理化学研究所におけるBOOSTプログラムの活用方針について | 理化学研究所
国立研究開発法人科学技術振興機構が実施する「国家戦略分野の若手研究者及び博士後期課程学生の育成事業（BOOST）次世代AI人材育成プログラム（若手研究者支援）」（以下、「BOOSTプログラム」とします。）においては、クロスアポイントメント制度の活用により、高い専門性を持つ若手研究者の次世代AI分野（AI分野及びAI分野における新興・融合領域）の人材育成及び先端的研究開発を推進するとされています。理化学研究所（理研）では、データ活用と高度計算による科学の革新による「研究サイクルの加速」・「予測から未来制御への進化」により社会課題解決を目指すTRIPの活動を展開、その中でTRIP-AGIS（科学研究基盤モデル開発プログラム）としてAI for Scienceを国の施策として研究推進しているところです。理研は、BOOSTプログラムが想定する最適な研究現場の一つであり、BOOSTプログラムの推進に
理研とアルゴンヌ国立研究所がAI for Scienceに関する覚書を締結
本日、公表された日米首脳共同声明において、理化学研究所（理研）およびアルゴンヌ国立研究所がAI for Scienceで連携していくことが首脳間で歓迎されました。 去る2024年4月5日、理研およびアルゴンヌ国立研究所は、AI for Science （AIを活用した科学研究の革新）に関する覚書を締結しました。オンライン形式で開催された調印式では、理研の五神 真 理事長とアルゴンヌ国立研究所のPaul Kearns 所長が覚書に署名し、理研から仲 真紀子 理事、計算科学研究センター 松岡 聡 センター長、最先端研究プラットフォーム連携（TRIP）事業本部 科学研究基盤モデル開発プログラム 泰地 真弘人 プログラムディレクター、アルゴンヌ国立研究所からRick Stevens 副所長が署名に立ち合いました。 また、2024年4月9日、文部科学省と米国のエネルギー省は、ハイパフォーマンス・コン
社会におけるAI利活用と法制度チーム | 理化学研究所
革新知能統合研究センター 社会におけるAI利活用と法制度チーム チームリーダー 中川 裕志（D.Eng.） 理論と技術が大きく発展した機械学習ないしAIが社会において利活用される現代において、AIの機能や開発の指針となるAI倫理について検討します。特にプライバシー保護、説明可能性、アカウンタビリティ、トラスト、AIエージェントなどの在り方に焦点を当てます。関連するAI技術の調査、研究に加えて、法制度、社会制度について現状の調査、分析および将来のあるべき姿について検討します。法制度に関しては、AIに関連する諸法律、たとえば個人情報保護法、さらに日本に大きな影響を与えるGDPRのような海外の法制度についても検討を進めます。 研究主分野 社会科学 一般 研究関連分野 工学 研究テーマ AI倫理 パーソナルAIエージェントによる個人データの保護と利活用 AIとビッグデータに係わる法制度 主要論文
新しい人事施策の導入について | 理化学研究所
理化学研究所（理研）は世界をリードする研究所として、人類が抱える諸課題に果敢に取り組み、国際的な頭脳循環を通じて日本の信頼を高めると共に、科学技術イノベーションを通じて、日本社会の持続可能な形での発展に貢献することを目指しています。現代の人類が抱える課題は、地球史の時間スケールで検討すべき諸問題から、日々変化する社会が日常的に向きあっている諸問題まで、じつに多様です。理研は、さまざまな分野を包含する高度な専門機関として、それぞれの課題の特質に応じ、各プロジェクトの適切な期限設定の中で集中的に研究に取り組める体制を備えると同時に、不易と流行を調和させる的確な経営判断において全体を運営することが求められています。 さらに理研には、国際的な人材流動（頭脳循環）を通じて優れた研究者・技術者を迎え入れ、育て、次のポストへ送り出す、世界の頭脳循環のポンプとしての使命があります。新たな人類の知の資産を創
