hpprc/llmjp-kaken huggingface dataset:
「原子層を動かす」技術に基づく二次元ナノ構造の構築

特に、スライドプロセスにより、層状カルコゲナイド原子層結晶の接触構造、積層構造、持ち梁構造の作製、および原子層の分割などを実証してきた。これらの知見は、層間相互作用の変調可能な積層へテロ構造や、また格子不整合ファンデルワールス接触系における超潤滑性の研究のための理想的な系を提供すると期待される。主に、光学顕微鏡観察下での原子層のスライド技術の確立、様々なナノ構造の作製、ナノプローバを用いた物性計測を進めていく。スライド技術に関しては、これまで電子顕微鏡観察を行いながらの実験では安定に原子層を操作可能であったが、電子線によって試料に多量の不純物が吸着する問題があった。この課題を解決するために、光学顕微鏡観察を行いながら安定に操作可能な技術の確立を目指していく。具体的には、適切なプローブの選択や装置・試料の配置を改良し、試料にダメージを与えずに一定の力を加えられる実験系を整える。より、操作や観察をスムーズに進めるために、試料作製の点からグレインサイズの向上にも取り組む。また、プローブと試料の間で電気的なコンタクトを取るための適切なプローブの種類や前処理についても検討を進める。これらの要素技術を確立させ、ナノ構造の構築と物性計測を行う予定である。スライド可能な原子層ヘテロ構造として、グラファイトや窒化ホウ素上基板の上での二硫化タングステンや二硫化モリブデン等の遷移金属ダイカルコゲナイド原子層の大面積合成を進めていく。特に、安定に大面積の結晶が窒化ホウ素上で合成出来れば、スライド技術を用いることで様々なナノ構造の作製が容易になる。前年度に、塩を補助剤とした化学気相成長法の改良を進め、シリコン基板上での安定かつ均一な成膜に成功してきた。この手法をグラファイトや窒化ホウ素基板上での成長に適用し、前半はグレインサイズの向上を中心に進めていく。グレインサイズの向上と共に、ナノプローバーを用いてカルコゲナイド原子層をスライドさせ、架橋原子層や積層構造などの作製に取り組む。このような特殊な構造の光学特性や機械的性質を評価し、原子層の新たな機能開拓と応用の可能性を探索していく。29年度が最終年度であるため、記入しない。ナノ物質科学29年度が最終年度であるため、記入しない。
仮骨延長部位への超音波遺伝子導入法を用いた骨形成遺伝子導入とその骨形成能促進効果

非ウイルスベクターによるFGF遺伝子を、超音波を用いて局所注射により導入し、その後通常通り仮骨延長を行うことを発案した。低出力超音波パルス照射群、Wnt3aに対しても仮骨延長を行い、比較検討を行う予定で、マウス骨折モデルの仮骨部分に対して、遺伝子導入した後の骨形成効果について、比較検討した。その結果、仮骨周囲の筋組織にFGF遺伝子が導入されることによって、持続的にFGFタンパクを仮骨へ向かって放出することが確認された。そのFGFタンパクによって骨化は促進した。反対にWnt3a導入群では、軟骨仮骨のVolumeは増大したが、骨化は促進されなかった。超音波刺激群ではFGFシグナル、COX2-PGE2生成系の双方を活性化することで、骨芽細胞や線維芽細胞の増殖を促し、同時に超音波によって活性化されたCOX2-PGE2生成系は血管成長因子やMMPsの活性化を行い、骨のリモデリングが起こることを明らかにした(投稿中)。結果的には、仮骨形成時にWnt3a導入、仮骨成熟時にFGF導入、リモデリング促進補助に超音波刺激を用いれば効率よくシャフトの太い延長骨が得られることが予想された。さらに、WNT関連遺伝子やFGF等の骨形成遺伝子の非ウイルスベクター合成を行い、培養骨系細胞にelectrophoration(電気的導入)遺伝子導入法により導入し、発現効率を検討したものと同じベクターを用いてマイクロバブル封入を試みた。electrophorationで得られた結果を基にすると、線維性仮骨への遺伝子導入効率はきわめて悪く、周囲骨膜・筋組織への骨形成遺伝子導入により遺伝子発現させることで、仮骨部分への持続的なタンパク形成と放出による効果を得られたことを利用して、マイクロバブルを筋組織・筋細胞に導入する実験系を確立させた。われわれはメカニカルストレス存在下の骨分化調節因子として、FGFシグナルを活性化するために、仮骨形成する際に、非ウイルスベクターによるFGF遺伝子を局所注射により導入し、その後通常通り仮骨延長を行うことを発案した。従来行われていなかった遺伝子導入法を、非ウイルスベクターを用いて安全に行い、細胞分化とメカニカルセンシングを促進することで分化調節と細胞動員が意図的になされれば、効率の良い仮骨延長が実現可能であり、骨形成のVolume調節が可能となるであろう。効果判定として、従来より行っている低出力超音波パルス照射群、WNT3aに対して仮骨延長を行い、比較検討を行う予定で実験系を開始した。しかし本年では、マウス骨折モデルの仮骨部分に対して、遺伝子導入した後の骨形成効果について、比較検討するにとどまった。そのFGFタンパクによって仮骨量は増大し、骨化も促進することが結果として明らかになった。一方、COX2-PGE2生成系は、機械的刺激が破骨細胞を誘導しない範囲で軟骨の架橋を促進後、骨化させることを昨年の研究で明らかにしており、そのメカニズムは、超音波刺激はFGFシグナル、COX2-PGE2生成系の双方を活性化することで、骨芽細胞や線維芽細胞の増殖を促し、同時に超音波によって活性化されたCOX2-PGE2生成系は血管成長因子やMMPsの活性化を行い、骨のリモデリングが起こることを明らかにした(投稿中)。すなわち、FGFによる線維性仮骨のボリュウムの増加とメカニカルストレスによる骨化の促進が、骨量を増幅させる要因になっていることが予想される。これを臨床応用すれば、仮骨延長後にはシャフトの太い、再建骨が得られることが予想される。

