慶應義塾研究者情報データベース

総合紹介 【 表示 ／ 非表示 】

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• 本研究室では生命現象に関する疑問から理論モデルを構築、シミュレーションによる予測、実験による定量的検証、というボトムアップアプローチで生命現象のシステムレベルでの理解を目指しています。また、シミュレーション、データ解析、理論構築に必要となる技術基盤の開発も行っています。

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1997年04月

  -

  2000年03月

  日本学術振興会特別研究員(DC1)

• 2000年05月

  -

  2002年03月

  三重大学工学部情報工学科助手

• 2002年04月

  -

  2007年03月

  科学技術振興機構ERATO-SORST北野共生システムプロジェクト 研究員

• 2004年04月

  -

  2005年03月

  早稲田大学大学院理工学研究科電気・情報生命専攻非常勤講師

• 2004年04月

  -

  2007年03月

  システムバイオロジー研究機構 研究員

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2000年03月

  慶應義塾大学, 理工学研究科, 計算機科学専攻

  大学院, 修了, 博士

• 1997年03月

  慶應義塾大学, 理工学研究科, 計算機科学専攻

  大学院, 修了, 修士

• 1995年03月

  慶應義塾大学, 理工学部, 電気工学科

  大学, 卒業

学位 【 表示 ／ 非表示 】

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• 博士(工学), 慶應義塾大学, 課程, 2000年03月

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

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• ライフサイエンス / システムゲノム科学

• 情報通信 / 生命、健康、医療情報学 (生体生命情報学)

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• システム生物学

• 定量生物学

• 計算生物学

著書 【 表示 ／ 非表示 】

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• 数でとらえる細胞生物学

  Ron Milo, Rob Phillips, 舟橋 啓, 羊土社, 2020年03月,  ページ数： 320

  担当範囲: 監訳

• 機械学習を生命科学に使う! シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか?

  小林徹也, 杉村薫, 舟橋啓, 羊土社, 2020年12月,  ページ数： 240

  担当範囲: 編集; 寄稿

• 機械学習を生命科学に使う! : シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか?

  小林 徹也, 杉村 薫, 舟橋 啓, 羊土社, 2020年

• 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年05月,  ページ数： 240

  担当範囲: 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年08月,  ページ数： 176

  担当範囲: 第2章 計算科学

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• The Systems Biology Graphical Notation

  舟橋 啓

  NATURE BIOTECHNOLOGY 27 （ 8 ） 735-741 - 741 2009年08月

  研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り,  ISSN  1087-0156

  • Access to Document (DOI)

• Using process diagrams for the graphical representation of biological networks

  Kitano Hiroaki, Funahashi Akira, Matsuoka Yukiko, Oda Kanae

  Nature Biotechnology 23 （ 8 ） 961 - 966 2005年08月

  ISSN  1087-0156

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  <p>With the increased interest in understanding biological networks, such as protein-protein interaction networks and gene regulatory networks, methods for representing and communicating such networks in both human- and machine-readable form have become increasingly important. Although there has been significant progress in machine-readable representation of networks, as exemplified by the Systems Biology Mark-up Language (SBML) (http://www.sbml.org) issues in human-readable representation have been largely ignored. This article discusses human-readable diagrammatic representations and proposes a set of notations that enhances the formality and richness of the information represented. The process diagram is a fully state transition-based diagram that can be translated into machine-readable forms such as SBML in a straightforward way. It is supported by CellDesigner, a diagrammatic network editing software (http://www.celldesigner. org/), and has been used to represent a variety of networks of various sizes (from only a few components to several hundred components).</p>

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• A comprehensive pathway map of epidermal growth factor receptor signaling

  Oda Kanae, Matsuoka Yukiko, Funahashi Akira, Kitano Hiroaki

  MOLECULAR SYSTEMS BIOLOGY 1 （ 1 ） 1-17 2005年05月

  研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り,  ISSN  1744-4292

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• 3D convolutional neural networks-based segmentation to acquire quantitative criteria of the nucleus during mouse embryogenesis

  Tokuoka Y., Yamada T.G., Mashiko D., Ikeda Z., Hiroi N.F., Kobayashi T.J., Yamagata K., Funahashi A.

  npj Systems Biology and Applications （npj Systems Biology and Applications)  6 （ 1 ） 32 2020年12月

