク状態の継承

figures2_004 エピジェネティック状態の記憶の変化や形成過程は、発生や免疫など様々な現象に関わる現象です。 近年エピジェネティク状態はゲノムワイドな手法で盛んに解析されていますが、これらの解析は細胞集団を用いた侵襲的な解析であり、「個々の細胞の状態がどのように遷移し決定してゆくのか」、という遷移ダイナミクスに関する情報を直接得ることはできません。

我々は共同研究者の開発した、1細胞トラッキングと蛍光タンパク質を用いたエピジェネティック状態の非侵襲的な経時観測技術を活用し、その確率的遷移ダイナミクスを直接定量的に解析しました。遷移ダイナミクスの統計構造の推定や統計検定手法を用いて異なる領域の遷移則を特徴付ることにより、複数のゲノム上の領域間に存在する正の相関を同定しました(Mano, Kobayashi et al 2013 Plos Biol)。特に相関構造の結果は、機能的に関係する異なる領域が共通因子によって制御されていることを示唆し、ゲノムワイドで調べられた情報の解釈や解析においても、複数領域間の時間相関構造を考慮する重要性を示しています。

さらに我々は、エピジェネティクな記憶がどれほどの継承性があるのか、またその分子機構は何なのか?などをデータと数理モデルを組み合わせ解明してゆきます。

細胞レベルでの増殖・進化における情報

Flow cytometryの発明により、細胞集団内の個々の細胞の振る舞いが非常に多様でばらつきを有することがわかってきています。しかし、細胞集団で見られる細胞ごとのばらつきと、一つ一つの細胞が内因的に持つ確率性は同一のものなのでしょうか? 多くの研究では未だ、集団における個々の細胞の状態と、1細胞の長時間における確率的な振る舞いとが暗黙のうちに同一視されています(生物的エルゴード仮説(仮定))。

我々は人工遺伝子スイッチを実験系として用い、理論モデルと定量実験を組み合わせることによって、この仮説が必ずしも成り立たないことを示すとともに、仮説が成り立たない場合でも定量データから実際の1細胞の振る舞いを再構築する手法を構築しました。 そして、生物的エルゴード仮説を仮定した場合としない場合で、結論として導かれる1細胞の振る舞いが大きく異なりうることを示し、生物的エルゴード仮説検証の重要性を実証しました(Tozaki, Kobayashi et al 2008, FEBS Lett)。

現在我々は、この問題を更におし進め、集団と1細胞との間の差異から、選択や適応度に関する情報やその内部ダイナミクスとの関連を取り出す手法を開発しています。

細胞走性における勾配情報処理

環境に存在するシグナル分子の時空間構造を読み取り、適切な方向に細胞が移動する細胞走性は、細胞の適応過程の一つであると同時に、発生や免疫など広範な現象に関わる基本的な細胞情報処理です。 細胞が読み取る環境分子は、空間的・時間的にゆらいでおり、またレセプターを介した分子認識過程にも大きな確率性を有することが知られています。

我々は、細胞がいかにしてゆらぐシグナルから情報を取り出し、進むべき方向を決定しているのか、を情報理論の観点から解析する研究を進めています。 具体的には、大腸菌のような自分が動くことによって分子勾配を読み取るTempral sensingと、粘菌のような膜上で感知される分子濃度の微小な空間的差を用いて勾配を読み取るSpatial sensingの機構を統合し、 空間の分子場の時空間センシングの理論を構築しています。 また、複雑生命システム動態研究教育拠点の研究者と協力し、細胞の時空間センシングの検証にも取り組んでいます。

概日リズムと時間情報処理

我々の体内には24時間の時間を刻む概日リズム(体内時計)が存在します。 この概日リズムは、細胞にとっての情報(ここでは時間)とは何なのか?という問題を扱うための非常に適した例でもあります。
例えば、我々の概日リズムは外界の光情報を受けとってその時刻を調整するという非常に高度な機能を持っています(あなたの腕時計はこのような機能を持っていますか?)。いかにして環境から「時刻」という情報を取り出し、それを内部に保持しているのか、その動的な原理はまだ完全には理解されていません。

「時間情報を取り出し、保持する」過程はある意味、生体内での時間という情報の恒常性を維持する機構とも捉えられます。実際このシステムは様々な入力を適切に処理し、我々の時刻を保つことができます。したがって、体内時計は生命の持つ高度な恒常性維持機構を調べる最適なシステムの一つであるともいえます。

figures2_003 我々はこれまで神戸理研の上田研(鵜飼博士・上田チームリーダー)と共同で概日リズムの振動が破綻する現象を細胞レベルで同定し、そのメカニズムを調べることに成功してきました。具体的には、真夜中に加えられた適度な強度を持つ光刺激によって、我々の概日リズムの時間情報の恒常性維持機構は破たんしリズムが止まってしまうSingularityという現象を、ほ乳類細胞レベルで調べることを行いました。