卵母細胞の老化を1細胞で捉える
理化学研究所（理研）生命機能科学研究センター染色体分配研究チームの北島智也チームリーダー、三品達平基礎科学特別研究員、田畑菜峰ジュニアリサーチアソシエイト（研究当時）、個体パターニング研究チームの濱田博司チームリーダー、バイオインフォマティクス研究開発チームの二階堂愛チームリーダーらの研究グループは、生殖寿命[1]の初期、中期、後期にあたる雌マウス卵母細胞[2]の全遺伝子発現（トランスクリプトーム[3]）解析を行い、卵母細胞の老化に伴うトランスクリプトーム変化や、食餌制限（カロリー制限）により卵母細胞の老化が抑制される可能性を明らかにしました。 本研究成果は、卵母細胞の老化に関する基盤的知見を提供するとともに、今後、卵子[2]の染色体数異常[4]を予測する技術などの開発に貢献すると期待できます。 今回、研究グループは、哺乳類動物の老化モデルとしてマウスを用い、卵子のもとである卵母細胞の加齢
エピゲノム異常に起因する脳機能不全の治療の可能性
理化学研究所（理研）開拓研究本部眞貝細胞記憶研究室の山田亜夕美研究員、眞貝洋一主任研究員、帝京大学理工学部バイオサイエンス学科の平澤孝枝准教授らの共同研究グループは、マウスを用いて、遺伝性精神神経疾患の一つである「クリーフストラ症候群（KS）」における脳機能不全が生後でも治療できる可能性を示しました。本研究成果は、KSの治療法開発に貢献するものと期待できます。 KSは発達遅延や知能障害、自閉症様の症状が見られる、まれな遺伝性の精神神経疾患です。「エピゲノム制御[1]」に異常が起こり、遺伝子発現が正常に行われないために脳機能不全が引き起こされると考えられていますが、その分子メカニズムは不明です。 今回、共同研究グループは、KSの原因遺伝子であるヒストンメチル化酵素GLPをコードするEhmt1遺伝子をヘテロで欠損したマウスをKSのモデルマウスとして解析した結果、生後減少しているGLPの量を補充
遺伝子の構造が「密」になると遺伝子の働きが抑制される | 理化学研究所
遺伝子の構造が「密」になると遺伝子の働きが抑制される －遺伝子が巻き付いた円柱構造に着目して解明された遺伝子の働く強さの調節－ 藤田医科大学医学部の石原悟講師、理化学研究所生命機能科学研究センターの二階堂愛チームリーダー、大阪大学大学院基礎工学研究科の山下隼人助教のグループは、「遺伝子の働く強さを調節する仕組み」をヒトの細胞を使って解明しました。従来、遺伝子は働くか働かないの2パターンの、オンとオフの「スイッチ」のもとで調節されていると考えられていました。しかし、その実態は、全く働かない、少しだけ働く、中程度に働く、活発に働くというように、オフから最大値まで無段階に調節されています。そこで、その可変調節を可能にする「ダイヤル」の実体の解明に、遺伝子が巻き付いている円柱状の構造物「ヌクレオソーム」に着目し、超遠心分離機を用いたヌクレオソーム解析法を新たに開発しました。その解析法により、数個の
毛包幹細胞の発生起源を解明
理化学研究所（理研）生命機能科学研究センター細胞外環境研究チームの森田梨津子研究員、藤原裕展チームリーダーらの研究グループは、毛包[1]の幹細胞が従来の定説とは異なる細胞に由来し、既知のメカニズムとは別の仕組みで誘導されることを明らかにしました。この発見から、毛包を構成する細胞の区画化と幹細胞誘導を同時に可能とする新しい形態形成モデル「テレスコープモデル」を提唱しました。 本研究成果は、毛包幹細胞[1]の発生起源の定説を覆す発見であり、幹細胞生物学および再生医療研究の新たな基盤知識となることが期待できます。またテレスコープモデルは、さまざまな生物種の体表器官に共通する幹細胞誘導原理となる可能性があり、分野を超えて大きなインパクトを与えることが期待できます。 今回、研究グループは、1細胞レベルでマウス毛包の発生を経時観察する長期ex vivoライブイメージング[2]と、1細胞トランスクリプト