本年度は、昨年度にWNT関連遺伝子やFGF等の骨形成遺伝子の非ウイルスベクター合成を行い、培養骨系細胞にelectrophoration(電気的導入)遣伝子導入法により導入し、発現効率を検討したものと同じベクターを用いてマイクロバブル封入を試みた。分担研究者の根岸らは、昨年のelectrophorationで得られた結果を基にすると、線維性仮骨への遺伝子導入効率はきわめて悪く、周囲骨膜・筋組織への骨形成遺伝子導入により遺伝子発現させることで、仮骨部分への持続的なタンパク形成と放出による効果を得られたことを利用して、マイクロバブルを筋組織・筋細胞に導入する実験系を確立させた。当初の予測と異なり、上記の事実が判明したため、申請時の実験計画を大幅に修正し、筋細胞への導入・遺伝子発現、ならびに骨・骨芽細胞への導入効率が悪い理由を調査する実験を開始した。培養ラット骨芽細胞への遺伝子導入は、electrophorationにおいても、導入効率は筋細胞と同等であった。従って、仮骨延長部位の遣伝子導入の成否は、細胞骨格の問題ではないことが判明した。さらに、本年度備品として購入したトロフィー社製コンピュウレイを用いて、マウス大腿骨仮骨形成部位でのマイクロバブル造影剤の動向を、透視下にて調べた結果、骨折早期でのマイクロバブル造影剤注射においても、線維性仮骨の中にはまったく取り込まれず、周囲筋組織の血管網は造影し得た。この結果より、仮骨への直接的な超音波遺伝子導入は、不可能であることが明らかになった。さらに、仮骨へのGDF5の効果や、メカニカルストレス(特に超音波刺激)の効果解析によれば、これらの化学、機械的刺激によりVEGF(血管新生因子)の発現が増強することが確認され、仮骨延長部位において新生骨の量や長さを増すこれらのアプリケーションは、血管新生を促進させることが判明した。したがって、仮骨内部の血管新生を促進しつつ、遺伝子導入を行うことが効率の向上に結びつくことが明らかになった。
人間的に上達する汎用ゲームAIの開発

弾幕シューティングAIの汎用的機械学習手法の研究では、ゲーム画面のデータのみで深層学習を用いて強化学習する実装を行っていたが、新たに人間の視覚における性質に注目して汎用的機械学習法に応用する研究を行った。Deep Q-Networkなどゲームの強化学習では一般にゲーム画面全体を入力とするが、人間は画面の中でも注視している部分とそうでない部分があり、情報の鮮明さが違う。人間は画面内の重要な箇所を注視して情報を取り入れることで効率的な学習を行っていると考えられる。画像解析の分野では、画像内の人間が見る場所を推定する研究が盛んである。画像の色やエッジなどの特徴量から計算した人間の注視度を顕著性と言い、このモデルから得られる顕著性マップからは画素ごとに人間が注視する確率を得ることができる。そこで、顕著性マップを用いた入力画像の前処理を行うことでより重要度の高い情報を学習しやすくなる強化学習手法を提案した。実験では弾幕シューティングゲームとMs.Pacmanを用いて提案手法の有用性を検証し、いずれも提案手法によって学習が早く進むことを確認できた。麻雀AIの研究では、牌譜を用いた教師あり学習で当たり牌を予測する研究を行い、比較的高い精度で予測することに成功した。新たに二人零和不完全情報ゲームのガイスターを題材にした研究も行った。汎用的機械学習を行うための土台として探索アルゴリズム、紫駒探索法を開発し、特に終盤に威力を発揮させることに成功した。実験により、従来アルゴリズムを圧倒する性能を示すことができた。1.人間の熟達化調査では、当初の予定通りテトリス、弾幕シューティングを題材に実験を行い、成果を上げることができた。2.新たな人間らしい汎用的強化学習手法の開発を目標としているが、新たに視覚的顕著性モデルに注目した手法を提案し、実験により学習性能が上がっていることを確認できた。この手法は映像を入力とするどのようなゲームでも使うことが出来、実装も既存の画像処理アルゴリズムを使用するだけで簡単である。実験により異なるジャンルの2ゲームそれぞれで効果を確認することが出来、汎用性が十分あることも予想できる。今後この提案手法がさらに効率よく働く方法を模索する必要はあるが、当初はなかった視覚的顕著性モデルを使うというアイデアが成功したことで、期待以上の成果が挙げられる可能性がある。3.題材についても、昨年度は当初予定になかったスーパーマリオブラザーズを対象にニューロエボリューションという手法が適しているという知見を得ることができたが、この手法を用いて当初予定していたテトリス以外に、ぷよぷよやパズルでポンといった連鎖型パズルゲームを題材に強化学習を行っており、順調に実験も進められており次年度に発表を行う予定である。また、新たに二人零和不完全情報ゲームのガイスターを題材にした研究も行い、順調に実験が進んでいるなど、当初の予定以上に幅広い題材で研究を進めることが出来ている。視覚的顕著性モデルを用いた強化学習の研究が良い成果を上げたので、引き続き最優先で研究を進めていく。人間が注目するであろう箇所以外の情報を削り学習を進めやすくするという手法を提案したが、注目箇所以外の情報を削る方法についてはアドホックな手法を試しただけであり、ここに合理的な新しい手法を考えて実装することで性能が劇的に上がる可能性があると考えており、理論を考えて様々な方法で試行錯誤をしていく。パズルゲームではテトリス以外にぷよぷよとパネルでポンでの研究を進めていく。これら連鎖型パズルゲームの方が連鎖数に注目することで性能評価がしやすく、こちらの研究も重点的に進めていく。ニューロエボリューションという進化形アルゴリズムを用いて研究を進めているが、いくつかのアルゴリズムで実験をし、パズルゲームにふさわしい人間的な汎用的強化学習手法を開発していく。人間熟達化の研究ではテトリスと弾幕シューティングを中心に、さまざまな実験を行った。テトリスでは視線追跡装置を使った実験により、上級者になるほど視線が安定することが確認できた。弾幕シューティングでは初級者ほど自機に近いところを注目していることが確認できた。テトリスAIの汎用的機械学習手法の研究では、5x5のフィールドで学習を行い、その結果を用いて7x7のフィールドで学習を行う手法を考案し、性能向上を確認できた。その際、異なる座標系でどのように拡張するかが問題となったが、落ちたピースを中心とする座標系で学習を行う手法を提案し、学習時間がかなりかかるものの、性能向上に成功した。また、そもそも小さい座標だとかえって学習が難しくなる可能性があるという知見を得た。弾幕シューティングAIの汎用的機械学習手法の研究では、ゲーム画面のデータのみで深層学習を用いて強化学習する実装を行い、自機を中心とした小さい領域で学習したデータをやや大きい領域の学習に使うことで学習の性能が上がることを実験で実証できた。麻雀AIの学習では、まずは牌譜を作った教師あり学習を深層学習で行う環境を実装し、学習が出来ていることを確認できた。また、深層学習以外の学習方法を試すため、スーパーマリオブラザーズに似たゲームでニューロエボリューションという手法を用いて強化学習を行ったところ、予想よりも遥かに簡単に有名な無限1UPに近い動きを学習できるという知見を得た。その成果を動画で公開した。1.人間の熟達化調査では、当初の予定通りテトリス、弾幕シューティングを題材に視線追跡装置を使った実験などを行うことができ、上級者と初級者の差を観測することができた。より多くの被験者で実験を行いたいが、おおむね予定通り進められた。

