チームリーダー
高橋恒一 Ph.D.

バイオコンピューティング研究チーム

拠点神戸／融合連携イノベーション推進棟

　　　　大阪／生命システム研究棟

E-mail ktakahashi[at]riken.jp

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採用情報

パートタイマー募集（BDR-23-109）

上級研究員・研究員・特別研究員・リサーチアソシエイト・上級技師・技師・テクニカルスタッフⅠ募集（BDR-23-097）

上級研究員・研究員・テクニカルスタッフⅠ・リサーチアソシエイト募集（BIC2001）

シミュレーション、ロボティクス、脳型人工知能を組み合わせて生命科学研究を加速する

生命は高分子、細胞、臓器などあらゆるレベルで我々人類の工学的産物をはるかに凌駕する緻密さを持っています。例えば、ヒトの脳は10MWを消費するスーパーコンピュータに比べおよそ百万倍効率的です。我々は、人工知能やシミュレーションといった情報技術に生命の仕組みに触発された原理を取り入れ新しいパラダイムを生み出すこと、そして、最新の情報技術を科学研究の現場で応用すること、の二つの双対する問題設定を軸に様々な研究に取り組んでいます。具体的には、①細胞シミュレーション技術の開発。特にゲノム情報からの自動モデル生成や１分子粒度の離散事象シミュレーション技術、またソフトウエア基盤E-Cellの開発。②ロボットと人工知能による実験自動化技術の開発。特にiPS細胞等の培養と分化誘導の自動化や細胞状態の推定と制御。また、③神経科学や細胞内反応ネットワークに触発された新規の情報処理手法の開発。特に全脳アーキテクチャの開発や高性能脳型人工知能基盤ソフトウエアBriCAの開発などに取り組んでいます。我々の最終的な野望は、これらの技術を総合して、生命科学研究におけるあらゆるプロセスを自動化すること、つまり人工知能駆動型科学の姿を示すことです。

研究テーマ

ゲノムスケール細胞シミュレーションソフトウエア基盤
AIとロボットによる生命科学実験の自動化
脳型人工知能

主要論文

Kanda GN, Tsuzuki T, Terada M, et al.
Robotic search for optimal cell culture in regenerative medicine.
eLife 11, e77007 (2022) doi: 10.7554/eLife.77007

Ochiai K, Motozawa N, Terada M, et al.
A Variable Scheduling Maintenance Culture Platform for Mammalian Cells.
SLAS technology 26(2), 209-217 (2021) doi: 10.1177/2472630320972109

Watabe M, Yoshimura H, Arjunan SNV, et al.
Signaling activations through G-protein-coupled-receptor aggregations.
Phys Rev E. 102, 032413 (2020) doi: 10.1103/PhysRevE.102.032413

Yachie N, Natsume T, Takahashi K, et al.
Robotic crowd biology with Maholo LabDroids.
Nature Biotechnology 35(4), 310-312 (2017) doi: 10.1038/nbt.3758

Yamakawa H, Arakawa N, Takahashi K, et al.
Reinterpreting The Cortical Circuit
Pre-proceedings of the IJCAI-17 Workshop on Architectures for Generality & Autonomy (2017)

Iwamoto K, Shindo Y, Takahashi K.
Modeling Cellular Noise Underlying Heterogeneous Cell Responses in the Epidermal Growth Factor Signaling Pathway.
Plos Computational Biology 12(11), e1005222 (2016) doi: 10.1371/journal.pcbi.1005222

Itaya K, Takahashi K, Nakamura M, et al.
BriCA: A modular software platform for whole brain architecture
Neural information processing – 23rd international conference, ICONIP (2016)

Shindo Y, Iwamoto K, Mouri K, et al.
Conversion of graded phosphorylation into switch-like nuclear translocation via autoregulatory mechanisms in ERK signalling.
Nature Communications 7, 10485 (2016) doi: 10.1038/ncomms10485

Karr JR, Takahashi K, Funahashi A.
The principles of whole-cell modeling.
Current Opinion in Microbiology 27, 18-24 (2015) doi: 10.1016/j.mib.2015.06.004

Watabe M, Arjunan SNV, Fukushima S, et al.
A Computational Framework for Bioimaging Simulation.
Plos One 10(7), e0130089 (2015) doi: 10.1371/journal.pone.0130089

Shimo H, Arjunan SNV, Machiyama H, et al.
Particle Simulation of Oxidation Induced Band 3 Clustering in Human Erythrocytes.
Plos Computational Biology 11(6), UNSP e1004 (2015) doi: 10.1371/journal.pcbi.1004210

Kaizu K, de Ronde W, Paijmans J, et al.
The Berg-Purcell Limit Revisited.
Biophysical Journal 106(4), 976-985 (2014) doi: 10.1016/j.bpj.2013.12.030

Hihara S, Pack CG, Kaizu K, et al.
Local Nucleosome Dynamics Facilitate Chromatin Accessibility in Living Mammalian Cells.
Cell Reports 2(6), 1645-1656 (2012) doi: 10.1016/j.celrep.2012.11.008