学際共創研究をご検討の方へ

シングルセル RNA シーケンシング（scRNA-seq）は細胞ごとの転写物（RNA）を網羅的に取得できる一方で、捕捉できるRNA分子数が限られるため、発現していても検出されない遺伝子が多いという課題があります。また、同一遺伝子から生じるタンパク質アイソフォームを配列情報だけで識別することも難しく、この結果、細胞機能や状態の差異を見落とす恐れがあります。本研究では、RNA発現プロファイルからタンパク質発現量を高精度に予測するモデルを構築することを目指します。

本研究では、患者の年齢や性別、使用された術式、血液検査結果、腫瘍マーカーなどから構成される臨床情報の時系列データを用いて膵臓癌の活動に関連する因子を抽出し、これに基づいた膵臓癌の再発予測手法の開発を目指します。

令和6年度に実施された「学際共創プロジェクト」研究提案公募において、幅広い分野から数多くの熱意ある応募が寄せられました。本記事では、令和6年度の採択課題リストをご紹介します。

（本公募は締め切りました。多数のご応募ありがとうございました。）2024年度 データビリティフロンティア機構 学際共創プロジェクトの研究提案公募を開始しました。

2023年度に実施された「IDS学際共創プロジェクト」研究提案公募において、多様な分野から数多くのご応募をいただきました。本記事では、2023年度の実施課題リストをご紹介します。

（本公募は締め切りました。多数のご応募ありがとうございました。）2023年度 データビリティフロンティア機構 学際共創プロジェクトの研究提案の公募を行います。

2022年度に実施された「IDS学際共創プロジェクト」研究提案公募において、多様な分野から数多くのご応募をいただきました。本記事では、2022年度の実施課題リストをご紹介します。

これまで目視に頼っていたがん細胞診断を、細胞の3次元形状計測とデータベース構築および診断の機械学習により自動化します。これにより、高速・高精度ながん細胞診断支援システムを開発し、世界中の誰もがどこでもがん診断を受けられる社会を実現します。