2.強化学習プログラムの実装では、予定していたテトリス、弾幕シューティング、麻雀のそれぞれで実装を行い、テトリスと弾幕シューティングでは強化学習を実際に行って効果を確かめることができた。麻雀AIの学習では教師あり学習をすることが出来たが、まだ強いAIにはなっておらずもうしばらく実装を進めないといけない。また、候補ではあったが当初の予定にはなかったスーパーマリオAIを使った学習も行い、深層学習ではなくニューロエボリューションで簡単に有名な裏技を学習できるという知見を得られ、新たな研究の方向性も見えた。弾幕シューティングAIの汎用的機械学習手法の研究では、ゲーム画面のデータのみで深層学習を用いて強化学習する実装を行っていたが、新たに人間の視覚における性質に注目して汎用的機械学習法に応用する研究を行った。Deep Q-Networkなどゲームの強化学習では一般にゲーム画面全体を入力とするが、人間は画面の中でも注視している部分とそうでない部分があり、情報の鮮明さが違う。人間は画面内の重要な箇所を注視して情報を取り入れることで効率的な学習を行っていると考えられる。画像解析の分野では、画像内の人間が見る場所を推定する研究が盛んである。画像の色やエッジなどの特徴量から計算した人間の注視度を顕著性と言い、このモデルから得られる顕著性マップからは画素ごとに人間が注視する確率を得ることができる。そこで、顕著性マップを用いた入力画像の前処理を行うことでより重要度の高い情報を学習しやすくなる強化学習手法を提案した。実験では弾幕シューティングゲームとMs.Pacmanを用いて提案手法の有用性を検証し、いずれも提案手法によって学習が早く進むことを確認できた。麻雀AIの研究では、牌譜を用いた教師あり学習で当たり牌を予測する研究を行い、比較的高い精度で予測することに成功した。新たに二人零和不完全情報ゲームのガイスターを題材にした研究も行った。汎用的機械学習を行うための土台として探索アルゴリズム、紫駒探索法を開発し、特に終盤に威力を発揮させることに成功した。実験により、従来アルゴリズムを圧倒する性能を示すことができた。1.人間の熟達化調査では、当初の予定通りテトリス、弾幕シューティングを題材に実験を行い、成果を上げることができた。2.新たな人間らしい汎用的強化学習手法の開発を目標としているが、新たに視覚的顕著性モデルに注目した手法を提案し、実験により学習性能が上がっていることを確認できた。この手法は映像を入力とするどのようなゲームでも使うことが出来、実装も既存の画像処理アルゴリズムを使用するだけで簡単である。実験により異なるジャンルの2ゲームそれぞれで効果を確認することが出来、汎用性が十分あることも予想できる。今後この提案手法がさらに効率よく働く方法を模索する必要はあるが、当初はなかった視覚的顕著性モデルを使うというアイデアが成功したことで、期待以上の成果が挙げられる可能性がある。
低炭素電力供給システムを支える配電ネットワーク運用形状制御方式の創案

配電ネットワークの運用形状は,電力流通に直接作用する最大の要素であり,安定した電力供給の根幹を支える.ただし,現行の形状制御システムは再生可能エネルギーの導入拡大には対応しておらず,スマートグリッドの実現には新たな形状制御システムの開発が急務とされる.本研究では,再生可能エネルギーの導入拡大に係る社会的追加費用を最小限に抑えつつ,再生可能エネルギーの導入促進(社会・導入者側のニーズ)と再生可能エネルギーと調和した配電ネットワークの高度運用の実現(ネットワーク管理者側のニーズ)という異なるニーズを,高い次元でバランス良く達成する新しい配電ネットワーク形状制御方式を創案した.本研究では,電力利用者・再生可能エネルギー電源導入希望者・配電ネットワーク管理者のそれぞれのニーズに対して,公平な視点で電力流通を制御するための新しい最適化技術の開発を目的としている.この実現に向けて,平成26年度は,再生可能エネルギー電源導入希望者・配電ネットワーク管理者のニーズにバランス良く応える配電ネットワーク形状最適化技術の開発・検討を実施した.まず,元となる応募者の有する開発済技術を拡張・改良し,上記形状最適化技術の基盤を完成させた.また,平成27年度の研究計画を前倒しして,再生可能エネルギーの出力変動,状態変化(接続,切り離し)等の課題を洗い出すと共に,従来技術では簡略化して扱われている事象がもたらす問題を明確化した.具体的には,従来技術では再生可能エネルギー出力や需要データは既知として扱うのが一般的であるが,現実ではこれらのデータは事前入手することができないものであり,この点を踏まえると獲得すべき配電ネットワーク形状が全く異なるものになり得る点を明らかにした.さらに,これらの知見を元に,この問題点を解決する手段としてロバスト最適化の考え方を取り入れ,新しい形状最適化技術の基盤を完成させると共に,現在も引き続き当該技術の性能向上に取り組んでいる.本研究では,電力利用者・再生可能エネルギー電源導入希望者・配電ネットワーク管理者のそれぞれのニーズに対して,公平な視点で電力流通を制御するための新しい最適化技術の開発を行った.平成26年度の成果を元に,平成27年度は,再生可能エネルギー電源を組み込んだ配電ネットワーク形状最適化技術の開発,計算機シミュレーションによる検証を行った.具体的には,取り扱う問題ならびに従来技術を応募者の有する技術によって解析し,この解析結果を踏まえて新しい形状最適化技術を開発すると共に,再生可能エネルギー導入拡大に係る社会ニーズを反映したシナリオを作成し,将来の配電ネットワークを想定した多様なシミュレーションを通して次世代配電ネットワークの形状制御の在り方を検討した.配電ネットワークの運用形状は,電力流通に直接作用する最大の要素であり,安定した電力供給の根幹を支える.ただし,現行の形状制御システムは再生可能エネルギーの導入拡大には対応しておらず,スマートグリッドの実現には新たな形状制御システムの開発が急務とされる.本研究では,再生可能エネルギーの導入拡大に係る社会的追加費用を最小限に抑えつつ,再生可能エネルギーの導入促進(社会・導入者側のニーズ)と再生可能エネルギーと調和した配電ネットワークの高度運用の実現(ネットワーク管理者側のニーズ)という異なるニーズを,高い次元でバランス良く達成する新しい配電ネットワーク形状制御方式を創案した.平成26年度は,(1)実規模配電ネットワークモデル上での大域的最適解,制約充足形状数,目的関数上位形状の構造等の解析,(2)同問題に対するメタヒューリスティクスならびにその改良手法の性能解析,(3)同問題に特化した新しい最適化アルゴリズムの構築,が初期計画であったが,これらに加え,現在は,(4)再生可能エネルギーに起因する課題の明確化,ならびにその解決手段の検討,アルゴリズムへの組み込み,まで着手している.このことから,現在までの本研究課題の達成度を,概ね順調に進展している,と判断した.工学平成27年度は,平成26年度成果を元に,開発したプロトタイプ形状最適化技術を拡張・改良して更なる性能向上を図る.具体的な研究の進め方については,基本的には研究計画に記載した内容に従うことを考えている.ただし,研究計画段階で対象としていたメタヒューリスティクスのみに検討を限定するのではなく,進化計算技術などにも範囲を拡げ,より効率的な技術の開発可能性について検討を進める.
慢性疾患における細胞応答の相互作用機序

