2018 Fiscal Year Research-status Report
がんのエコシステム攻略に向けたブール関数上における統計的モデリング手法の構築
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18K18151
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
松井 佑介 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (90761495)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | バイオインフォマティクス / 統計科学 / がん進化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
がんゲノム研究では、次世代シークエンサーの爆発的普及により大規模臨床データやがん組織由来1000細胞株の超大規模オミクスデータの取得と解析が進められるとともに、生存期間や治療背景などの臨床情報や、ハイスループットスクリーニング技術に基づく大規模薬剤感受性データ、CRISPR-CAS9技術に基づく細胞株の網羅的ゲノム依存性データなど表現型（フェノーム）に関わるデータも蓄積されており、これら大規模ヘテロながんビッグデータを駆使して、がんの複雑なエコシステムを描出し、さらにゲノムによるがんシステムの理解とフェノームレベルでの理解を自在にシャトルする新たな方法論が必要とされている。
従来の統計的機械学習に基づくアプローチの特徴は網羅性であり、ベイジアンネットワーク推定やスパースモデリングの基づく薬剤スクリーニングのように遺伝子の網羅的関係性や候補遺伝子の網羅的同定に有用であったが、近年課題となっているがん細胞集団が織りなす超複雑なエコシステムの描出とフェノームとの関連性解析においては、がん進化における遺伝子変異間の因果性や、薬剤スクリーニングにおけるシナジー効果を生み出す標的遺伝子相互作用の同定など、精緻性が重要であり、これまでの網羅性に立脚した従来アプローチではモデリングが困難である。さらに、生物学的な検証可能性を考慮すると、検証に膨大な時間を要する従来型の大規模モデリングから即時的な検証が可能な小規模精緻モデリングを新たに開拓していく必要がある。本研究では、超複雑がんエコシステムの攻略に向けて、1.がんサブクローン進化推定における数理モデリングと超高速推定法 2. 薬剤・生存に寄与するシナジー遺伝子相互作用同定におけるロバスト推定手法を開発する。本年度は、独自に開発しているがんの進化モデル推定をパスウェイレベルへ拡張したモデリング手法を開発した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通り、課題を解決しながら順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の方策としては、薬剤・生存に寄与するシナジー遺伝子相互作用の同定における論理回帰モデルのロバスト推定手法の開発へ向けて、パスウェイネットワークに基づいて構成した論理関数と薬剤感受性等の多様なフェノタイプデータを用いたブール関数上におけるモデリング手法を開発していく。
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| Causes of Carryover |
研究計画には支障はないが、当初次年度に予定したデータ解析環境の基盤構築に必要な計算機購入のスケジュールに遅れが生じたため。
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