  研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

  　概要を見る

  © 2020, The Author(s). During embryogenesis, cells repeatedly divide and dynamically change their positions in three-dimensional (3D) space. A robust and accurate algorithm to acquire the 3D positions of the cells would help to reveal the mechanisms of embryogenesis. To acquire quantitative criteria of embryogenesis from time-series 3D microscopic images, image processing algorithms such as segmentation have been applied. Because the cells in embryos are considerably crowded, an algorithm to segment individual cells in detail and accurately is needed. To quantify the nuclear region of every cell from a time-series 3D fluorescence microscopic image of living cells, we developed QCANet, a convolutional neural network-based segmentation algorithm for 3D fluorescence bioimages. We demonstrated that QCANet outperformed 3D Mask R-CNN, which is currently considered as the best algorithm of instance segmentation. We showed that QCANet can be applied not only to developing mouse embryos but also to developing embryos of two other model species. Using QCANet, we were able to extract several quantitative criteria of embryogenesis from 11 early mouse embryos. We showed that the extracted criteria could be used to evaluate the differences between individual embryos. This study contributes to the development of fundamental approaches for assessing embryogenesis on the basis of extracted quantitative criteria.

  • Access to Document (DOI)

• BioSimulators: a central registry of simulation engines and services for recommending specific tools

  Shaikh B., Smith L.P., Vasilescu D., Marupilla G., Wilson M., Agmon E., Agnew H., Andrews S.S., Anwar A., Beber M.E., Bergmann F.T., Brooks D., Brusch L., Calzone L., Choi K., Cooper J., Detloff J., Drawert B., Dumontier M., Ermentrout G.B., Faeder J.R., Freiburger A.P., Fröhlich F., Funahashi A., Garny A., Gennari J.H., Gleeson P., Goelzer A., Haiman Z., Hasenauer J., Hellerstein J.L., Hermjakob H., Hoops S., Ison J.C., Jahn D., Jakubowski H.V., Jordan R., Kalaš M., König M., Liebermeister W., Sheriff R.S.M., Mandal S., McDougal R., Medley J.K., Mendes P., Müller R., Myers C.J., Naldi A., Nguyen T.V.N., Nickerson D.P., Olivier B.G., Patoliya D., Paulevé L., Petzold L.R., Priya A., Rampadarath A.K., Rohwer J.M., Saglam A.S., Singh D., Sinha A., Snoep J., Sorby H., Spangler R., Starruß J., Thomas P.J., Van Niekerk D., Weindl D., Zhang F., Zhukova A., Goldberg A.P., Schaff J.C., Blinov M.L., Sauro H.M., Moraru I.I., Karr J.R.

  Nucleic Acids Research （Nucleic Acids Research)  50 （ W1 ） W108 - W114 2022年07月

  共著, 査読有り,  ISSN  03051048

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  Computational models have great potential to accelerate bioscience, bioengineering, and medicine. However, it remains challenging to reproduce and reuse simulations, in part, because the numerous formats and methods for simulating various subsystems and scales remain siloed by different software tools. For example, each tool must be executed through a distinct interface. To help investigators find and use simulation tools, we developed BioSimulators (https://biosimulators.org), a central registry of the capabilities of simulation tools and consistent Python, command-line and containerized interfaces to each version of each tool. The foundation of BioSimulators is standards, such as CellML, SBML, SED-ML and the COMBINE archive format, and validation tools for simulation projects and simulation tools that ensure these standards are used consistently. To help modelers find tools for particular projects, we have also used the registry to develop recommendation services. We anticipate that BioSimulators will help modelers exchange, reproduce, and combine simulations.

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 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

  舟橋, 啓

  科学研究費補助金研究成果報告書 2020年

• 遺伝子数増大に耐える高精度遺伝子制御ネットワーク推定法の提案

  舟橋, 啓

  科学研究費補助金研究成果報告書 2020年

• 深層学習を用いたマウス胚核同定画像解析アルゴリズムの開発

  舟橋, 啓

  科学研究費補助金研究成果報告書 2019年

• Mgイオンはエネルギー代謝を制御する新規な細胞内情報伝達物質か？

  舟橋, 啓

  科学研究費補助金研究成果報告書 2018年

• 高速・高精細三次元1分子測定システムの開発

  舟橋, 啓

  科学研究費補助金研究成果報告書 2015年

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

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• がん医療におけるAI-ここまで進んだ臨床応用-　乳がんの形態学的特徴を規定する分子メカニズム解明のための新たな医学研究手法の開発

  黒住 献, 片山 彩香, 渡辺 由佳子, 本田 周子, 関根 速子, 横堀 武彦, 潮見 隆之, 舟橋 啓, 調 憲, Ball Graham, Rakha Emad, 浅尾 高行, 小山 徹也, 藤井 孝明, 堀口 淳