細胞内外からの刺激やストレスにより小胞体内腔に折り畳み不全の異常タンパク質が蓄積する状態は小胞体ストレスとして知られている。小胞体ストレスは糖尿病、肥満、神経変性疾患、骨軟骨疾患、がん、歯周炎などの発症に関与することが報告されてきた。これら疾患は慢性炎症とも深く関与している。小胞体ストレスと慢性炎症の関連性を証明できれば、疾患の新規治療法あるいは予防法の開発に応用できる可能性があることから、小胞体ストレスと慢性炎症の相互作用機序の解明を目指す。
解剖構造と異常部位の時空間統計モデルと画像診断支援

まず、医用画像内の主要な解剖構造の間に存在する空間的関係を記述した統計的空間モデルを構築した.次に,そのモデルを利用して,複数の構造物を同時抽出可能な新しいセグメンテーションアルゴリズムを考案した.続いて、新しい統計モデルを提案した.このモデルは,条件付モデルの一種であるが,条件による制約を緩和できる点と,学習データの誤差モデルに基づいて自動的に緩和量が最適化される点が従来とは異なる.さらに,層状構造物に注目した研究も進め、層間の統計的関係を考慮しながら,精度良く認識を行うアルゴリズムを考案した。その他、統計的画像データベースを用いて正常と異常の同時認識を行うアルゴリズムも開発した。人体内の組織は,その位置,形状,濃度値について個人差が存在するが,共通性もあり,互いの位置関係には強い相関があることが多い.そこで本研究では,解剖構造をマークしたラベル画像を用い,ラベル間の空間的隣接関係を表す特徴量を計測し,その統計分布のモデル化を進めている.本年度は特に,時空間の統計的モデル化のための新しいモデルを提案した.このモデルは,条件付モデルの一種であるが,条件による制約を緩和できる点と,その緩和を学習データの誤差モデルに基づいて自動的に行う点が従来とは異なる.このモデルを用いて複数の組織の形と位置のモデル化を行い,実際の画像を用いてその有効性を検証した.さらに,モデルを用いて画像内の解剖構造を予測し,その予測結果に基づいて画像から複数の構造物を同時抽出するアルゴリズムの改良も行い,従来よりも精度良く抽出できることを確認した.また本年度は,手法の設計と評価のための画像データベースの作成や,モデル化のために必要な複数の解剖構造のラベル画像の作成も同時に進めた.その他,本年度は,人体内の層状構造物に注目した研究も進めた.層状の構造は人体の様々な部位に存在し,重要な構造物であることが多いが,従来の認識アルゴリズムは層ごとに独立していることが多く,層間の関係を利用したアルゴリズムはほとんど無かった.そこで,層間の関係を考慮しながら,精度良く認識を行うアルゴリズムを提案し,その有効性を実画像を用いた実験により示した.初年度は、医用画像内の主要な解剖構造の間に存在する空間的関係を記述した空間的統計モデルを構築した.具体的には,解剖構造をマークしたラベル画像間の空間的隣接関係を表す特徴量を定義して計測し,その統計分布のモデル化を行った.次に,そのモデルを利用して,複数の構造物を同時抽出可能な新しいセグメンテーションアルゴリズムを考案した.また,実画像を用いた評価実験を実施し,アルゴリズムの有効性を確認した.二年目には、時空間の新しい統計モデルを提案した.このモデルは,条件付モデルの一種であるが,条件による制約を緩和できる点と,その緩和を学習データの誤差モデルに基づいて自動的に行う点が従来とは異なる.このモデルを用いて複数の組織の形と位置のモデル化を行い,実際の画像を用いてその有効性を検証した.さらに,モデルを用いて画像内の解剖構造を予測し,その予測結果に基づいて画像から複数の構造物を同時抽出するアルゴリズムの改良も行い,従来よりも精度良く抽出できることを確認した.その他,人体内の層状構造物に注目した研究も進め、層間の関係を考慮しながら,精度良く認識を行うアルゴリズムを提案し,実画像を用いた実験により有効性を示した.最終年度には、大量の画像統計データベースを構築し、それを用いて解剖と異常部位の同時認識を行うアルゴリズムを開発した。具体的には、異なる時間と空間で撮影された多様な症例画像を多数の部分画像に分解し、様々な特徴の部分画像を含む画像統計データベースを構築した。次に、Sparse ModelingとMulti-Atlas法を用いて、特定の時空間で撮影された未知症例の臓器認識を行った。ここで、従来の方法とは異なり、正常解剖のみならず、異常部位も同時に認識可能な新しいアルゴリズムを考案した。また、これらのアルゴリズムを実際の画像に適用し、有効性を確認した。23年度には,医用画像内の主要な解剖構造の間に存在する空間的関係(隣接関係)を記述した空間的統計モデルを構築した.各々の解剖構造の位置,形,濃度値については,個人差が存在するが,共通性もあり,互いの位置関係には強い相関があることが多い.そこで,解剖構造をマークしたラベル画像を用い,ラベル間の空間的隣接関係を表す特徴量を定義して計測し,その統計分布のモデル化を行った.また,モデル化のための統計解析法としては,主成分分析や多様体学習について検討した.さらに,生成型学習についても検討した.ここで生成型学習とは,手元にある学習データと類似した特性のデータを人工的に生成し,それらを学習に用いる方法である.特に医用画像の収集は一般に困難であり,比較的少数のデータしか手に入らないことがあるが,そのデータ不足を補ってモデルの性能を強化する意味で意義が大きい.

次に,それらの関係を記述したモデルを利用して,複数の構造物を同時抽出可能な新しいセグメンテーションアルゴリズムを考案した.具体的には,複数の解剖構造の間の相対的な位置関係を守りながら,ある評価関数を最適化するアルゴリズムを考案した.また,実画像を用いた評価実験を実施し,アルゴリズムの有効性を確認した.その他,手法の設計と評価のための画像データベースの作成も並行して進めた.その際,モデル化のために必要な複数の解剖構造のラベル画像の作成も同時に進めた.研究実績の概要で述べたとおり,当初の目的をおおよそ達成することができた.具体的には,空間的関係(隣接関係)を記述した空間的統計モデルの構築,手法の設計と評価のための画像データベースの作成の両者について当初の目的を達成したので.「おおむね順調に進展している」と評価した.研究実績の概要で述べたとおり,当初の目的をおおよそ達成することができた.具体的には,空間的関係(隣接関係)を記述した空間的統計モデルの構築,手法の設計と評価のための画像データベースの作成の両者について当初の目的を達成した.これまでに提案したモデルを用いて,人体内の様々な組織の認識の精度を向上させることを目標とする.特に,従来の手法では困難であった,異常部位を含む場合や,形状や濃度が特異な場合の認識に注目して研究を進める予定である.また,その成果を用いて画像診断支援のためのアルゴリズムを考案し,実際の臨床画像を用いて有効性について検証する予定である.今後は,異常部位も含めて解剖構造との相互のモデル化を進める.モデル化の基本的な方針はこれまでと同様であるが,異なる点は,異常部位を含むことと,複数のパターンが時間と空間にわたって互いに相関を持ちながら統計的に変動する現象のモデル化を行う点である.まずは,複数のパターン間の相関の定量化に適した,時空間特徴量を検討することからはじめる.また,隣接関係だけでなく,時間的共起関係を表現する特徴量についても検討する.その後は,特徴空間内の分布を統計的に解析してモデル化する.ここでも,主成分分析から多様体学習や計量学習まで幅広く検討し,汎化性や特異性の観点から最も優れたモデルを構築することを目指す.国際雑誌や国際会議などにおいてこれまでの研究成果を発信する予定である.また,更なる成果の上積みのためには,昨年購入した計算機の性能向上が必要不可欠である.そこで,メモリなどの追加による性能向上を予定している.さらに,謝金を用いて時空間統計モデルの構築とその応用に関する実験を加速させる予定である.なお,次年度使用額が発生した主な理由は,高信頼のモデルのためには更なる医用画像データの収集が必要になり,そのために当初予定していた研究の一部を次年度に延期したためである.なお,この延期による影響は限定的であり,全体の進捗に対する悪影響は無い.民間企業を含む海外の研究機関や研究者の訪問・打ち合わせ,国際会議での情報収集を実施して,最新の研究情報の収集に努める.また,画像処理のための高性能なコンピュータを購入する.さらに,より高度なモデル構築のための新しいラベルの作成作業を実施する.
インプラントネック部における細菌の動態について

