お知らせ

　文部科学省の令和8年度「AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD 1000）」第2回公募において、本学大学院生活科学研究科 食栄養学分野 生体機能学（金 東浩 准教授）博士前期課程1年の松浦まなみさんの研究課題が採択されました（採択課題公表：令和8年8月18日）。

　本事業は、AIを活用した萌芽的・挑戦的な研究を大規模に支援する文部科学省の新規事業で、学生も研究代表者として応募できる点が特徴です。第2回公募では17,914件の応募に対し656件（うち学生課題106件）が採択されており、松浦さんは博士前期課程1年次で研究代表者としての採択となりました。

研究課題名：

AI駆動型実験探索による履歴依存的栄養入力条件の発見とWnt動態制御原理の解明

研究代表者：

松浦 まなみ（大阪公立大学 大学院生活科学研究科 食栄養学分野 生体機能学）

指導教員：

金 東浩 准教授

研究概要：

　「何を食べるか」だけでなく「どの順番で、いつ食べるか」が細胞の応答を変えるのではないか。本研究は、この問いにAIと生命科学実験を組み合わせて挑みます。

　具体的には、必須アミノ酸バリンの代謝物であるα-ケトイソ吉草酸（KIV）の投与量・時刻・順序を多次元の「栄養摂動」として捉え、AIが次に検証すべき条件を逐次提案します。各条件に対する細胞のWntシグナル動態をリアルタイムに計測し、その時系列データをAIへ返すことで、条件提案と実験検証が循環する「AIと実験の閉ループ」を構築します。

　これにより、限られた実験回数から有望な条件を効率的に探索するとともに、栄養応答を単なる濃度依存性として捉える従来の枠組みを超え、最終的な栄養組成が同一であっても、それまでの入力の履歴によって細胞応答が変わる「履歴依存的栄養制御」の原理解明を目指します。将来的には、摂取量だけでなくタイミングや順序に着目した新しい栄養設計につながることが期待されます。

図： AIが探す、Wntを動かす栄養摂動の"タイミング"

AIによる条件提案 → KIV添加 → Wnt動態のライブ計測 → AIの学習、という閉ループを回すことで、同じ最終組成でも入力履歴によってWnt動態が変わることを検証します（実験にはマウス骨髄由来ST2細胞を使用）。

関連リンク：文部科学省「SPReAD 1000」公式サイト

お問い合わせ： 大阪公立大学 大学院生活科学研究科 食栄養学分野 生体機能学研究室