Funahashi, Akira

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Affiliation

Faculty of Science and Technology, Department of Biosciences and Informatics (Yagami)

Position

Associate Professor

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Profile Summary 【 Display / hide

  • '''''''There are many ways to answer the question: What is life?. Our approach is to understand biological phenomena through dynamic models with mathematics, simulation and experiment. Our lab also focuses on providing computational platform to support integration between theoretical and experimental work, which plays a key role in systems biology.'''''''

Career 【 Display / hide

  • 1997.04
    -
    2000.03

    Research Fellow, Japan Society of the Promotion of Science (DC1)

  • 2000.05
    -
    2002.03

    Research Associate, Department of Information Technology, Mie University

  • 2002.04
    -
    2007.03

    Researcher, ERATO-SORST Kitano Symbiotic Systems Project, JST

  • 2004.04
    -
    2005.03

    Lecturer, Dept. of Electrical Engineering and Bioscience, Waseda University

  • 2004.04
    -
    2007.03

    Researcher, The Systems Biology Institute

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Academic Background 【 Display / hide

  • 2000.03

    Keio University, Graduate School, Division of Science and Engineering, Dept. of Computer Science

    Graduate School, Completed, Doctoral course

  • 1997.03

    Keio University, Graduate School, Division of Science and Engineering, Dept. of Computer Science

    Graduate School, Completed, Master's course

  • 1995.03

    Keio University, Faculty of Science and Engineering, 電気工学科

    University, Graduated

Academic Degrees 【 Display / hide

  • Ph.D., Keio University, Coursework, 2000.03

 

Research Areas 【 Display / hide

  • System genome science

  • Life / Health / Medical informatics (Biological/Living Body Informatics)

Research Keywords 【 Display / hide

  • Systems Biology

  • Quantitative Biology

  • Computational Biology

 

Books 【 Display / hide

  • Cell Biology by the Numbers

    Ron Milo, Rob Phillips, 舟橋 啓, 羊土社, 2020.03,  Page: 320

    Scope: 監訳

  • 組織としての生命

    荒金 直人, 堀田 耕司, 坂内健一, 鳥海 崇, 山尾 佐智子, 舟橋 啓, 林 良信, 河野 礼子, 大宮 勘一郎, 黒沢 文貴, 田上 雅徳, 斎藤 慶典, 慶應義塾大学出版会, 2019.05,  Page: 240

    Scope: 生命現象を組織として理解する

  • バイオインフォマティクス入門

    秋山 泰, 中井 謙太, 冨田 勝, 向井 有理, 長崎 英樹, 中村 保一, 池田 修己, 向井 友花, 越中谷 賢治, 飯田 泰広, 濱田 康太, 榊原 康文, 舟橋 啓, 鎌田 真由美, 小森 隆, 佐藤 健吾, 浜田 道昭, 内山 郁夫, 阿部 貴志, 野口 英樹, 白井 剛, 土方 敦司, 諏訪 牧子, 有田 正規, 後藤 修, 櫻井 望, 慶應義塾大学出版会, 2015.08,  Page: 176

    Scope: 第2章 計算科学

  • Modeling and Simulation Using CellDesigner

    MATSUOKA Yukiko, FUNAHASHI Akira, GHOSH Samik, KITANO Hiroaki, Springer, 2014.06

    Scope: 121-145

     View Summary

    In silico modeling and simulation are effective means to understand how the regulatory systems function in life. In this chapter, we explain how to build a model and run the simulation using CellDesigner, adopting the standards such as SBML and SBGN.

  • Introduction to Systems Biology

    Shapiro, B., Finney, A., Hucka, M., Bornstein, B., Funahashi, A., Jouraku, A., Keating, S., Novere, N., Matthews, J., and Schilstra, M., Humana Press, 2007.07

    Scope: 395-421

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Papers 【 Display / hide

  • The systems biology graphical notation.

    Novère Nicolas Le, Hucka Michael, Mi Huaiyu, Moodie Stuart, Schreiber Falk, Sorokin Anatoly, Demir Emek, Wegner Katja, Aladjem Mirit I, Wimalaratne Sarala M, Bergman Frank T, Gauges Ralph, Ghazal Peter, Kawaji Hideya, Li Lu, Matsuoka Yukiko, Villéger Alice, Boyd Sarah E, Calzone Laurence, Courtot Melanie, Dogrusoz Ugur, Freeman Tom C, FUNAHASHI AKIRA, Ghosh Samik, Jouraku Akiya, Kim Sohyoung, Kolpakov Fedor, Luna Augustin, Sahle Sven, Schmidt Esther, Watterson Steven, Wu Guanming, Goryanin Igor, Kell Douglas B, Sander Chris, Sauro Herbert, Snoep Jacky, L Kohn Kurt, Kitano Hiroaki

    Nature Biotechnology 27 ( 8 ) 735-741 - 741 2009.08

    Research paper (scientific journal), Joint Work, Accepted,  ISSN  1087-0156

  • Using process diagrams for the graphical representation of biological networks.

