2017 Fiscal Year Research-status Report
質量顕微鏡データによる脳内環境の解読に向けた数理基盤の構築
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16KT0134
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| Research Institution | Oita University |
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Principal Investigator |
末谷 大道 大分大学, 理工学部, 教授 (40507167)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
矢尾 育子 浜松医科大学, 学内共同利用施設等, 准教授 (60399681)
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| Project Period (FY) |
2016-07-19 – 2019-03-31
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| Keywords | 質量分析イメージング / 機械学習 / 多変量データ解析 / 神経変性疾患 / バイオマーカー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度では、解析対象となるマウスの個体数及びそこから脳雪片として採取する検体数を増やし（野生型・ノックアウト型双方とも）、その質量顕微鏡イメージングデータを取得した。そして、昨年度と同様に、まず、空間平均したスペクトル強度分布や主成分分析（PCA）など解析を行い、基本的な統計データを取得した。その結果、ある一定以上のスペクトル強度を持つ物質は前年度解析した結果とおおよそ一致し、実験条件や環境の違いに依らず安定したデータが採取できることを確認した。
また、ISOMAPやt-SNEなどの多様体学習（高次元の多様体上に分布するデータを低次元空間に可視化する手法群、カーネルPCAの一般化と捉えられる）を適用し、２次元平面で、物質分布が大きく分けて大脳部分、白質、イメージングデータ採取の際に塗布するマトリクス（脳内物質とは関係のない物質）の３つに大きく分類されることが確認された。これも前年度解析した検体と同様の結果であった。また、その大分類の下にも微細なクラスタ構造が得られたが、これも基本的には前年度解析したものと類似した結果であるなど、信頼できるサンプル数を増やすことができた。
さらに、WT型とKO型を同時に比較するために、一般化CCAを拡張した手法（「WT同士あるいはKO同士は相関を高く、WTとKOの間の相関は低く」という付加情報を重み係数に反映させた手法）を適用した。昨年度ど同様何らかの違いを反映する物質の候補を見つけることはできたものの、以前としてその生物学的解釈は出来ておらず、さらにサンプル数を増やす必要がある。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究の目的は、通常のマウスと遺伝子ノックアウトにしたマウスの違いを脳内物質環境の違いから明らかにすることであるが、一般化CCAなどで差を見つけることはできるものの、それが個体差に依るものなのか判然とできていない。今年度サンプル数を増やすことはできたが、系統的な違いを検証するにはまだ不十分な状況である。スパースモデリングのアプローチも取り入れるなど手法面の改善も必要である。
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| Strategy for Future Research Activity |
まず、第一に、解析対象とするサンプル数をさらに増やす必要がある。また、多様体学習で得られた２次元平面での物質分布の仕方が自然なものになっているか（大分類としては大脳・白質・マトリクスに分かれていることは確認したがさらにその下部クラスターがどのような理由で分かれているのかが判然としていない）生体内組織の何の物質であるか同定しつつ、神経変性疾患を予測する上で妥当な物資であるか評価を行う。
また、手法面として、スパース性を取り入れた解析手法（一般化CCAの拡張）の提案が出来なかったため引き続き手法の開発を進める。現在はペアワイズでCCAを適用しているが、３つ以上の個体のさらに複数の検体を同時に比較するためには大規模データを扱わなければならないがその改良も出来ていない。これも昨年度に引き続き課題となっている。今年度はGPUによる計算環境が整うのでそれを用いたデータ解析を実施する。
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| Causes of Carryover |
（理由）
今年度は分担者がライフイベントのため数ヶ月間休暇をとるなどの事由で研究進行に遅れが生じたため、研究費を繰り越す必要が生じた。
（使用計画）
現在は復職しており、協力して今年度前半の間に昨年度分の遅れを取り戻す。研究成果を１１月に開催される国際会議（北米神経科学会年会）で発表する予定である（申し込み済み）。また、分担者の補助員を雇用する。
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