新型コロナウイルスに関する研究開発（2022年10月6日更新）
世界中で新型コロナウイルスの感染拡大が始まった2020年、理化学研究所（理研）は総力をあげてこの人類の危機に立ち向かうべく、4月に特別研究プロジェクトを立ち上げました。以来、内外の研究機関や大学、企業とも連携しながら、さまざまなニーズに迅速かつ機動的に応えていけるよう、精力的な研究開発や、富岳をはじめとする施設の供出を進めています。このプロジェクトを通じて、より効率的かつ迅速なウイルス検出法の開発や、効果的な感染防止対策や治療薬開発のためのデータ創出等に成功してきました。 これからも理研は、持てる資源を最大限に活用し、人々の生活や社会を持続させるための新たな知見を世界中に共有すること等で、新型コロナウイルスの克服に貢献していきます。 YouTube動画 新型コロナウイルスとの戦いVol.1 Interview 理研における新型コロナウイルスに関する研究開発 新型コロナウイルスとの戦いVol
見逃されていた細胞ごとのばらつきを可視化するソフトウェアを開発 | 理化学研究所
国立大学法人筑波大学 医学医療系・人工知能科学センターの尾崎遼准教授（国立研究開発法人理化学研究所 生命機能科学研究センター 客員主幹研究員）、国立研究開発法人理化学研究所 生命機能科学研究センターの二階堂愛チームリーダーらの研究グループは、1細胞RNAシーケンス法（1細胞RNA-seq）データのリードカバレッジの細胞間変動（細胞ごとのばらつき）を可視化するソフトウェア「Millefy（ミルフィー）」を開発しました。 1細胞RNA-seqデータのリードカバレッジには、既知・新規転写単位、正常・異常スプライシング、アンチセンスRNAやエンハンサーRNAの発現などの様々なRNA関連生命現象が反映されています。これらの生命現象の細胞間変動は、発生・再生過程や疾患において観察される、細胞間での機能の違いに寄与すると考えられるため、リードカバレッジの細胞間変動の可視化は、疾患機序解明やバイオマーカー
1細胞RNA解析で世界最高成績
理化学研究所（理研）生命機能科学研究センターバイオインフォマティクス研究開発チームの笹川洋平上級研究員、田中かおりテクニカルスタッフI（研究当時）、林哲太郎技師、二階堂愛チームリーダーの研究チームは、「高出力型1細胞RNA[1]シーケンス法[2]」の国際的な性能比較研究に参加し、同研究室で開発された手法「Quartz-Seq2[2]」が世界最高性能を示しました。 本手法は、今後、細胞分化や臓器・器官発生などの基礎研究から、再生医療や創薬などさまざまな研究分野の発展に貢献すると期待できます。 近年、高出力型1細胞RNAシーケンス法により、臓器に含まれる全ての細胞種と機能を同定し、これにより疾患の解明や発生の機序を理解する研究が盛んに行われています。現在、ヒトの全種類の細胞を調べる国際プロジェクト「ヒト細胞アトラス（HCA）[3]」計画が進められおり、疾患解明や創薬研究などが進展すると期待され
大規模データに対する主成分分析の性能を評価
理化学研究所（理研）生命機能科学研究センターバイオインフォマティクス研究開発チームの露崎弘毅特別研究員、二階堂愛チームリーダーらの共同研究チームは、大規模1細胞発現データを高精度・高速・低メモリで主成分分析（PCA）[1]する手法の性能評価を行いました。 本研究成果は、大規模な遺伝子発現データからの疾患関連細胞や遺伝子の発見で利用されるアルゴリズムの高速化・軽量化に貢献すると期待できます。 近年、臓器が持つ全細胞種を1細胞RNAシーケンス法（1細胞RNA-seq）[2]で同定する研究が盛んです。この方法で得られたデータをPCAで簡素化し、細胞の種類や数、機能を特定しますが、大規模研究では細胞の数が100万を超えるため、従来法ではそもそも計算できなかったり、膨大な計算時間、メモリ量が必要とされます。 今回、共同研究チームは、10種のPCAアルゴリズムを比較しました。その結果、高速化や低メモリ