    Kitano, H., Funahashi, A., Matsuoka, Y., and Oda, K.

    Nature Biotechnology 23 ( 8 ) 961-966 2005.08

    Research paper (scientific journal), Joint Work, Accepted

  • A comprehensive pathway map of epidermal growth factor receptor signaling.

    Oda, K., Matsuoka, Y., Funahashi, A., and Kitano, H.

    Nature Molecular Systems Biology 1 ( 1 ) 1-17 2005.05

    Research paper (scientific journal), Joint Work, Accepted,  ISSN  1744-4292

  • The principles of whole-cell modeling

    Karr Jonathan R., Takahashi Koichi, Funahashi Akira

    Current Opinion in Microbiology 27   18 - 24 2015.10

    Research paper (scientific journal), Joint Work, Accepted,  ISSN  1369-5274

     View Summary

    <p>Whole-cell models which comprehensively predict how phenotypes emerge from genotype promise to enable rational bioengineering and precision medicine. Here, we outline the key principles of whole-cell modeling which have emerged from our work developing bacterial whole-cell models: single-cellularity; functional, genetic, molecular, and temporal completeness; biophysical realism including temporal dynamics and stochastic variation; species-specificity; and model integration and reproducibility. We also outline the whole-cell model construction process, highlighting existing resources. Numerous challenges remain to achieving fully complete models including developing new experimental tools to more completely characterize cells and developing a strong theoretical understanding of hybrid mathematics. Solving these challenges requires collaboration among computational and experimental biologists, biophysicists, biochemists, applied mathematicians, computer scientists, and software engineers.</p>

  • Acceleration of discrete stochastic biochemical simulation using GPGPU

    Sumiyoshi, Kei, Hirata, Kazuki, Hiroi, Noriko, Funahashi, Akira

    FRONTIERS IN PHYSIOLOGY 6   155 - 169 2015.02

    Research paper (scientific journal), Joint Work, Accepted,  ISSN  1664-042X

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Papers, etc., Registered in KOARA 【 Display / hide

Reviews, Commentaries, etc. 【 Display / hide

  • COVID-19 Disease Map, building a computational repository of SARS-CoV-2 virus-host interaction mechanisms

    Ostaszewski M., Mazein A., Gillespie M.E., Kuperstein I., Niarakis A., Hermjakob H., Pico A.R., Willighagen E.L., Evelo C.T., Hasenauer J., Schreiber F., Dräger A., Demir E., Wolkenhauer O., Furlong L.I., Barillot E., Dopazo J., Orta-Resendiz A., Messina F., Valencia A., Funahashi A., Kitano H., Auffray C., Balling R., Schneider R.

    Scientific Data (Scientific Data)  7 ( 1 )  2020.12

    Research paper, Joint Work

  • 電気式焦点可変レンズによる三次元計測システムの構築

    舟橋 啓, 仲井 祐一郎, 広井 賀子

    実験医学 ((株)羊土社)  37 ( 18 ) 3116 - 3120 2019.10

    Introduction and explanation (scientific journal), Joint Work,  ISSN  0288-5514

  • 【病理形態学の新技術】画像解析と深層学習を用いた診断の基礎

    舟橋 啓, 徳岡 雄大, 大岡 麻耶, 西本 勝利, 山田 貴大, 広井 賀子

    病理と臨床 ((株)文光堂)  37 ( 7 ) 631 - 635 2019.07

    Introduction and explanation (scientific journal), Joint Work,  ISSN  0287-3745

  • ネムリユスリカの培養細胞の乾燥耐性に迫る

    山田 貴大, 舟橋 啓, 黄川田 隆洋

    バイオサイエンスとインダストリー(B&I) ((一般財団法人)バイオインダストリー協会(JBA))  77 ( 4 )  2019.07

    Introduction and explanation (scientific journal)

  • Simulation technology and its application in Systems Biology

    Funahashi Akira, Hiroi Noriko

    Folia Pharmacologica Japonica (The Japanese Pharmacological Society)  147 ( 2 ) 101 - 106 2016.02

