1．背景
　NTTは、ICTで医療の未来を創造することをめざした研究開発を進めています。その一環として、「バイオデジタルツイン」によって生体の仕組みをコンピュータ上で再現するために、さまざまな臓器や組織などの仕組みを解明する基礎研究に取り組んでいます。
　臓器を構成する組織中には血管、筋肉、神経などいろいろな種類の細胞が存在し、それらが適切に連携することで私たちが生きていくための機能を実現しています。近年、人工多能性幹細胞（iPS）細胞の技術の発達により、組織を構成する様々な細胞を人工的に作り出すことができるようになり、それらの細胞を用いた組織（オルガノイド）の作成の試みも盛んになってきました。しかし現在、iPS細胞から作り上げることができる組織の機能が実際の組織のものとは異なる場合があるという問題があります。この原因の一つとして、生体と同等の組織の構造（細胞パターン）を再現できておらず、細胞同士が必ずしも適切に連携できていない点が指摘されています。もし、目標となる細胞パターンの実現方法を特定することが出来れば、生体により近い機能を有するオルガノイドの作成につながり、再生医療などへの応用の道が広がると考えられます。
　生体において、細胞パターンは特定の種類の細胞同士で発生する接着や反発などの相互作用により発生することが知られており、このような相互作用は実験的にも制御が可能になりつつあります。本研究では、任意の細胞パターンからそれを実現する細胞間の相互作用を直接推定する「逆代理モデル」と、細胞の確率的な発生や消失などに対応した「隣接構造のマルチスケール特徴量化」を組み合わせ、相互作用を直接推定する方法を考案しました。これにより、細胞パターンごとに試行錯誤による探索を行う必要がなくなり、実験やシミュレーションに要する時間を大幅に削減できることが期待されます（図1）。

2．技術のポイント
　特定の細胞パターンを生成する細胞間の相互作用は、細胞をエージェントとしたシミュレーションモデルである、エージェントベーストモデル（ABM※6）のパラメータとして定義できます。このようなシミュレーションモデルは、原因となる相互作用のパラメータを入力とし、結果として生成される細胞パターンを出力するという、実際の現象と同じ方向の処理を行うため、順モデルと呼ばれます。一般に、順モデルの計算には多数の細胞の相互作用を計算する必要があるため、多くの計算時間を要します。さらに、目的の細胞パターンを生成できる相互作用を探索するためには、パラメータを様々に変えて計算を繰り返し行う必要があり、更に膨大な計算時間がかかります。この問題を解決するため、本技術では次の二つのポイントにより、細胞パターンから相互作用のパラメータを推定する逆代理モデルを構成し、繰り返し計算を不要にしました。