  日本癌治療学会学術集会抄録集 ((一社)日本癌治療学会)  60回   SSY2 - 6 2022年10月

  共著

• 生物学者が機械学習を導入するための基礎知識

  舟橋 啓

  日本獣医学会学術集会講演要旨集 ((公社)日本獣医学会)  165回   [K3A - S 2022年09月

  共著,  ISSN  1347-8621

• クローズアップ実験法(series334)　遠心が1回で済む!スマートフォンによる細胞計数

  舟橋 啓, 徳岡 雄大, 今城 哉裕

  実験医学 ((株)羊土社)  39 ( 8 ) 1283 - 1290 2021年05月

  共著,  ISSN  0288-5514

• 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年12月

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著,  ISSN  2052-4463

  • Access to Document (DOI)

• 機械学習によるバイオイメージセグメンテーション

  徳岡 雄大, 山田 貴大, 舟橋 啓

  機械学習を生命科学に使う! シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか? 38   134 - 141 2020年12月

  共著, 最終著者, 責任著者

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

• 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

  舟橋 啓

  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年09月

  , 

  口頭発表（招待・特別）

• 機械学習による画像分類

  舟橋 啓, 徳岡 雄大

  AIによる生物画像解析トレーニングコース (熊本県) , 

  2019年08月

  , 

  口頭発表（招待・特別）

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

  比企 佑介, 山田 貴大, Kozlova, O., Cornette, R., Gusev, O., 黄川田 隆洋, 舟橋 啓

  Moscow Conference on Computational Molecular Biology 2019 (Moscow, Russia) , 

  2019年07月

  , 

  口頭発表（招待・特別）

• Mathematical Modeling with CellDesigner.

  FUNAHASHI Akira

  Computational and Mathematical Biology Course, Okinawa Institute of Science and Technology (沖縄県) , 

  2019年07月

  , 

  口頭発表（招待・特別）

• CellDesigner: A modeling tool for biochemical networks

  舟橋 啓

  COMBINE 2019 (Heidelberg, Germany) , 

  2019年07月

  , 

  口頭発表（招待・特別）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• 先端バイオイメージング支援プラットフォーム

  2022年04月

  -

  2028年03月

  科学研究費助成事業, 鍋倉 淳一, 根本 知己, 丸山めぐみ, 上野 直人, 真野 昌二, 大浪 修一, 藤森 俊彦, 野中 茂紀, 今村 健志, 平岡 泰, 甲本 真也, 松田 道行, 洲崎 悦生, 稲葉 一男, 菅谷 佑樹, 澤田 和明, 佐藤 良勝, 三上 秀治, 岡田 康志, 大野 伸彦, 安永 卓生, 太田 啓介, 小池 正人, 宮澤 淳夫, 深澤 有吾, 渡辺 雅彦, 豊岡 公徳, 片岡 洋祐, 定藤 規弘, 青木 茂樹, 岡田 直大, 林 拓也, 内田 誠一, 桧垣 匠, 舟橋 啓, 小田 祥久, 木森 義隆, 学術変革領域研究(学術研究支援基盤形成), 未設定

  　研究概要を見る

  生命科学の研究領域において、イメージング技術は分子・細胞から個体に至るまで広く汎用されており、その必要性は益々増加している。
  本支援では、生理学研究所と基礎生物学研究所を中核機関として、各種の先端・特殊イメージング機器を運用している共共拠点や大学・研究機関イメージング関連施設が連携するネットワークに個別支援項目を加えたプラットフォームを組織し、光学顕微鏡技術、電子顕微鏡技術、磁気共鳴画像技術、及び画像解析技術支援を行う。加えて、国際的バイオイメージングコンソーシアム（Global　BioImaging）との連携により、日本におけるバイオイメージング技術の高度化と支援体制の充実を図る。

• 極限的な乾燥耐性を実現させるゲノム保護・修復機構の解明

  2022年04月

  -

  2026年03月

  科学研究費助成事業, 黄川田 隆洋, 舟橋 啓, 基盤研究(A), 未設定

  　研究概要を見る

  本研究は、ネムリユスリカの乾燥・再水和の過程で生じる”DNAの障害”が、”どの場所”で生じて、”どのような因子で保護・修復”しているのかを知ることで、"乾燥耐性をもたらすDNA修復機構"の全容を解明することを目的とする。新規DNA保護・修復因子を利用することで、乾燥などのストレスに強い作物の育種や細胞を作出することが可能となる。DNA修飾活性因子を使えば、新たなゲノム編集技術への応用も期待できる。