結果と考察当教室のインプラント治療を受けた患者の定規検査において臨床的指標からインプラントネック部に炎症症状がなく、協力の得られた患者5名(男2名女3名)を被験者とした。位相差顕微鏡検査では総菌数は9.9×107/mlから2.9×108/mlまでで、球菌が多く65.6%から84%まで認められた。スピロヘータ、運動性桿菌はほとんど認められなかった。運動性菌と非運動性菌の比率は1:16から1:49で健常者の運動、非運動の割合が1:49と報告されておりほぼその数値と類似した。培養検査の結果培養のコロニー数は3.6×105から3.9×107認められ、5例中4例は嫌気性菌と好気性菌はほぼ同じ割合を示した。尚Actinomycesはプライマリ-カルチャーでは嫌気条件でのみコロニーが認められたので嫌気性菌群に分類した。グラム陽性の球菌が半数以上を占めた。同定された菌種は、グラム陽性の球菌が多く通性嫌気性ではStreptcoccus sanguis, Streptcoccus pneumoniae, Streptcoccus mitisのα溶血を示すレンサ球菌がほとんどであった。嫌気レンサ球菌としてはStreptcoccus intermedius,Streptcoccus constellatus, peptostreptococcusが認められた。グラム陽性桿菌はActinomycesが一番多くActinomyces islaelie, Actinomyces naeslandie, Lactobacillus fermentum,Eubacterium lentum, Bifidobacterium adolescentisが同定された。グラム陰性の桿菌は少数であるが認められ,そのなかにはPrevotella oralis、Fusobacterium nucleatumが認められた。コントロールされた患者のインプラントネック部の細菌叢は、健常者歯頚部の縁上プラークに見られるとそれと類似していた。
超高強度アルミナセラミック工具の開発

本研究では超高強度.高靱性のアルミナセラミック工具の開発を目的として,高速遠心成型法を用いて成形したアルミナセラミックを工具に成形しその切削性能について調査検討した.高速遠心成型法では99.99%,平均粒径0.22μmの高純度・超微粉アルミナを用いて焼結中の粒成長を抑制する添加物等を一切含まないスリップを作成し,金型に充填後,高速遠心機で10,00020,000Gの遠心力をかけて成形した.成形体を1230°C,1.5時間で焼結したところ,3点曲げ強度1330MPa,ビッカース硬さ2100の焼結体が得られた.焼結体を切削工具の成形(形状:SNPN120408)し,鋳鉄の旋削,炭素鋼(S45C)の旋削および炭素鋼(S45C)の正面フライス切削を行い,従来からあるアルミナセラミック工具(市販品)と比較・検討した.その結果以下のことが分かった.1.今回開発したアルミナセラミック工具は,3点曲げ強度1330MPa,ビッカース硬さ2100であり,これは従来あるアルミナセラミック工の強度(3点曲げ強度700MPa,ビッカース硬さ1900)に比べ格段に高強度である.鋳鉄の切削試験では新たに開発した工具は従来品に比べ1.6倍程度の耐摩耗性を示した.S45Cの旋削(切削速度200m/min,切込み1.0mm,送り0.21mm/rev)では従来品に比べ10倍近い耐摩耗性を示した.4.S45Cの正面フライス切削では開発した工具は従来品に比べ2倍程度の耐欠損性を示した.5.以上の結果から新たに開発したアルミナセラミック工具は従来からある市販品に比べ非常に優れた特性を示すことが判明した.本研究では超高強度.高靱性のアルミナセラミック工具の開発を目的として,高速遠心成型法を用いて成形したアルミナセラミックを工具に成形しその切削性能について調査検討した.高速遠心成型法では99.99%,平均粒径0.22μmの高純度・超微粉アルミナを用いて焼結中の粒成長を抑制する添加物等を一切含まないスリップを作成し,金型に充填後,高速遠心機で10,00020,000Gの遠心力をかけて成形した.成形体を1230°C,1.5時間で焼結したところ,3点曲げ強度1330MPa,ビッカース硬さ2100の焼結体が得られた.焼結体を切削工具の成形(形状:SNPN120408)し,鋳鉄の旋削,炭素鋼(S45C)の旋削および炭素鋼(S45C)の正面フライス切削を行い,従来からあるアルミナセラミック工具(市販品)と比較・検討した.その結果以下のことが分かった.1.今回開発したアルミナセラミック工具は,3点曲げ強度1330MPa,ビッカース硬さ2100であり,これは従来あるアルミナセラミック工の強度(3点曲げ強度700MPa,ビッカース硬さ1900)に比べ格段に高強度である.鋳鉄の切削試験では新たに開発した工具は従来品に比べ1.6倍程度の耐摩耗性を示した.S45Cの旋削(切削速度200m/min,切込み1.0mm,送り0.21mm/rev)では従来品に比べ10倍近い耐摩耗性を示した.4.S45Cの正面フライス切削では開発した工具は従来品に比べ2倍程度の耐欠損性を示した.5.以上の結果から新たに開発したアルミナセラミック工具は従来からある市販品に比べ非常に優れた特性を示すことが判明した.
公共経済学の基礎理論研究：メカニズムデザイン理論からのアプローチ