    Introduction and explanation (scientific journal), Joint Work,  ISSN  0015-5691

     View Summary

    生命現象の理解には個別のコンポーネントについての理解に加え、それらの統合されたふるまいを知る必要がある。このような様々な分子のダイナミクスの背景にあるメカニズムを理解する上で強力なツールとなるのが数理モデルである。システムバイオロジーでは、数理モデルを用いて生命現象を司るメカニズムを理解する手法を頻用する。歴史的には解析的に解くことが可能なモデルが用いられたが、コンピュータの発達により、常微分方程式モデル、偏微分方程式モデル、確率モデル、これらのハイブリッドモデルなど多岐に渡る形式で記述されたモデルを数値計算によって解くようになった。こうした背景から、作成したモデルの正しい挙動を数値的に得るための、正確な数値計算技術が不可欠の要素となっている。本稿では、各モデル化手法の特徴を概説した後、システムバイオロジー研究において広く利用されている代表的なアプリケーション(シミュレータ)について、ソフトウェアの全体像から実装されているアルゴリズムまで、原典を挙げて解説する。数値計算手法の実装内容を正確に知ることは、ユーザにとってはモデルが備えるべき内容を理解し、結果を正しく解釈するために有用となる。また開発者にとっては、不必要な重複を避け、新しいブレークスルーを実現するための技術が何であるか、自らの創造性の発端を得るためにより重要な知識となるだろう。(著者抄録)

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Presentations 【 Display / hide

  • 腫瘍内不均一性を考慮した予後の予測に向けた深層学習ベースの組織画像解析

    FUNAHASHI Akira

    群馬大学数理データ科学教育研究センター主催第1回レギュラトリー サイエンスセミナー (群馬県) , 2019.09, Oral Presentation(guest/special)

  • 機械学習による画像分類

    FUNAHASHI Akira, Tokuoka, Y.

    AIによる生物画像解析トレーニングコース (熊本県) , 2019.08, Oral Presentation(guest/special)

  • Inference of transcriptional regulatory network driven by desiccation and rehydration in Polypedilum vanderplanki

    Hiki, Y., Yamada, T.G., Kozlova, O., Cornette, R., Gusev, O., Kikawada, T., FUNAHASHI Akira

    Moscow Conference on Computational Molecular Biology 2019 (Moscow, Russia) , 2019.07, Oral Presentation(guest/special)

  • Mathematical Modeling with CellDesigner.

    FUNAHASHI Akira

    Computational and Mathematical Biology Course, Okinawa Institute of Science and Technology (沖縄県) , 2019.07, Oral Presentation(guest/special)

  • CellDesigner: A modeling tool for biochemical networks

    FUNAHASHI Akira

    COMBINE 2019 (Heidelberg, Germany) , 2019.07, Oral Presentation(guest/special)

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Research Projects of Competitive Funds, etc. 【 Display / hide

  • 深層学習を用いた細胞追跡アルゴリズムの開発

    2020.04
    -
    2023.03

    Keio University, 舟橋 啓, Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

  • 深層学習を用いたヒトES,iPS細胞由来心筋細胞の分化、成熟度評価法の開発

    2019.06
    -
    2021.03

    Keio University, 藤田 淳, 舟橋 啓, Challenging Research (Exploratory)

     View Summary

    申請者は心筋細胞の純化法や大量培養法を確立したが、多能性幹細胞由来の心筋細胞技術の汎用化、産業化のためには大量の心筋細胞の品質を効率よく短時間で評価する方法を確立する必要性がある。画像解析データとオミックスデータを照合することによって心筋細胞の分化誘導効率と成熟度を評価するアルゴリズムを作製することができれば、心筋細胞の品質評価だけでなく、効率的な心筋細胞の分化誘導法や成熟化法を開発するための強力なツールとなる。
    本挑戦的技術の開発は病態解明と創薬開発におけるES/iPS細胞研究のブレークスルーを達成するものであり、その成果は循環器領域にとどまらず他領域にも役立つ極めて汎用性の高い技術である。

  • 力学刺激の知能化によるin vitro3次元組織の超効率的成熟化

    2019.04
    -
    2022.03

    Keio University, 尾上 弘晃, 倉科 佑太, 舟橋 啓, 山田 貴大, 三浦 重徳, 藤田 淳, 遠山 周吾, Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

     View Summary

    本研究の目的は,多様な力学刺激条件によって促進されるin vitro 3次元組織の成熟化の条件探索プロセスを,計算機制御された力学刺激培養装置と単一細胞ライブイメージングおよび深層学習,ベイズ的最適化を併用することで,迅速かつ効率的・効果的なin vitro組織成熟化を可能とする新規方法論を創出することである.これにより,金銭的・時間的・人的に多大なコストが必要であった現在の再生医療研究開発の課題を革新的に解決すると同時に,汎用的な組織工学の次世代基盤技術の創出を目指す.

