がん進行予測のための、がんゲノム進化シミュレーション
Publicly Offered Research
| Project Area | Integrative Systems Understanding of Cancer for Advanced Diagnosis, Therapy and Prevention |
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| Project/Area Number |
25134701
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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 | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
木立 尚孝 東京大学, 新領域創成科学研究科, 准教授 (80415778)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2014)
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| Budget Amount *help |
¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2014: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2013: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | がん / 集団遺伝学 / 合祖理論 / ゲノム進化 / バイオインフォマティクス / アルゴリズム / 次世代シーケンサー / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、数理生物学の分枝過程モデルと、集団遺伝学の合祖理論を融合し、がん細胞増殖と、癌ゲノム進化との相関を記述する、がん進行シミュレーション手法を開発することを目的としていた。この手法を用いて、がんゲノムデータから、過去のがん進行の歴史を推定し、未来方向へがんの進行予測を行うシステムを開発することも目指していた。
対象となるデータは、主に１細胞シーケンシングによる、がん集団ゲノムデータであった。このようなデータに関しては、与えられたデータから、個々のがんの増殖率や塩基変異率などを推定するアルゴリズムを開発することに成功した。しかしながら、手法を適用すべき、がんゲノムの一細胞シーケンシングデータが現在でもほとんど公開されておらず、論文にするのが難しい状況である。このため、細胞系図に基づく、集団遺伝パラメータ推定の代わりに、がん組織シーケンシングデータからゲノム変異頻度を抽出し、その遺伝揺動を集団遺伝学の標準モデルである、ライト・フィッシャーモデルを用いて記述し、集団パラメータを推定する方法の開発を行っている。これを用いれば、より簡単に手に入るがん組織のシーケンシングデータから集団遺伝パラメータが推定できるようになるはずである。また、現在は１細胞シーケンシングによるRNA-seq実験が増えてきているため、がんの塩基変異をRNA-seqデータから検出すれば、初年度に開発した一細胞シーケンシングデータに特化したアルゴリズムも使えるようになると考えられる。
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| Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(4 results)