メカニズムデザイン理論の未解決問題のひとつを解決した。公共プロジェクトのリストの中から実行するべきプロジェクトを選択するモデルにおいて、耐戦略性と拒否権所有者の非存在という望ましい二つの性質を満たすメカニズムが存在するための、最も重要な選好の最大定義域は、分離性を満たす選好の集合であることを示した。また、密接に関連する応用ゲーム理論領域において、大規模な協調ゲームを用いた第二言語選択の理論モデルを構築した。一般に参加者の選好の取り得る範囲である定義域が狭いほど、多くの望ましい性質を満たすメカニズムが存在しやすい。一方、広い定義域で望ましい性質を満たすメカニズムほど、その適応範囲が広くなる。では、どれくらい選好の定義域を広くしても望ましいメカニズムが存在し続けるのだろうかという疑問が生じる。これが選好の最大定義域問題である。この問題は、メカニズムデザイン研究の中で重要な位置を占めており、さまざまなモデルで分析されている。本年度、本研究課題の代表者は大阪大学の芹澤成弘教授、ジローナ大学のドロス・ベルガ教授と共同で、公共プロジェクトのリストの中から実行するべきプロジェクトを選択するモデルにおいて、選好の最大定義域の問題に取り組み、これを完成させた。実行するべきプロジェクトはひとつでも複数でもよい。このモデルは公共経済学の基礎理論において重要なもののひとつである。この問題において、耐戦略性と拒否権所有者の非存在という望ましい二つの性質を満たすメカニズムが存在するための、最も重要な選好の最大定義域は、分離性を満たす選好の集合であることが示された。選好の分離性とは、あるひとつの公共プロジェクトを実行するべきか否かを単独で考え、実行されるべきであると判断した場合は、リスト上の他の公共プロジェクトが実行されているか否かに関らず、必ず実行されるべきと考える選好である。この研究は、過年度より継続的に行われていたものであるが、本年度完成し、ゲーム理論の国際査読誌に掲載が受理され、次年度、掲載される予定である。特に英語を想定して、ひとつの言語が世界的な基軸言語となる条件を考察することを目的とし、以下のようなゲームを構成した。1.簡単のため4か国(地域)存在する。(5か国以上でも主結果は変わらず。)2.各国の市民は母国語を話せる。3.市民が他国の言語を習得するにはコストがかかる。また、最大で1か国語しか外国語は習得できない。習得する言語の選択が戦略に当たり、純粋戦略のみを考える。4.市民の外国語習得による利得は、その外国語によりコミュニケーションをとることのできる外国人の数に対し線形とした。予測される期待純利得と、言語習得コストの対比から、実際に外国語を習得する人数が決まる。5.均衡条件は、国内の他の市民とは提携的行動を認める、強ナッシュ均衡の一種を採用した。まだ分析の途中ではあるが、このゲームにおいて、現在のところ、以下の結果が得られている。1.均衡において必ず基軸言語(すべての他国市民が選択する言語)が生まれる。2.人口が第2位以下の国の言語が基軸言語になりやすいのは以下の時である。人口が第1位の国の人口と比較して、相対的に人口が第2位の国の人口が大きい。相対的に人口が第3位の国の人口が大きい。相対的に人口が第4位の国の人口が大きい。外国語習得から得られる純利得が言語習得コストと比較し大きい。3.もし3か国しか存在しない場合、人口が第1位の国の言語が必ず基軸言語になる。本研究の途中経過については、研究期間中に東京工業大学にて開催されたゲーム理論ワークショップにて報告された。本研究課題の代表者が責任著者である論文が、本年度、国際査読誌に掲載が認められたことは、研究が順調に進展している証左と考えられる。25年度が最終年度であるため、記入しない。「公共財供給量決定問題において、耐戦略性と全員一致の尊重もしくは非独裁制を満たすメカニズムが存在するための、選好の最大定義域問題」を中心に研究を行う。また、国内の複数のミクロ経済学・ゲーム理論系研究会などで口頭報告をし、研究者からのコメントを集めて内容の改善を図り、早い段階でディスカッションペーパーとしてまとめ、国際的な専門学術誌への投稿を行う。もし選好の最大定義域決定問題に解決の目処が立たない場合、解くべき問題を近接の公共経済学に関連するメカニズムデザインの問題へと切り替えを行う。
ブルーチーズの抗酸化成分の構造および生物活性並びに酸化ストレス軽減化チーズの開発

酸化ストレス軽減化チーズの開発のために、チーズのABTSとスーパーオキシドラジカル消去活性およびそれらの活性成分について研究した。その結果、カビ熟成および細菌表面熟成タイプチーズに比較的高い活性が認められ、ブルーチーズから4-ヒドロキシフェニル酢酸がABTSラジカル消去成分として、アデニン、イソグアニンがスーパーオキシドラジカル消去成分として見出された。Penicillium roquefortiとLactococcus lactis ssp. cremorisの共培養による培養酵素添加チーズは、無添加チーズに比べ熟成率および抗酸化活性(ABTS、DPPHラジカル消去活性)が共に高まった。本研究は,生活習慣病予防の視点から現在最も注目されている食品の抗酸化能に着目し,チーズの抗酸化成分並びにその生成機構を明らかにすることを目的に実施する.また,得られた知見を基に抗酸化能を高めた機能性チーズの開発を目指す.平成25年度研究では次の成果が得られた.1)ABTSおよびスーパーオキシド(SO)ラジカル消去活性を指標に市販チーズ14種類の抗酸化能を評価した.ABTSラジカル消去活性では活性の差はあるものの,いずれのチーズにおいても比較的高い値を示した.一方,SOラジカル消去活性ではエポワス,ポンレベックのリネンス菌熟成やブルー,カマンベールのカビ熟成チーズに比較的高い活性が認められ,ゴーダやエダムの乳酸菌熟成チーズでは活性が低かった.2)エポワスチーズのDPPHラジカル消去成分を明らかにしたところ,ブルーチーズからDPPHラジカル消去成分として見出された尿酸,ホモゲンチジン酸(HGA),ホモプロトカテク酸(DOPAC)が同定され,またその他に数種の活性成分の存在が推定された.3)ABTSラジカル消去活性を指標にブルーとエポワスチーズから活性成分を分離した.その結果,前者からは4-ヒドロキシルフェニル酢酸(HPA)が見出された.本成分はDPPH,SOおよびヒドロキシルラジカル消去の活性は非常に低かった.エポワスチーズからは数種のABTSラジカル消去成分の存在が示唆された.4)ブルーチーズから分離されたHGA,DOPACおよびHPAはチロシンの代謝産物である.そこでポテトデキストロース培地にチロシンを添加後,Penicillium roquefortiで培養したところ,培地中にこれらラジカル消去成分が蓄積された.従って,ブルーチーズ中のこれら活性成分はチーズ中のチロシンからPenicillium roquefortiによって生成されたものと考えられた.本研究は,生活習慣病予防の視点から現在最も注目されている食品の抗酸化能に着目し,チーズの抗酸化成分並びにその生成機構を明らかにすることを目的に実施する.また,得られた知見を基に抗酸化能を高めた機能性チーズの開発を目指す.平成26年度研究では次の成果が得られた.1)スーパーオキシドラジカル消去活性(SOSA)を指標にブルーチーズの70%エタノール可溶性画分からダイアイオンHP-20,トヨパールHW-40およびRP-HPLCにて活性成分を分離精製した.精製成分の構造を決定した結果,SOSA成分として,アデニンおよびイソグアニンが同定された.2)同定成分の化成品を用い,数種のラジカル消去活性法(SOSA,DPPHおよびABTSラジカル消去活性)にて既知抗酸化物質(ホモゲンチジン酸,ホモプロトカテク酸,カテキン,トロロックス)と活性を比較した.その結果,イソグアニンおよびアデニンはDPPHおよびABTSラジカル消去活性において非常に低く,SOSAに対して高い活性を見出した.なお,アデニンおよびイソグアニンがSOSAを有することを見い出したのは本研究が最初である.3)各種チーズのアデニンおよびイソグアニン含量を分析した結果,アデニンはプロピオン酸菌および乳酸菌熟成タイプには見い出されなかったが,リネンス菌およびカビ熟成チーズで検出され,特に青かび熟成タイプチーズで高い含量を示した.一方,イソグアニンはブルーチーズのみ検出され,その他のチーズでは見い出されなかった.本研究は,生活習慣病予防の視点から現在最も注目されている食品の抗酸化能に着目し、チーズの抗酸化成分およびその生成機構、並びに得られた知見を基に抗酸化能を高めた機能性チーズの開発等に資することを目的に実施された。その結果、ブルーチーズからすでに報告されているホモゲンチジン酸とホモプロトカテク酸以外に4ーヒドロキシフェニル酢酸が抗酸化成分として見出された。また、これら成分はブルーチーズのスターターPenicilliumroquefortiによりチロシンから生成されることが証明された。次いで、同チーズからスーパーオキシドラジカル消去活性成分としてアデニンとイソグアニンが見出され、最終年度において、これらスーパーオキシドラジカル成分はPenicillium roquefortiではなく、乳酸菌スターターによって生成されたことが示された。これら成果を基に、最終年度においてPenicillium roquefortiと乳酸菌による脱脂乳共培養物の凍結乾燥(以下FDCE)物をチーズカードに添加したゴーダタイプチーズを製造し、ブルーチーズの有する抗酸化能をゴーダタイプチーズに付与した機能性チーズの開発を試みた。4ヶ月間熟成を追跡し、タンパク質分解と抗酸化活性について調べた。その結果、コントロール(FDCE無添加)に比べ、FDEC添加チーズはタンパク質分解が促進された。また、抗酸化活性をDPPHおよびABTSラジカル消去活性を指標に調べた結果、FDCE添加チーズはコントロールチーズに比べ、どちらの活性も上昇した。