第76回 理研イブニングセミナー | 理化学研究所
理研の研究成果と研究活動を産業界に伝え、連携に結び付けることを目的として、企業の方を対象としたイブニングセミナーを東京と神戸で月に一度開催します。東京開催のシリーズ企画では、企業のファシリテーターの方に社会課題に基づく具体的なテーマを設定いただき、3名の研究者がそのテーマに沿って異なる観点から講演を行います。 ＜シリーズ企画＞「大規模多次元ゲノムデータが医療と健康を変える」① 第76回「1細胞ゲノム科学と情報科学によるヒトの健康の理解」 私達の身体は約37兆個の細胞集団が協奏し、その健康を保っています。これらには数百から数千の個性的な細胞種が含まれます。複雑な身体を理解し、健康維持や疾患制御をするには、細胞種レベルからその性質を理解しなければなりません。我々は複雑な臓器を構成する細胞の性質を1細胞ごとに世界最高精度・速度で解析する技術を開発しています。 本セミナーではこれらの技術とともに疾
1細胞RNA解析キットの商用化へ | 理化学研究所
理化学研究所生命機能科学研究センターバイオインフォマティクス研究開発チームの林哲太郎技師、二階堂愛チームリーダーらの研究チーム※が開発した「1細胞完全長トータルRNA[1]シーケンス法『RamDA-seqTM』[2]」がこのたび商用化につながりました。 日本国内では、ゲノム医療[3]の保険適用が開始され、患者ごとに数十の遺伝子を解析して適切な治療法や薬剤を選択する方向に進んでいます。さらに近年、がんなどの疾患では個々の細胞で性質が異なり、その治療で1細胞ごとの全遺伝子解析の有効性が示されてきました。しかし、検体が微量なため、検出できる遺伝子数が少なく、遺伝子配列の一部しか計測できないため、疾患の原因となる変異を漏れなく計測できない問題がありました。 研究チームでは、この課題を克服した『RamDA-seqTM』を開発しました。この方法は、RNA全長を検出でき、非ポリA型RNA[4]も検出でき
「理研DAY:研究者と話そう！細胞の個性をはかる」、7/21（日）開催！ | 理化学研究所
理研では、年に数回第3日曜日に科学技術館4Fシンラドーム（東京都千代田区）で、研究者とのトークイベント「理研DAY：研究者と話そう」を開催しています。 ヒトの体を作っている細胞の種類は、200とも300とも言われています。しかし最近、同じ種類の細胞であっても、一つ一つを見ればそれぞれ「個性」があることが分かってきました。7月の理研DAYでは、1細胞中のごくわずかなRNAを読み取ることのできる1細胞RNAシーケンス解析の新しい手法を開発し、多様な細胞が集まってできた臓器や個体の成り立ちを解明しようとしている林さんと「細胞の個性をはかる」をテーマにお話しします。 「細胞の個性って何？」 「細胞の個性はどうやってはかるの？」 「RNAをなぜ調べるの？」 「DNAとRNAはどう違うの？」 など詳しい話を直接研究者に聞いてみませんか？ 理研DAYでは、研究者にいろんな質問ができ、研究者との対話が楽し
高速検索エンジン「CellFishing.jl」を開発
理化学研究所（理研）生命機能科学研究センターバイオインフォマティクス研究開発ユニットの佐藤建太研究パートタイマーI（東京大学大学院農学生命科学研究科）、露崎弘毅特別研究員、二階堂愛ユニットリーダー、東京大学大学院農学生命科学研究科の清水謙多郎教授の共同研究チームは、大規模1細胞データベース（DB）から、類似細胞を高速検索するソフトウェア「CellFishing.jl」を開発しました。 本研究成果は、細胞分化や臓器・器官発生などの基礎研究から、再生医療における移植細胞の有効性・安全性評価、創薬などの発展に貢献すると期待できます。 多細胞生物が持つ数百種類の細胞の機能を理解する方法として、1細胞ごとにRNAの種類と量を計測する「1細胞RNAシーケンス法[1]」があります。これにより、共同研究チームを含め、世界中が協力してヒトの全細胞種の遺伝子発現データをデータベース化する研究が進行中で、次々と