  • Development of Robust Segmentation Algorithm using Unsupervised Learning

    2018.04
    -
    2020.03

    MEXT,JSPS, Grant-in-Aid for Scientific Research, 舟橋 啓, Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas, Principal Investigator

     View Summary

    本研究は既存の画像解析・機械学習アルゴリズムでは実現されていない、細胞種に依らない汎化性が高い高精度細胞セグメンテーションアルゴリズムの構築をAutoencoder(自己符号化器)を用いることで実現することを目的としている。
    平成30年度は多層ニューラルネットワークの構造、学習アルゴリズムの適否について詳細に検討し、検討を行ったアルゴリズムから順次実装を進めた。当研究課題において開発を行うセグメンテーションアルゴリズムの中核をなすのは多層ニューラルネットワークと自己符号化器となる。当該年度では多層ニューラルネットワークの一種であるU-Netをベースとしたアルゴリズムの検討を行った。
    U-Netは大局的な特徴を抽象化して学習するとともに、局所的な特徴も合わせて学習することが可能なアーキテクチャであり、その独自なネットワーク構造により高い性能を示すが、機械学習が本質的に持っている問題点である「学習効果は与える学習データに強く依存する」という点は未解決である。当該年度はU-Netの構造を保ちつつ、自己符号化が可能なネットワークの検討を行い、Pythonによる深層学習フレームワークである Chainer を用いて実装を行った。
    学習データに関しては、HeLa細胞の顕微鏡画像を撮像しセグメンテーションの正解データを用意し、セグメンテーションの学習を行った。また他の細胞種(NIH3T3, SH-SY5Y等)の顕微鏡画像を撮像し、自己符号化器にて教師なし学習を行い、精度評価を行った。
    畳み込みニューラルネットワークを用いた細胞セグメンテーションアルゴリズムである U-Net と自己符号化器を結合した学習モデルの構築を行った。モデル前半部は自己符号化器として正解ラベルを用いずに NIH-3T3 細胞画像を学習させ、モデル後半部は NIH-3T3 の自己符号化器で得られた特徴を基に HeLa 細胞画像の正解ラベルを用いて学習を行った。
    得られた三つの学習済みモデルで NIH-3T3 のセグメンテーションを行い精度を評価した。
    セグメンテーションの評価指標であるIoUを用いてセグメンテーション精度を評価した。HeLa を学習させた U-Net モデルの IoU が 0.609 であったのに対し、本研究のモデルは 0.496 であり、先行研究を上回らなかった。
    本研究のモデルが高精度にセグメンテーションを行えなかった理由を明らかにするべく、学習済みモデルの解析を行ったところ、モデル前半部の自己符号化器の学習が適切に行われなかったことが明らかとなった。
    本研究で提案したアルゴリズムは、先行研究のU-NetモデルにHeLaを学習させ、NIH-3T3をセグメンテーションした場合の精度を上回らなかった。今年度は、自己符号化器モデルの構造の再検討や入力画像へのノイズ付加によって、自己符号化器がセグメンテーションに有効な特徴を抽出するような改良を計画している。
    具体的には、まずNIH/3T3の顕微鏡画像で自己符号化器モデルを学習させ、NIH/3T3の特徴を抽出した後、自己符号化器で抽出した特徴を各層ごとに連結したモデルを作成することを計画している。続いて、作成したモデル内の自己符号化器で抽出した特徴を利用しつつHeLaの正解ラベルを用いて学習させることで自己符号化器で抽出した特徴を利用して細胞画像をセグメンテーション可能なモデルの構築を計画している。

  • Gene regulatory networks underlying 3-D conformational change in genome associated with anhydrobiosis

    2017.04
    -
    2021.03

    National Agriculture and Food Research Organization, 黄川田 隆洋, 舟橋 啓, Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