したがって、ゴーダタイプチーズのような乳酸菌熟成のハードあるいはセミハード系のチーズにブルーチーズの有する高い抗酸化能を発現させる新たな機能性チーズの開発に本製造法は適した方法であることがことが示された。酸化ストレス軽減化チーズの開発のために、チーズのABTSとスーパーオキシドラジカル消去活性およびそれらの活性成分について研究した。その結果、カビ熟成および細菌表面熟成タイプチーズに比較的高い活性が認められ、ブルーチーズから4-ヒドロキシフェニル酢酸がABTSラジカル消去成分として、アデニン、イソグアニンがスーパーオキシドラジカル消去成分として見出された。Penicillium roquefortiとLactococcus lactis ssp. cremorisの共培養による培養酵素添加チーズは、無添加チーズに比べ熟成率および抗酸化活性(ABTS、DPPHラジカル消去活性)が共に高まった。平成26年度では1チーズからの抗酸化成分の分離精製および成分同定研究並びに抗酸化成分の生成経路解明研究,2ブルーチーズに見出される抗酸化成分類(抗酸化ペプチド,ポリフェンール,ものフェノール等)の生成における試験管レベルでの研究の2点を挙げた.1についてはほぼ目的が達成されたが,分離・精製にかなりの時間を費やしたため,2については十分な結果が得られなかった.農学本研究は,チーズの抗酸化成分並びにその生成機構を明らかにするとともに,得られた知見を基に抗酸化能を高めた機能性チーズの開発を目指す実用的研究である.これまでの研究により,ブルーチーズには数種の抗酸化成分が存在することが明らかにされ,また,これら成分の生成にはPenicillium roquefortiと乳酸菌スターターの関与が示された.そこで平成27年度では,これら研究の成果を基に当初の計画通り,機能性チーズの試作に着手する.すなわち,Penicillium roquefortiを脱脂乳培養後,凍結乾燥し,乾燥培養液を牛乳に入れたゴーダタイプチーズを製造する.そして,培養液を入れないで製造したゴーダチーズと熟成率,カゼインの分解,ペプチドと遊離アミノ酸の生成,機能性としての抗酸化活性等について比較し,Penicillium roquefortiと乳酸菌スターター由来酵素を添加したチーズの有効性について明らかにする.平成25年度の研究実施計画は,1チーズのABTSおよびスーパーオキシド(SO)ラジカル消去活性を調べ,その活性成分を明らかにする.2チーズの抗酸化成分の生成経路を明らかにする,の二課題の達成を挙げた.1では,市販チーズ14種類を用い,これらのチーズの抗酸化能を評価した.また,DPPH
ホタル発光系における特異的発光を示す新規ルシフェリンアナログの構造活性相関研究

高感度なイメージング材料の創製にあたって、高輝度で長波長の発光を示す発光材料の合成が必要である。そこで本年度も高輝度化と長波長化の2つのアプローチで研究を行った。・アリル基の導入による発光波長の長波長化ルシフェリンアナログにアリル基を導入することで、1040 nmの長波長化シフトが起こることが明らかとなった。その結果、685 nmの発光波長を示すアナログAと690 nmの発光波長を示すアナログBの合成に成功した。これらの化合物において、in vivoイメージング実験を行ったところ、天然のD-Luciferinや当研究室で開発されたAkaLumineよりも有用な結果を得ることは出来なかった。長波長化により生体透過性は高まっていると思われるが、構造の改変による輝度の低下が感度の低下の大きな要因であると考えられる。今後、後述の高輝度化の技術や、酵素改変による輝度向上を目指していく必要がある。・反応中間体の合成による発光特性の評価ホタルの生物発光はアデニル化と酸素化の2段階の反応で起きていることが知られている。この1段階目のアデニル化の反応速度は遅く律速であるため、発光輝度低下の要因となっている。そこでホタルルシフェリンの発光中間体である、アデニル化ルシフェリン(AMP化体)を人工的に合成し、発光反応をさせることで反応速度が飛躍的に向上し単位時間あたりの輝度が1000倍近く向上することが知られている。また、このAMP化体を他のヌクレオチドに改変しても発光活性が失われないことも明らかとなっている。そこで、様々なヌクレオチドや糖と天然ルシフェリンの発光中間体アナログを合成し、その発光活性を明らかとした。いずれの化合物との中間体アナログも発光活性を持つことが明らかとなった。これらの反応中間体は非常に不安定であるため、構造改変による安定化を目指していく。29年度が最終年度であるため、記入しない。本年度はホタル生物発光特性について、輝度向上と波長改変の2つのアプローチで構造活性相関の研究を行った。輝度向上と長波長化を行うことで、これらをイメージング材料として使用する際に非常に有用である。生物発光を用いたイメージングはマウスやラットでは広く活用されてきたが、輝度向上と長波長化を行うことで、今まで実現することの出来なかったミニブタやマーモセット等の中大型動物での光イメージングが可能となる。輝度向上のプロセスについては、発光輝度の高いAMP中間体アナログを用いることで輝度向上を目指す。ホタル生物発光の1段階目の反応で生成されるAMP中間体は発光輝度が非常に高い代わりに非常に不安定でありイメージング材料等として応用するには適していない。そのため今回はこのAMP中間体を安定化したAMP中間体アナログを合成することを目指した。今回の結果としては安定化したAMP中間体アナログの合成には成功したものの、合成が困難であるために、少量の合成しか出来ず、大量合成には至っていない。波長改変のプロセスとしては、当研究室で所有する長波長化技術に加え、今回新たにホタルルシフェリンルシフェリンにアリル基を付加することにより長波長化することを明らかとしたため、このアリル基導入を用いて様々なルシフェリンアナログを長波長化した。当研究室で所有する近赤外発光ルシフェリンやその他のルシフェリンアナログにアリル基を導入したところいずれのアリル化ルシフェリンアナログでも長波長化する知見を得ることが出来た。近赤外発光ルシフェリンにアリル基を導入したものは700nm近い発光波長を示し、イメージング材料としての可能性を見出すことが出来た。年次計画ではAMP中間体の糖部位改変とリン酸結合部位改変を中心に行っていく予定であったが、輝度向上の可能性の高いリン酸アミド改変体アナログの合成を中心として進めた。この原料である化合物の販売が終了してしまったために、原料の合成から実験を開始したがこの原料合成が困難でありかなりの時間を費やしてしまった。そのため当初予定していた糖部位改変は今年度行うことが出来なかった。同時に行っていた波長改変についての研究については順調に進み、複数のアリル化ルシフェリンアナログの合成に至った。そこでホタルルシフェリンの発光中間体である、アデニル化

