Mathematical framework for predicting disease progression dynamics from small-sample omics data

• Project/Area Number: 25K10449
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 50010:Tumor biology-related
• Research Institution: The University of Osaka
• Principal Investigator: 飯田 渓太 大阪大学, 蛋白質研究所, 准教授 (10709653)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 井上 正宏 京都大学, 医学研究科, 特定教授 (10342990)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: Mathematical modeling / Cancer / Single-cell omics

Outline of Research at the Start

がんにおける不均一な遺伝子発現の制御メカニズムを網羅的に調べる手法として、１細胞オミクス解析が注目されている。近年、申請者らは少数サンプルのオミクスデータから、遺伝子発現の時間変容を１細胞レベルで予測する情報学的手法を開発した。その結果、従来は検出が難しかった悪性化の予兆や遺伝子間の相互作用を１細胞レベルで解析することが可能になった。本研究では、少数の臨床サンプルから、がんの悪性化における遺伝子発現の動態を１細胞レベルで予測し、悪性化細胞の出現を早期に同定することのできる情報解析基盤を開発する。