大学院生 濵岡加寿子さんの論文が「PLOS Computational Biology」に掲載！
2026.11.12
- TOPICS
- 学生の活躍
細胞が生み出す小さな力を正確に捉える新しい解析手法を開発
—「時間の情報」を活用し、動く細胞の力を高精度に測定—
横浜市立大学大学院生命ナノシステム科学研究科の濵岡加寿子さんらの研究グループは、細胞が生み出す力を測定する新しい手法を開発しました。
その研究成果が、「PLOS Computational Biology」に掲載されました（2026年11月2日）。
その研究成果が、「PLOS Computational Biology」に掲載されました（2026年11月2日）。
筆頭著者
生命ナノシステム科学研究科 谷本研究室
博士後期課程2年
濵岡 加寿子さん
指導教員
生命ナノシステム科学研究科
谷本 博一准教授（細胞生物物理学）
論文タイトル
Traction force microscopy using temporal information
（日本語訳：時間情報を用いた牽引力顕微鏡法）
掲載雑誌
PLOS Computational Biology
DOI：10.1371/journal.pcbi.1014855
生命ナノシステム科学研究科 谷本研究室
博士後期課程2年
濵岡 加寿子さん
指導教員
生命ナノシステム科学研究科
谷本 博一准教授（細胞生物物理学）
論文タイトル
Traction force microscopy using temporal information
（日本語訳：時間情報を用いた牽引力顕微鏡法）
掲載雑誌
PLOS Computational Biology
DOI：10.1371/journal.pcbi.1014855
今回の研究内容について濵岡さんに解説していただきました。
細胞は、足場となる周囲の環境に力を加えながら、形を保ったり移動したりしています。こうした力はけん引力＊1と呼ばれ、傷の修復や癌細胞の転移など、さまざまな生命現象に関わっています。けん引力を調べる方法の一つが「けん引力顕微鏡法」です。けん引力顕微鏡法では、細胞を柔らかい足場（ゲル基板）の上に置き、細胞が力を加えることで生じる基板の変形を測定し、細胞の力を計算します。しかし、基板の変形は非常に小さく、変形の測定に含まれるわずかな誤差（ノイズ）が力の計算結果に大きく影響する、という課題があります。
従来の手法では、基板の変形が空間的にどのように分布しているかを利用して、測定ノイズの影響を抑えていました。今回私たちが着目したのは、細胞が生み出す力には「時間のつながり」があるという点です。細胞が生み出す力は時間とともに変化しますが、測定の間隔が短ければ、ある瞬間の力は直前の力と一定のつながりがあると考えられます。一方、測定ノイズは不規則に変動します。この違いを手がかりに、データサイエンスにおける時系列解析手法の一つである「カルマンフィルタ」＊2をけん引力の計算に応用しました。直前までの計算結果から次の次点の力を予測し、新しい測定データでその予測を更新します。この操作を繰り返すことで、測定ノイズの影響を抑えながら、変化する力を計算することができます。
シミュレーションによる検証で、私たちの開発した手法は従来の代表的な手法に比べて推定誤差を約3分の1に抑えられることがわかりました。また、大きさが1ミリの百分の一程度の実際の細胞の測定データにも適用したところ、けん引力の細かなばらつきを抑えつつ、力の急な変化を捉えることができました。さらに、細胞の形状に関する情報を組み込むことで、細胞外に見かけ上の力が現れる問題を改善できることも示しました。
この手法では、細胞が基板に及ぼす力の分布だけでなく、細胞全体がどの方向に収縮する傾向があるかといった特徴も、測定データから直接推定することができます。細胞の移動方向と力の向きとの関係を調べることで、細胞がどのように力を生み出し、運動へとつなげているのかを理解する手がかりが得られます。私たちが開発した手法は、今後、細胞運動をはじめとするさまざまな生命現象の力学的な仕組みの解明に役立つことが期待されます。
細胞は、足場となる周囲の環境に力を加えながら、形を保ったり移動したりしています。こうした力はけん引力＊1と呼ばれ、傷の修復や癌細胞の転移など、さまざまな生命現象に関わっています。けん引力を調べる方法の一つが「けん引力顕微鏡法」です。けん引力顕微鏡法では、細胞を柔らかい足場（ゲル基板）の上に置き、細胞が力を加えることで生じる基板の変形を測定し、細胞の力を計算します。しかし、基板の変形は非常に小さく、変形の測定に含まれるわずかな誤差（ノイズ）が力の計算結果に大きく影響する、という課題があります。