ルシフェリン(AMP化体)を人工的に合成し、発光反応をさせることで反応速度が飛躍的に向上し単位時間あたりの輝度が1000倍近く向上することが知られている。また、このAMP化体を他のヌクレオチドに改変しても発光活性が失われないことも明らかとなっている。そこで、様々なヌクレオチドや糖と天然ルシフェリンの発光中間体アナログを合成し、その発光活性を明らかとした。いずれの化合物との中間体アナログも発光活性を持つことが明らかとなった。これらの反応中間体は非常に不安定であるため、構造改変による安定化を目指していく。来年度前半は、今年度行う予定であったAMP中間体の糖部位改変を中心に行っていく。リン酸アミド化AMP中間体の大量合成も達成に至っていないため、合成方法についての検討も行っていく。アリル化によって長波長化する知見が得られたが、その具体的な理由についてはまだわかってない。これらを明らかにし、さらなる長波長化にすることも目指したい。後半はこれらのルシフェリンアナログを用いてin vivoイメージング実験を行っていく。29年度が最終年度であるため、記入しない。
イチジク属植物とイチジクコバチの共進化のメカニズムの解明

イチジク属植物Ficus(クワ科)とイチジクコバチとの間、子孫を残すという共通利益のもとで、「1種対1種」という極めて厳密な相利共生関係が成立している。日本産イチジク属植物とそのコバチの系統関係を複数の分子マーカーを用いて網羅的解析を行い、両者(植物とコバチ)の種間関係と種内の遺伝的変異(或いは地域的変異)を明らかにした。植物とコバチの各種がそれぞれ単系統を形成し、宿主の転換がみられず、「1種対1種」関係は極めて厳密に維持されていることが判明した。イチジク属植物とイチジクコバチとの関係は種特異性の最も高い共生関係の一つで、「1種対1種」関係と言われている。そのため、昆虫と植物との共進化と同調的種分化を研究するためのモテルシステムでもある。共進化と同調的種分化のメカニズムを解明するためには、イチジク属植物とイチジクコバチとの「1種対1種」関係の維持機構を明らかにする必要がある。そこで、我々は今回、ミトコンドリアCOI遺伝子を用いて、メキシコの各地から採集したイチジクコバチの系統関係を解析し、「1種対1種」関係の厳密性を調べた。その結果、メキシコ産イチジク属の送粉コバチはまず2つのグループに大きく分かれた。そのうちの1つはPharmacosycea亜属に送粉するもので、もう1つはUrostigma亜属に送粉するものである。しかし、各グループ内では、同種のイチジク植物に送粉するコバチが系統樹上同一クラスターを形成せず、逆に異なるイチジク種の送粉コバチが相同な遺伝子配列を有するケースも見られた。パナマ産のイチジク属の送粉コバチのデータを加えて解析した結果においても、同様に送粉コバチの系統関係と宿主との関係の不-致が示された。これらの結果は以下のことを示唆した。1)メキシコ産イチジク属と送粉コバチとの「1種対1種」関係が崩壊している可能性がある。2)イチジク属とイチジク送粉コバチとの協調的種分化を裏付ける系統的証拠が得られていない。3)宿主転換が頻繁に起きているかもしれない。また、我々の結果はPharmacosycea亜属、Americanaセクションに送粉するコバチが短期間で一斉放散した可能性があることを示唆している。イチジク属植物Ficus(クワ科)とイチジクコバチとの間、子孫を残すという共通利益のもとで、「1種対1種」という極めて厳密な相利共生関係が成立していると言われている。この厳密な共生関係から、両者間の「共進化(coevolution)」説と、「協調的種分化(cospeciation)」説が提唱されている。近年の分子系統解析の結果は大まかにこれらの説を支持しているが、隠蔽種を含め、1種のイチジクに複数種の送粉コバチが存在していることも指摘されている。我々の予備研究の結果も、メキシコ産イチジク属と送粉コバチの「1種対1種」関係の崩壊を示唆している。従って、イチジク属とイチジクコバチの共生関係と共進化を検証するには、イチジク属各種とその送粉コバチに対する緻密な遺伝的解析が必要である。日本産イチジク属植物は南西諸島を中心に16種分布している。そのうちの15種およびその送粉コバチを分布域の各地から採集し、植物は葉緑体DNAと核ITS領域を、コバチはミトコンドリアCOIと核28SrRNA遺伝子を用いて網羅的な系統解析を行い、両者(植物とコバチ)の種間関係と種内の遺伝的変異(或いは地域的変異)を明らかにした。その結果、植物とコバチの各種がそれぞれ綺麗な単系統を形成し、宿主の転換が全くみられず、「1種対1種」関係は極めて厳密に維持されていることが分かった。また、植物とコバチの系統関係がほぼ一致しているため、互いに同調的に種分化していることも判明した。種内の遺伝的変異は植物においてもコバチにおいてもほとんど見られない。このことからコバチは島間による隔離が起きておらず、広い範囲にわたって分散し、遺伝的交流をしていることが考えられる。今後、日本産イチジク属とそのコバチの「1種対1種」関係の維持機構を解明したい。