リアルタイムイメージングから構築するがん細胞動態の高精度予測モデル
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19K12207
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Senshu University |
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Principal Investigator |
小田切 健太 専修大学, ネットワーク情報学部, 准教授 (20552425)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高田 弘弥 日本医科大学, 医学部, 教授 (30824833)
藤崎 弘士 日本医科大学, 医学部, 教授 (60573243)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 細胞集団動態 / 数理モデル / リアルタイムイメージング / ディープラーニング / データ駆動型科学 / がん細胞動態 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、がん細胞集団の膨大な計測データを統計科学的な手法を用いて活用した上で、がん細胞集団の挙動について高精度な予測が可能となる数理モデルを構築することである。本研究で提案する統計科学的手法を用いた数理モデル構築の手法を医療分野へと広げることで、病態の解析のみでなく医療データと数理モデルを活用した新たな治療法の確立に活かすことが、本研究の最終的な目標である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、実験で得られたがん細胞動態の計測データを利用して、高精度予測が可能な細胞集団動態の数理モデル構築が目標である。そのために、実験による細胞動態のデータ計測、細胞動態の数理モデル構築、実験データを利用した数理モデルのパラメータ推定の3段階の研究を組み合わせて、研究を効率的に進めている。当該年度では、既に当研究で構築している数理モデルの修正とパラメータ推定のための研究を主として進めていった。
数理モデルについては、これまでの研究で構築した創傷治癒過程を記述する数理モデルを基にして、圧刺激により血管状（ネットワーク状）構造を自発的に形成する血管上皮細胞の細胞動態を想定した数理モデルの構築を進めていった。細胞間接着の強度や細胞の形状（アスペクト比）に関するパラメータを変化させることで、細胞集団が長時間に渡って血管状構造を維持するような結果が得られた。また、圧刺激の効果を明示的に加えたモデルへの拡張も進めていたが、実装には至らなかった
パラメータ推定に関しては、昨年度に引き続き創傷治癒過程の数理モデルによる数値計算結果から得られた時系列データを用いて、ディープラーニングによる特徴的な細胞ダイナミクスの抽出を進めていった。しかし、特徴的な時間変化を示すいくつかの自由度と数理モデルにおけるパラメータの対応について、パラメータ推定につながるレベルでの十分な理解を深めていくことはできなかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
実験に関しては、昨年度までに取得できたデータを含め、研究は順調に進んでいる。
数理モデル構築およびパラメータ推定に関しては、血管上皮細胞の細胞集団動体を想定した血管状構造形成の数理モデル構築が遅れているため、現在得られている結果もまだ十分なものとは言えない。そのため、モデルを用いた数値計算結果による時系列データの取得も遅れており、パラメータ推定を行う状況には至っていない。
これらの状況を総合的に判断して、研究の進捗状況は遅れている、と言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
実験については順調に進んでおり、引き続き細胞外カルシウム濃度を変えた場合の影響を比較し、圧刺激、細胞内カルシウム流入、接触阻害の関係を検討し、現象を捉えることを目指していく。
数理モデル構築については、実験における圧刺激の定量的なデータと接触抑制の効果をより直接的に対応させるために、各細胞にかかる実効的な力のより具体的なモデル化を目指す。
パラメータ推定に関しては、数値計算から得られた時系列データの解析を進めていくとともに、実験で得られた細胞動態の画像解析も進めていく。また、特徴的な時間変化を示すいくつかの自由度と数理モデルにおけるパラメータの対応にの理解を進めるために、cell sorting など比較的シンプルな細胞ダイナミクスの解析も並行して行なっていく。
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Report
(4 results)
Research Products
(10 results)