従来の手法では、基板の変形が空間的にどのように分布しているかを利用して、測定ノイズの影響を抑えていました。今回私たちが着目したのは、細胞が生み出す力には「時間のつながり」があるという点です。細胞が生み出す力は時間とともに変化しますが、測定の間隔が短ければ、ある瞬間の力は直前の力と一定のつながりがあると考えられます。一方、測定ノイズは不規則に変動します。この違いを手がかりに、データサイエンスにおける時系列解析手法の一つである「カルマンフィルタ」＊2をけん引力の計算に応用しました。直前までの計算結果から次の次点の力を予測し、新しい測定データでその予測を更新します。この操作を繰り返すことで、測定ノイズの影響を抑えながら、変化する力を計算することができます。
シミュレーションによる検証で、私たちの開発した手法は従来の代表的な手法に比べて推定誤差を約3分の1に抑えられることがわかりました。また、大きさが1ミリの百分の一程度の実際の細胞の測定データにも適用したところ、けん引力の細かなばらつきを抑えつつ、力の急な変化を捉えることができました。さらに、細胞の形状に関する情報を組み込むことで、細胞外に見かけ上の力が現れる問題を改善できることも示しました。
この手法では、細胞が基板に及ぼす力の分布だけでなく、細胞全体がどの方向に収縮する傾向があるかといった特徴も、測定データから直接推定することができます。細胞の移動方向と力の向きとの関係を調べることで、細胞がどのように力を生み出し、運動へとつなげているのかを理解する手がかりが得られます。私たちが開発した手法は、今後、細胞運動をはじめとするさまざまな生命現象の力学的な仕組みの解明に役立つことが期待されます。
濵岡さんのコメント
私は一度大学を卒業したあと、30年ほどの社会人経験を経て2019年に本学データサイエンス学部に入学しました。その後、そこで学んだ知識を生かして基礎研究に取り組みたいと考え、生命ナノシステム科学研究科に進学しました。自分の研究を論文として発表することは、子どもの頃からの夢でした。64歳で初めてその夢を実現できたことを、うれしく思っています。
親身にご指導くださった谷本先生に、心より感謝申し上げます。そして、研究室の皆さまには、実験や議論など、さまざまな場面で助けていただきました。本当にありがとうございました。日本学術振興会の特別研究員（DC1）に採用していただき、研究に専念できたことも、この成果につながりました。また、日々支えてくれた家族に感謝します。
私は一度大学を卒業したあと、30年ほどの社会人経験を経て2019年に本学データサイエンス学部に入学しました。その後、そこで学んだ知識を生かして基礎研究に取り組みたいと考え、生命ナノシステム科学研究科に進学しました。自分の研究を論文として発表することは、子どもの頃からの夢でした。64歳で初めてその夢を実現できたことを、うれしく思っています。
親身にご指導くださった谷本先生に、心より感謝申し上げます。そして、研究室の皆さまには、実験や議論など、さまざまな場面で助けていただきました。本当にありがとうございました。日本学術振興会の特別研究員（DC1）に採用していただき、研究に専念できたことも、この成果につながりました。また、日々支えてくれた家族に感謝します。
指導教員 谷本 博一准教授のコメント
濵岡さんおめでとうございます。
濵岡さんおめでとうございます。
用語説明
＊1 けん引力：細胞が接着した足場に及ぼす力です。その大きさや向き、力がかかる場所を調べることで、細胞がどのように力を使って移動するのかを知る手がかりが得られます。
＊2 カルマンフィルタ：誤差を含む測定データから対象の状態を逐次的に推定する計算手法です。「逐次ベイズ推定」に基づき、それまでの情報から次の時点の状態を予測し、新しい測定データで予測を更新する、ということを繰り返します。その際、予測と測定データのそれぞれの不確かさに応じて、どちらをどの程度重視するかを決めます。カルマンフィルタはGPSの位置推定や自動運転などにも広く用いられており、本研究では細胞が生み出す力の推定に応用しました。
＊1 けん引力：細胞が接着した足場に及ぼす力です。その大きさや向き、力がかかる場所を調べることで、細胞がどのように力を使って移動するのかを知る手がかりが得られます。
＊2 カルマンフィルタ：誤差を含む測定データから対象の状態を逐次的に推定する計算手法です。「逐次ベイズ推定」に基づき、それまでの情報から次の時点の状態を予測し、新しい測定データで予測を更新する、ということを繰り返します。その際、予測と測定データのそれぞれの不確かさに応じて、どちらをどの程度重視するかを決めます。カルマンフィルタはGPSの位置推定や自動運転などにも広く用いられており、本研究では細胞が生み出す力の推定に応用しました。