• 深層学習を用いた細胞追跡アルゴリズムの開発

  2020年04月

  -

  2023年03月

  慶應義塾大学, 科学研究費助成事業, 舟橋 啓, 基盤研究(B), 未設定

  　研究概要を見る

  生命の発生は多数の細胞分裂により成り立ち、その現象の理解には細胞分裂の過程を記述できる細胞系譜の作成が有用である。本研究の目的は、時系列で取得される顕微鏡画像から物体(細胞)を間違いなく捕らえ、追い続けることで自動的かつ正確な細胞系譜を構築するアルゴリズムを開発することである。これにより、定量生物学やシステム生物学に代表される画像解析を活用した生命科学研究の効率化への貢献を目指す。
  令和2年度は山縣研究室から提供いただいたマウス胚4次元蛍光顕微鏡画像を用いて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の構造、学習アルゴリズムの適否について詳細に検討を行った。研究協力者である東京大学小林徹也博士が構築した整数計画法によるトラッキングアルゴリズムを提供いただき、この整数計画法によるトラッキングアルゴリズムを基盤に深層学習による拡張を行う手法を検討した。提供いただいた整数計画法によるトラッキングアルゴリズムはトラッキングのコストを最小化する最適化問題を解くアルゴリズムとして構成され、コストは時系列画像のフレーム間毎の各細胞同士の重心間距離が採用されている。コストの和が最小となる対応関係が時刻間の細胞の接続関係として推定されるため、本年度では上記アルゴリズムを拡張し、細胞間距離のみをコストとして採用するのではなく、他の指標を含めた最適なコスト関数を導出する学習器の設計を行った。具体的には、細胞核の形状から特徴を抽出し、コスト関数に組み込む手法を提案した。当研究室により開発された細胞同定アルゴリズムであるQCANet は世界最高精度で細胞核の形状を同定(セグメンテーション)することが可能である。次年度以降の実装方針として、QCANet により取得された細胞の形状を学習器の入力に与える手法を採用することが決定した。
  <BR>
  研究開始初年度であるため学術論文はまだ出ていないが、招待講演3回、基調講演1回、総説2報、ポスター発表1報にて本研究の進捗を報告した。
  当初の今年度の予定ではマウス胚4次元蛍光顕微鏡画像の解析及びニューラルネットワークの構造と特徴抽出についての詳細な検討、既存の画像処理アルゴリズムを採用しているトラッキングアルゴリズムとの比較を主眼としていた。実際には調査のみにとどまらず、機械学習アルゴリズムの試験的実装まで到達した。また、現状では予備評価でしかないが、既存のアルゴリズムとのトラッキング精度の比較まで進めることが出来た。今年度の成果は次年度以降の開発方針を決定する上で重要な情報であり、十分な成果を得られたと考えられる。
  今後は畳み込みニューラルネットワークを用いて物体の特徴を抽出し、形態的特徴を活用したトラッキングアルゴリズムの開発に注力する。既に深層学習を用いた細胞同定アルゴリズムであるQCANetの実装は完了している。QCANetは世界最高精度で細胞核を同定(セグメンテーション)することが可能であり、QCANetで得られた細胞核の特徴を活用し、トラッキングアルゴリズムに活用することを計画している。

• 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年06月

  -

  2021年03月

  慶應義塾大学, 科学研究費助成事業, 藤田 淳、舟橋 啓, 挑戦的研究(萌芽), 未設定

  　研究概要を見る

  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年04月

  -

  2022年03月

  慶應義塾大学, 科学研究費助成事業, 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, 基盤研究(A), 未設定

  　研究概要を見る

  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．

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

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• 平成27年度科学研究費審査委員表彰

  2015年10月, 日本学術振興会

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• システムバイオロジー特論

  2023年度

• 生命情報特別講義第１

  2023年度

• システムバイオロジー

  2023年度

• 生命情報輪講

  2023年度

• 生命現象の分子科学

  2023年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 生命情報実験D

  慶應義塾

  2017年04月

  -

  2018年03月

  , 

  秋学期, 実習・実験

• 生命情報実験C

  慶應義塾

  2017年04月

  -

  2018年03月

  , 

  秋学期, 実習・実験

• 基礎生命実験

  慶應義塾

  2017年04月

  -

  2018年03月

  , 

  秋学期, 実習・実験, 40人

• 生命情報特別講義第1

  慶應義塾

  2017年04月

  -

  2018年03月

  , 

  秋学期, 講義

• 先端創薬科学

  慶應義塾

  2017年04月

  -

  2018年03月

  , 

  秋学期, 講義, 40人

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2019年04月

  -

  継続中

  JST未来事業「共通基盤」領域 専門アドバイザー, 科学技術振興機構

• 2023年04月

  -

  継続中

  学術変革領域研究(B) スケール横断分析 アドバイザー, 日本学術振興会

• 2020年05月

  -

  継続中

  Google Summer of Code Mentors, Google Summer of Code 2020

• 2019年05月

  -

  2019年08月

  Google Summer of Code Mentors, Google Summer of Code 2019

• 2018年08月

  -

  2019年11月

  International Conference on Systems Biology (ICSB) 2018 査読委員, International Conference on Systems Biology (ICSB)

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