機械学習理論に基づく免疫状態の推定と理解
- 1.2 データサイエンス
- 3.5 生物学
- 3.7 医歯薬学
小林 徹也
生産技術研究所
准教授
免疫は未知で多様な外敵を認識・学習し、速やかに外敵を排除する生体防御システムです。 免疫による外敵の認識・学習において、T細胞・B細胞をはじめとした免疫細胞の多様性(レパートリー)とその変化が重要な役割を果たします。 我々は、免疫細胞集団を対象として、集団ダイナミクスモデルや学習理論にハイスループットシーケンシングに基づく免疫レパートリー解析を統合することで、 我々の免疫状態の動的な維持・制御に関わる原理の理解と免疫状態のデータからの推定に取り組んでいます。
定量生物学研究室
定量生物学研究室
プロジェクトに関するURL
共同実施者
理化学研究所生命医科学研究センター 免疫恒常性研究チーム
主な関連論文
- Ryo Yokota, Yuki Kaminaga and Tetsuya J. Kobayashi, Quantification of Inter-Sample Differences in T-Cell Receptor Repertoires Using Sequence-Based Information, Front. Immunol., doi: 10.3389/fimmu.2017.01500, 2017.11, https://researchmap.jp/7000018565/published_papers/10210026
- Kazumasa B. Kaneko, Ryosuke Tateishi, Takahisa Miyao, Yuki Takakura, Nobuko Akiyama, Ryo Yokota, Taishin Akiyama & Tetsuya J. Kobayashi, Quantitative analysis reveals reciprocal regulations underlying recovery dynamics of thymocytes and thymic environment in mice, Communications Biology, volume 2, Article number: 444, doi: 10.1038/s42003-019-0688-8, 2019, https://researchmap.jp/7000018565/published_papers/24549839
- Takuya Kato and Tetsuya J. Kobayashi, Understanding adaptive immune system as reinforcement learning, Phys. Rev. Research 3, 013222, doi: 10.1103/PhysRevResearch.3.013222, 2021.3, https://researchmap.jp/7000018565/published_papers/31835527
関連するSDGs項目
問い合わせ先
- 担当： 小林 徹也
- メールアドレス： tetsuya[at]sat.t.u-tokyo.ac.jp
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