     View Summary

    黄川田グループ:平成29年度は、ネムリユスリカ培養細胞の乾燥耐性誘導過程に変動するゲノム高次構造を知る目的で、手始めに水和状態のPv11細胞をコントロールにin situ HiC解析を行った。その結果、染色体のTADとドメイン構造を判別することが可能になった。また、HiCデータの利用により、ネムリユスリカゲノムアッセンブリーのスキャホールドN50の大幅な向上が確認できた。Pv11細胞の乾燥・再水和過程の遺伝子発現変動パターンを知るために、total RNA-seqを実施した。得られたデータを舟橋グループに供与した。CRISPRによるゲノムワイドな遺伝子破壊を実行するために、ネムリユスリカゲノム上のPAM配列を含む領域を網羅的に同定し、最終的に100,000個のサイトを選抜した。また、CRISPRによってターゲット遺伝子に変異が生じた細胞を効率良く単離するためのソーティング技術も確立することができた。
    舟橋グループ:平成29年度は、細胞単位で乾燥耐性を持つことが報告されているネムリユスリカ胚由来培養細胞であるPv11細胞の乾燥耐性獲得に必要とされるトレハロースを豊富に含む培地で処理するトレハロース処理後の時系列RNA-seqデータをもとに、発現を有意に変動させた転写因子を統計解析により得た。続いて、これら転写因子の発現変動の前後関係をもとにダイナミックベイジアンネットワークモデル及び確率微分方程式モデルを用いて各転写因子間の制御関係を推定した。
    黄川田グループ:in situ Hi-C技術が、非モデル生物の培養細胞であるPv11にも適用可能である事を確認できた。その上、ゲノムアッセンブリーの向上が行えた結果、染色体数(4組)とほぼ同数のスキャホールドを得るに至った。この精度の高いゲノム情報は、今後のトランスクリプトーム解析の確度を高める事が大いに期待できる。Pv11細胞でのCRISPR技術も確立できたことで、乾燥耐性に寄与しうる遺伝子を効率良く同定する方法論が出そろった。
    舟橋グループ:今年度はPv11細胞の時系列RNA-seqデータを用いて乾燥耐性獲得に関わる転写制御ネットワークの推定に成功した。推定されたネットワークの尤もらしさ(生物学的妥当性)を評価するために、推定したネットワークの次数分布と冪乗則を仮定した際の指数の評価を行った。推定したネットワークは既知生物種の転写制御ネットワークと類似した次数分布、冪乗則の指数を示したことから、生物学的に尤もらしい乾燥耐性転写制御ネットワークが得られている可能性が高いと考えられる。
    黄川田グループ:今年度確立された技術を大きく展開し、乾燥誘導過程のTADの変動とそこに含まれる遺伝子セットの発現変動の相関を順次解き明かしていく。Pv11細胞へのCRISPRもハイスループットかを推し進めることで、ゲノムワイドな乾燥耐性責任遺伝子の同定を効率良く進めていく。
    舟橋グループ:今年度推定を行ったネットワークの構造に基づき、上流遺伝子のノックアウト・ノックダウン実験を行い、下流遺伝子の発現が有意に変動するかを検証することを計画している。これにより、ネットワーク中の偽陽性(本来は制御関係がない場所にあるとしてしまう過誤)の排除を行うことができる。平成29年度では乾燥耐性獲得に関わる転写制御ネットワークの推定を行ったが、今後は再水和過程における転写制御ネットワークの推定、更にはゲノム構造変化にともなう乾燥無代謝休眠特異的な遺伝子制御ネットワークの推定を行う。

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Awards 【 Display / hide

  • 平成27年度科学研究費審査委員表彰

    2015.10, Japan Society for the Promotion of Science

 

Courses Taught 【 Display / hide

  • TOPICS IN SYSTEMS BIOLOGY

    2020

  • TOPICS IN BIOSCIENCES AND INFORMATICS 1

    2020

  • SYSTEMS BIOLOGY

    2020

  • SEMINAR IN BIOSCIENCES AND INFORMATICS

    2020

  • MOLECULAR SCIENCE OF LIFE

    2020

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Courses Previously Taught 【 Display / hide

  • 生命情報実験D

    Keio University, 2017, Autumn Semester, Major subject, Laboratory work/practical work/exercise

  • 生命情報実験C

    Keio University, 2017, Autumn Semester, Major subject, Laboratory work/practical work/exercise

  • 基礎生命実験

    Keio University, 2017, Autumn Semester, Major subject, Laboratory work/practical work/exercise, 40people

  • 生命情報特別講義第1

    Keio University, 2017, Autumn Semester, Major subject, Lecture

  • 先端創薬科学

    Keio University, 2017, Autumn Semester, Major subject, Lecture, 40people

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Committee Experiences 【 Display / hide

  • 2020.05
    -
    Present

    Google Summer of Code Mentors, Google Summer of Code 2020

  • 2019.05
    -
    2019.08

    Google Summer of Code Mentors, Google Summer of Code 2019

  • 2019.04
    -
    Present

    JST未来事業「共通基盤」領域 専門アドバイザー, Japan Science and Technology Agency

  • 2018.08
    -
    2019.11

    International Conference on Systems Biology (ICSB) 2018 Scientific Committee, International Conference on Systems Biology (ICSB)

  • 2017.05
    -
    2017.08

    Google Summer of Code Mentors, Google Summer of Code 2017

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