| Project Area | Integrated analysis and regulation of cellular diversity |
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| Project/Area Number |
17H06329
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Complex systems
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology (2020-2022)
Kanagawa Cancer Center Research Institute (2017-2019) |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石渡 通徳 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (30350458)
中村 直俊 名古屋大学, 理学研究科, 特任准教授 (30554472)
星野 大輔 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立がんセンター(臨床研究所), その他部局等, 部長代理 (30571434)
朝倉 暢彦 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任准教授(常勤) (70308584)
室井 敦 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立がんセンター(臨床研究所), その他部局等, 技師・研究員 (60609402)
板野 景子 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 特任研究員(常勤) (00608416)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥178,880,000 (Direct Cost: ¥137,600,000、Indirect Cost: ¥41,280,000)
Fiscal Year 2021: ¥34,060,000 (Direct Cost: ¥26,200,000、Indirect Cost: ¥7,860,000)
Fiscal Year 2020: ¥34,060,000 (Direct Cost: ¥26,200,000、Indirect Cost: ¥7,860,000)
Fiscal Year 2019: ¥34,060,000 (Direct Cost: ¥26,200,000、Indirect Cost: ¥7,860,000)
Fiscal Year 2018: ¥34,060,000 (Direct Cost: ¥26,200,000、Indirect Cost: ¥7,860,000)
Fiscal Year 2017: ¥42,640,000 (Direct Cost: ¥32,800,000、Indirect Cost: ¥9,840,000)
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| Keywords | 肝細胞がん / 幹細胞性 / 細胞シグナル / 逆相タンパク質アレイ（RPPA） / 数理モデル / 数理シミュレーション / 悪性化進展 / 生物統計 / 肝がん幹細胞 / 上皮間葉転換 / 肝がん / 悪性化進展シグナル / 受容体チロシンキナーゼ / EMT / 上皮組織 / 数理モデル、シミュレーション / 層化解析 / 上皮間葉転換（EMT） / シミュレーション / RPPA / チロシンキナーゼ受容体 / がん / プロテオミクス / 逆相タンパク質アレイ / 数理モデル、 / 層別化解析 / 混合正規分布 / 上皮細胞 / 数理腫瘍学 / 逆走蛋白質アレイ / 上皮間葉移行（EMT） / 間葉上皮移行(MET) / 逆相蛋白質アレイ（RPPA) / 多次元時系列データ / 時系列画像データ / 生体組織の構築と破綻 / 細胞・組織 / プロテオーム / 発生・分化 / 癌 / 生体機能利用 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we visualized complex cellular signaling regulations such as feedback and crosstalk which were difficult to visualize with the existing simple mathematical model, by simulation using a highly accurate mathematical model, and found key pathways and molecules to acquire the malignant progression of hepatocellular carcinoma (HCC).
Furthermore, we performed RPPA analysis of the cellular signals using HCC tissues and blockade experiments on this pathway by tumor-bearing mice.
Based on this, we discovered that the key pathway that determines the malignant transformation of HCC is a new method for the diagnosis and treatment of HCC. In addition to the basic biological study, the applicability of the RPPA analysis technique to the clinical diagnosis of lymphoma was verified, and we found that the diagnostic accuracy of lymphoma by RPPA analysis was equal to or better than that of the present technique with immunohistostaining.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
このウエット実験での弱点を本領域研究の発足により取り入れた逆相蛋白質アレイ（RPPA）解析は細胞から組織中の蛋白質の発現やリン酸化を含む翻訳後修飾を定量化することが可能となり、多様な細胞シグナル経路の活性化、蛋白質発現などを簡便に高度に定量化する技術の国内最初の確立は生物学と数理科学の融合に大きなインパクトとなった。また、RPPA解析技術は数理科学への情報提供だけでなく、多様な生命科学研究領域に蛋白質の発現や翻訳後修飾の微量定量化情報を提供することでこれら研究領域の新たな発見に繋がるインパクトを与えることが出来た。
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