2019 Fiscal Year Annual Research Report
Establishing Theoretical Foundations for Mathematical Modeling of Pathological Biosystems and its Applications to Personalized Medicine
| Project/Area Number |
15H05707
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
合原 一幸 東京大学, 特別教授室, 特別教授 (40167218)
|
|---|
| 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, 学術研究部薬学・和漢系, 特命准教授 (30633565)
藤原 寛太郎 東京大学, ニューロインテリジェンス国際研究機構, 特任准教授 (00557704)
中岡 慎治 北海道大学, 先端生命科学研究院, 准教授 (30512040)
森野 佳生 九州大学, 総合理工学研究院, 准教授 (90712737)
梶田 真司 福井大学, 学術研究院工学系部門, 助教 (40804191)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-05-29 – 2020-03-31
|
| 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 / 数理的基盤 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
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(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。令和元年度は、昨年度までの解析をさらに進めると共に、去勢抵抗性と転移が区別できないことを、数理モデリングと治験のデータを使って示した。また、間欠的ホルモン療法の2つのプロトコール(全数探索、スパース探索)を比較した結果、スパース探索は全数探索に比べて治療効果はあまり劣らないものの、実用上最適な投薬スケジュールを求めるまでの時間が大幅に減らせることを示した。また、研究費の繰越により、慢性骨髄性白血病と免疫系の関係性について、前立腺がんの数理研究手法を参考にして、実データを活用した数理モデル解析の観点からの検討なども行った。
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(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。令和元年度は、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、測定コストが比較的低いフローサイトメトリーのデータを対象に、疾病の発症前検出などにも応用可能な分布間距離の計算を効率的に行うための既知の手法を試し、その有効性を検証した。また、非時系列データから擬似的な疾患発症過程を再構築できる擬似時間再構成法により得られた疑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の開発を進め、慢性骨髄性白血病など発がん過程を表すデータに対してこの数理データ解析を適用した。
|
| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
