2018 Fiscal Year Annual Research Report
Establishing Theoretical Foundations for Mathematical Modeling of Pathological Biosystems and its Applications to Personalized Medicine
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15H05707
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
合原 一幸 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (40167218)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮野 悟 東京大学, 医科学研究所, 教授 (50128104)
鈴木 大慈 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (60551372)
奥 牧人 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 特命准教授 (30633565)
森野 佳生 九州大学, 総合理工学研究院, 准教授 (90712737)
中岡 慎治 北海道大学, 先端生命科学研究院, 特任講師 (30512040)
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| Project Period (FY) |
2015-05-29 – 2020-03-31
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| Keywords | 生命病態システム / 数理モデリング / 個別化医療 / 内分泌療法 / 動的ネットワークバイオマーカー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1. 数理モデルに基づく前立腺がんの内分泌療法と他の疾患への展開
前立腺がんに関しては、PSA（Prostate Specific Antigen: 前立腺特異抗原）という高感度のバイオマーカーが存在するため、前立腺がんの数理モデルの性能をPSAデータを用いて定量的に評価することが可能である。平成30年度は、昨年度までの解析をさらに進めると共に、転移と去勢抵抗性との間の関係性に関する考察を行い、実用的な最適投薬スケジュール計算方法の構築に向けた基礎理論開発などに取り組んだ。また、研究費の繰越により、慢性骨髄性白血病のデータを用いた予後予測手法の検討も新たに行った。さらに、大腸がんやアトピー性皮膚炎などの他の疾患の解析も進めた。
2. 動的ネットワークバイオマーカー理論の発展とその応用
本研究では、病態の変化を一種の複雑生体ネットワークの動的な状態遷移としてとらえ、発病直前に先導して不安定化する生体ネットワークの部分ネットワークである動的ネットワークバイオマーカー（Dynamical Network Biomarkers: DNB）を効率的に検出する数理手法とアルゴリズムを開発している。平成30年度は、これまでの成果をさらに発展させ、DNBの実用的応用に向けて、外れ値の影響を受けにくいロバストな成分選択を可能とする新たな統計的手法の開発や、状態遷移確率を推定するための理論的基盤の構築などに取り組んだ。また、病態悪化の予兆検出につながる因子の同定を可能にするアルゴリズムについて検討を行い、具体的な疾患へ適用するための準備を行った。さらに、交通システムの解析などのためにDNB解析を一般化したDNM（Dynamical Network Markers）解析の応用可能性を検討した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
1. [数理モデルに基づく前立腺がんの内分泌療法と他の疾患への展開]では、転移と去勢抵抗性との間の関係性に関する考察を行うことで、実用的な最適投薬スケジュール計算方法の構築に向けた基礎理論開発などに取り組んで成果を得た。また、大腸がんやアトピー性皮膚炎などの解析も行った。さらに研究費の繰越により、他の疾患への展開として新たに慢性骨髄性白血病の臨床データ解析を行った。具体的には、時系列予測手法に数理生物学的知見を組み合わせることで、患者ごとの病態や薬効を予測する数理解析手法の検討・開発を進め、これにより慢性骨髄性白血病患者に対して効果的な治療計画を支援するための数理的土台を構築した。これらの成果により、重要性の高い応用展開・発展の可能性について検討する準備が進んだ。
2. [動的ネットワークバイオマーカー理論の発展とその応用]では、DNBの実用的応用に向けて、外れ値の影響を受けにくいロバストな成分選択を可能とする新たな統計的手法の開発や、状態遷移確率を推定するための理論的基盤の構築などに取り組んだ。また、擬似時間再構成法と呼ばれる手法を適用することで、非時系列データであっても擬似的な疾患発症過程を再構築することができるが、この擬似発症過程に対してDNB理論の考え方を適用することで、病態悪化の予兆検出につながる因子の同定を可能にする解析手法を開発中である。さらに、交通システムの解析などのためにDNB解析のDNM（Dynamical Network Markers）解析への一般化を進めた。このように、DNB理論の拡張や他の多様な複雑システムへの応用も含めた発展に向けた準備が順調に進みつつある。
以上の成果を踏まえ、今年度は「当初の計画以上に進展している」と自己評価している。
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| Strategy for Future Research Activity |
藤原寛太郎（東大・IRCN・特任准教授）、森野佳生（九大・総理工・准教授）、梶田真司（福井大・工・助教）、中岡慎治（北大・先端生命・准教授）らと連携・協力して，引き続きこれまでの研究を進展させるとともに、あらたに慢性骨髄性白血病に関してのデータの予備解析や免疫数理モデルの検討を進めるなど、その他の複雑系疾患も含めた治療に関わる予測手法の開発・評価にも取り組んでいく。
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[Journal Article] A temporal shift of the evolutionary principle shaping intratumor heterogeneity in colorectal cancer2018
Author(s)
T. Saito, A. Niida, R. Uchi, H. Hirata, H. Komatsu, S. Sakimura, S. Hayashi, S. Nambara, Y. Kuroda, S. Ito, H. Eguchi, T. Masuda, K. Sugimachi, T. Tobo, H. Nishida, T. Daa, K. Chiba, Y. Shiraishi, T. Yoshizato, M. Kodama, T. Okimoto, K. Mizukami, R. Ogawa, K. Okamoto, M. Shuto, K. Fukuda, S. Miyano, K. Mimori, et al.
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Journal Title
Nature Communications
Volume: Vol.9, No.1
Pages: 2884, pp.1-11
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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