この現象を、細胞生物学的な方法論と、情報・数理の技術を組み合わせて解析することにより、時間の恒常性維持の破綻が我々の体に存在する無数の慨日時計細胞の間での位相情報の脱同調にあることを明らかになりました(Ukai, Kobayashi et al. 2007 Nat Cell Biol)。
この研究から、我々が通常1つだと感じている体内時計は実は無数の時計の集合体によって構成されており、その同調・脱同調が我々の時間情報とその頑健性に大きな影響を与えるということがわかりました。
現在ではこのような知見を更に発展させた理論的な研究を進めています。

適応的免疫応答と多様性

免疫多様性の生成と適応過程

様々な外的を排除し我々の体の恒常性を保つ免疫系は、脳・発生と並んで、最も複雑な生命システムの一つです。 特に適応免疫系では、ランダムな遺伝子の組み換えを利用して、膨大な多様性を持つ免疫細胞集団(T細胞・B細胞)を作り出し、 その多様性を持って、未知の外敵に備えていることが知られています。 免疫細胞はいかにして自己への誤認識を抑制しつつ外敵を正確に見分け、その情報を学習・記憶しているのでしょうか?

このような問題に対して我々の研究室では、1細胞レベルでの免疫細胞の抗原認識、多細胞レベルでの免疫多様性形成、 免疫集団レベルでの恒常性の維持機構などを対象に、 数理モデル・定量的な細胞計測データ、そして次世代シーケンサーによる配列データを活用して多角的に取り組んでいます。

1細胞レベルでの特異的分子認識の数理解析

T細胞が1細胞レベルで抗原の僅かな違いを高感度かつ特異的に認識できることは古くから示唆されています。 ゆらぐ化学反応系を用いて、どのように誤りを抑制しつつ僅かな抗原の違いを増幅するか、という問題はkinetic proofreadingという枠組みで議論されてきました。 僅かな差の増幅する過程は、不可避に誤りの増加、反応速度の低下が伴います。これらのバランスを取り、最適な応答を作り出すための反応機構は何なのか? その問題を数理モデルによる解析や情報理論の観点から解決することを進めています。

T細胞集団のレパトワ解析

生体内のT細胞は、その発生過程においてT細胞レセプター(TCR)遺伝子のランダムな組み換えが起こるため、個々の細胞が異なるTCRを持つ膨大な多様性を有します。 この多様性こそが、様々な免疫認識を支える基盤であると考えられていますが、これまで多様性を直接計測することは困難でした。 我々は1細胞ごとのTCR配列を次世代シーケンサーを用いて網羅的に計測したデーターを解析することによって、 異なる臓器や異なる分化状態にあるT細胞集団がどのような多様性の違いを有しているのか、そしてその違いを作り出す主要な部分集団は何なのか? などの問題に取り組んでいます。 具体的には、1細胞シーケンスデータを解析するデータ解析・統計解析手法の開発と、多様性の形成・維持を解析するための数理モデルの開発を行っています。

定量データ解析のためのデータ解析手法の開発

画像解析技術の開発

定量的な解析に必要な以下のような画像解析開発も行っています:

  • 2Dでの細胞膜領域の同定:京都大学上村研との共同研究(ショウジョウバエの羽)
  • 2Dでの複数細胞の核同定と追跡:理研CDBとの共同研究(鳥の初期胚発生)
  • 3Dでの複数細胞の核同定と追跡:近大山縣研・基生研藤森研との共同研究(マウスの初期胚発生)
  • 2Dでの細胞膜上分子分布の定量化:理研CDB荒田博士との共同研究(線中の初期胚発生)

figures2_002 このような解析にはいわゆる画像解析における典型的な手法を用いていますが(バイオ画像解析 手とり足とりガイド)、 最近では整数計画法などのより洗練された最適化手法の導入を進めています。ただし今非常に重要だと思っている問題は、様々な形態で得られる画像についての情報(画像の輝度だけからわかる情報、人間がチェックしてわかる情報、生物的な知識からわかる情報、etc)などを、簡便かつ統一的に統合できる画像情報表現の構造に興味を持っています。

例えば確かに統計的な画像解析手法はうまくモデルなどの条件を設定できると非常に強力ですが、一般の生体画像ではそれでもエラー率を0にすることは不可能で様々なほかの情報を追加で加え精度を上げてゆきます。それは新規画像解析手法の開発、という面で言えばよけいな作業ですが、実際にデータを解析するには不可欠です。しかし一般にこういう使い情報をうまく解析手法に取り入れるのは難しいことが多く、それが望ましい解析結果を得る、という過程全体の大きなボトルネックになっていると思っています。

したがって、様々な形態の情報を自在にかつ統一的に扱えるデータ構造を数理的にうまく作ることがこの分野の大きなブレイクスルーになると考えています。

定量生体データの統計解析手法の開発

定量的な解析に必要な以下のようなデータ解析・統計解析開発も行っています:

  • 増殖する細胞集団の細胞系譜の解析手法(酵母エピジェネティクス)
  • 1細胞振動の同期や応答解析(概日リズム、粘菌、培養細胞)
  • 1細胞シーケンスデータの解析(T細胞)
  • 発生系譜の解析(哺乳類初期胚発生)

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