DNA、タンパク質、リン脂質などの生体分子からなる分子ロボットの創成を支援するVR環境の構築
本プロジェクトはAIとVR技術を活用して地理的に離れた複数の研究者がVR空間上で共創する環境を株式会社分子ロボット総合研究所、北海道大学(京都大学)角五彰研究室、関西大学葛谷明紀研究室との共同で構築することを目指した。
本プロジェクトの一環として、実時間に可視化し、VR空間上でDNAやタンパク質などの仮想生体分子を操作できる VR共創環境を開発した(doi: 10.1515/jib-2022-0017)。また、ネットワークに遅延があってもVR空間上の仮想ハンドの動作と実際の手の動作が常に一致するように仮想ハンドの位置を予測する実時間AI予測同期制御技術(ネットワーク型VRシステム:特開2023-107369)を開発した。さらに、仮想空間上のDNAモデルを仮想原子間力顕微鏡で観察した仮想AFM画像を学習し、実原子間力顕微鏡画像から超解像画像を生成するAIシステム(超解像処理方法、超解像処理装置およびプログラム:特開2025-085052 )および(DNA配列決定方法:特許出願中)を開発し、分子ロボット設計支援環境構築におけるAIおよびVRの有用性を示した。
VR共創環境
AI予測同期制御技術
AI超解像画像解析
AI微小管集団運動解析
Konagaya, Akihiko, Gutmann, Gregory and Zhang, Yuhui.
"Co-creation environment with cloud virtual reality and real-time artificial intelligence toward the design of molecular robots"
Journal of Integrative Bioinformatics, vol. 20, no. 1, 2023, pp. 20220017.
https://doi.org/10.1515/jib-2022-0017
クラウドVR上で、地理的に離れた利用者が実時間で分子モデルを操作できることを実証した。
仮想原子間力顕微鏡と仮想DNAで観察した仮想AFM画像を学習した超解像AIシステムを用いてDNA2重らせんの副溝を観測できることを示した。
(超解像処理方法、超解像処理装置およびプログラム:特開2025-085052 )
AIを活用した微小管集団運動の自動トラッキング(分子ロボ総研と京都大学との共同研究)
微小管集団運動の蛍光顕微鏡動画の解析において、微小管集団運動シミュレーションデータとConvolutional Neural Network(FCN)およびU-Netをベースとしたニューラルネットモデルでノイズ除去を行うことにより、微小管の交差が生じるような場合でもOptical Flowを用いて良好な追跡できることを確認した。
Chen Ma, Akihiko Konagaya, Akira Kakugo, Gregory Gutmann, Yamamura Masayuki.
"Microtubule group movement tracking based on endpoints by optical flow and cluster matching"
Chem-Bio Informatics Journal, 2026, vol. 26, pp. 28-55.
https://doi.org/10.1273/cbij.26.28
DNAタグを用いた微小管集団による配送システム(京都大学と関西大学との共同研究)
微小管に光応答性のDNA配列をタグとして修飾し、相補DNA配列で結合された微小管集団がUV照射領域に入るとDNA結合を解除することで運んでいた貨物をUV照射領域に落とす配送システムを開発した。
M. Akter, J. J. Keya, K. Kayano, A. M. R. Kabir, D. Inoue, H. Hess, K. Sada, A. Kuzuya, H. Asanuma, A. Kakugo.
"Cooperative cargo transportation by a swarm of molecular machines"
Science Robotics, 20 Apr 2022, Vol 7, Issue 65.
https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abm0677