数千個の1細胞からRNA量と種類を正確に計測 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）情報基盤センターバイオインフォマティクス研究開発ユニットの笹川洋平上級センター研究員、團野宏樹センター研究員（研究当時）、二階堂愛ユニットリーダーらの共同研究チーム※は、大量の1細胞由来RNAを網羅的、高精度かつ低コストで計測する高出力型1細胞RNAシーケンス法「Quartz-Seq2（クォーツ・セックツー）」[1]を開発しました。 私たちの体は、数百種類の細胞が適切に混ざり合って構成されています。体の臓器が数十年にわたって正常に働くためには、必要な細胞を必要なだけ供給する幹細胞が必要ですが、臓器には幹細胞がごくわずかしか含まれていません。多種多様な細胞集団や希少な細胞の機能を理解するためには、一つ一つの細胞の特徴を調べる必要があります。その方法として、1細胞ごとにRNAの種類と量を計測する「1細胞RNAシーケンス法（1細胞RNA-seq）[2]」があります。たく
1細胞から多種多様なRNAのふるまいを計測 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）情報基盤センター バイオインフォマティクス研究開発ユニットの林哲太郎センター研究員、尾崎遼基礎科学特別研究員、二階堂愛ユニットリーダーらの研究チーム※は、これまで検出が難しかった多様なRNA[1]の発現量と完全長を1細胞で計測できる「1細胞完全長トータルRNAシーケンス法『RamDA-seq』[2]」を開発しました。 細胞の多様性は、ゲノム[1]にコードされた数万の遺伝子[1]領域から転写されるRNAの種類や量によって決まります。そのため、一つ一つの細胞の中に存在するRNAの種類と量が分かれば、どの遺伝子がどのくらい働いているかが分かり、細胞や臓器の状態・機能をより深く理解できます。1細胞に含まれるRNAの種類と量を網羅的に計測する技術は、「1細胞RNAシーケンス法（1細胞RNA-seq[3]）」と呼ばれます。最近、非ポリA型RNA[4]が細胞分化や疾患に関与する
113番元素の命名権獲得 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所仁科加速器研究センター超重元素研究グループの森田浩介グループディレクター（九州大学大学院理学研究院教授）を中心とする研究グループ（森田グループ）[1]が発見した「113番元素」を、国際機関が新元素であると認定しました。12月31日、国際純正・応用化学連合（IUPAC）より森田グループディレクター宛てに通知がありました。これに伴い、森田グループには発見者として新元素の命名権が与えられます。欧米諸国以外の研究グループに命名権が与えられるのは初めてです。元素周期表にアジアの国としては初めて、日本発の元素が加わります。 森田グループは、理研の重イオン加速器施設「RIビームファクトリー（RIBF）[2]」の重イオン線形加速器「RILAC[3]」を用いて、2003年9月から亜鉛（Zn:原子番号 30）のビームをビスマス（Bi:原子番号 83）に照射し、新元素の合成に挑戦してきました。
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Researchers successfully sequence total RNA of single cells | RIKEN