オミクスデータを統合する数理的手法による免疫系モデル構築

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18KT0070
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 熊谷 雄太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (00528408)
• Project Period (FY): 2018-07-18 – 2021-03-31
• Keywords: データ同化 / マルチオミクス

Outline of Annual Research Achievements

本年度は引き続き推定のための理論解析と実装を行った。昨年度試みた手法を実データに適用する過程でいくつかの問題が生じた。具体的にはモデルパラメータ空間が高次元になることに起因する結果の不安定性があり、それに対処する方法を検討・実装した。

また、理論解析の一貫として次の2点を行った。(1)single-cell RNA-seqデータとの統合解析方法を検討し、実装と実データへの適用を試みた。適当な次元削減手法との組み合わせにより、bulkのRNA-seqやオミクスデータとの組み合わせが可能であることを示した。(2) 細胞間相互作用を考慮したマルチエージェントシステムとしてのモデル化を検討し、解が分岐する微分方程式としての定式化を行った。これによりいくつかのサイトカイン発現の制御が分岐現象としてモデル化できる可能性を見出した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

実データへの手法の適用を開始し、問題点の洗い出しと対処方法の検討を行うことができた。また、マルチエージェントシステムとしてのモデル化に予定通り着手できただけでなく、single-cell RNA-seqとの統合を目指した解析を開始できた。

Strategy for Future Research Activity

single-cell RNA-seqとの統合解析は本研究におけるモデル化手法の基礎となるアイデアと相性が良く、今後の発展が見込まれるためこれを推進していく予定である。一方、実データの取得は若干遅れがあり本年度はこれに注力する。

Causes of Carryover

single-cell RNA-seqとの統合解析は本研究におけるモデル化手法の基礎となるアイデアと相性が良く、今後の発展が見込まれるためこれを推進していく予定である。一方、実データの取得は若干遅れがあり本年度はこれに注力する。