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マルチメカニズム骨代謝数理モデルに基づくin silico仮説検証フレームワークの開発

Research Project

Project/Area Number 23K15739
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 56020:Orthopedics-related
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

金 英寛  京都大学, 医生物学研究所, 助教 (30843338)

Project Period (FY) 2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Keywords仮説検証 / In silico実験 / マルチメカニズム連成数理モデル / 骨粗鬆症治療薬 / 骨代謝 / マルチメカニズム / 数理モデル / in silico 仮説検証
Outline of Research at the Start

仮説検証実験は、未知の機構を解明するための重要な役割を果たしてきた。しかしながら、近年、実験技術の躍進やデータ科学の高度化に伴い、複雑な仮説が膨大に創出されつつあるため、実験検証に進むべき有望な仮説を事前に見極めるための手法を確立することは喫緊の課題だ。本研究では、マルチメカニズム数理モデリングに基づいた計算機シミュレーションによって、仮説の有望性を判断可能なin silico仮説検証フレームワークを提案する。さらに、本フレームワークを骨代謝研究領域に適用し、骨粗鬆症診療や整形外科手術において薬剤効果を最大限に発揮するための新たな治療戦略の提案につなげる。

Outline of Annual Research Achievements

骨代謝系をはじめとする複雑な調節系において、仮説検証実験は未知の機構を解明するための強力な手法である。近年、実験技術の躍進やデータ科学の高度化に伴い、複雑な仮説が膨大に創出されつつあり、その中から検証に進むべき有望な仮説を事前に見極めるため手法の確立が求められる。本研究では、マルチメカニズム数理モデリングに基づき、仮説の有望性をin silico実験を通じて判断可能なin silico仮説検証フレームワークを提案することを目的としている。
2023年度は、マルチメカニズム連成数理モデルの構築を行った。これは、骨代謝の既知の知見をもとにマルチメカニズムの連関を表現しながら数理モデルを構築するプロセスである。骨細胞が感知する力学刺激に応じたシグナル伝達により破骨/骨芽細胞の活動が調節される、力学-生化学-細胞のマルチメカニズムをモデル化した。さらに、ビスホスホネート、デノスマブ、テリパラチド、ロモソズマブなどの、骨粗鬆症治療薬投与を、各作用機序をもとにモデル化した。この数理モデルの妥当性検討に使用する形状モデルを作成するため、ブタやマウスの海綿骨のマイクロCT画像からVoxel有限要素モデルを構築した。この形状モデルを用いて、今後すみやかに数理モデルの妥当性を検討する準備が整っている。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

本プロジェクトは、1)数理モデル構築、2)仮説検証実験、3)仮説有望性検討、の各課題を各年において進める計画である。本年度は、1)数理モデル構築は達成されたものの、妥当性の検討までは進められていない。そのため、本研究計画はやや遅れている、に該当すると判断したが、すでに構築済みの形状モデルを用いて、すみやかに妥当性の検討へと進むことができる状態である。

Strategy for Future Research Activity

次年度は、構築した形状モデルを用いて薬剤投与シミュレーションを行い、細胞動態や骨形態計測パラメータについて既知の薬剤効果の表現を試みることで、数理モデルの妥当性検証を行う。妥当性が示されたのち、本数理モデルを用いて、『骨の機能的適応に対する骨粗鬆症治療薬の効果』に関連する仮説検証シミュレーションを実施する予定である。

Report

(1 results)
  • 2023 Research-status Report
  • Research Products

    (2 results)

All 2024 2023

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (1 results)

  • [Journal Article] Aging effects on osteoclast progenitor dynamics affect variability in bone turnover via feedback regulation2024

    • Author(s)
      Kim Young Kwan、Kameo Yoshitaka、Tanaka Sakae、Adachi Taiji
    • Journal Title

      JBMR Plus

      Volume: 8 Issue: 1

    • DOI

      10.1093/jbmrpl/ziad003

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 骨形成促進薬の薬剤効果のin silico解析2023

    • Author(s)
      金英寛
    • Organizer
      第41回 日本骨代謝学会学術集会(シンポジウム)
    • Related Report
      2023 Research-status Report

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2024-12-25  

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