2022 Fiscal Year Annual Research Report
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19K09230
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| Research Institution | Osaka Medical and Pharmaceutical University |
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Principal Investigator |
山本 君代 (中村) 大阪医科薬科大学, 医学部, 非常勤講師 (70611078)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新井田 厚司 東京大学, 医科学研究所, 講師 (00772493)
内山 和久 大阪医科薬科大学, 医学部, 名誉教授 (80232867)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 数理腫瘍学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度も昨年までに引き続き、経時的膵癌体積データを用いた数理モデル構築、及び、数理モデルに基づく進展形式（広範囲転移型とオリゴ転移型）の予測因子の解析において、コンピュータ上での臨床試験において、予測因子の妥当性および試験的治療の有効性を調べた。治療法としては、化学療法、放射線療法、手術切除や、組み合わせによる局所重点的治療法の影響のみならず、休薬期間の及ぼす影響についても、薬剤別に数理モデルを基に予測した。また、数理モデル上のパラメータである環境収容力の大きさが治療成績に及ぼす影響も、治療法毎に調べた。
当研究から派生したプロジェクトとして、原発巣、及び転移巣内の腫瘍細胞がGomperts増殖様式にて進展する数理モデルでの近似式作りに取り組んだ。先ずは原発巣内に元々存在する腫瘍細胞Type0と、転移能力を獲得した変異細胞Type1の細胞数を近似する。環境収容力に到達した時点では、各細胞の増殖速度と死亡速度が均衡している点を考慮し、２ステップモデルにおける近似式の導出を行った。モデルを基に確率シミュレーションを行い、シミュレーション結果と合致する近似式を求めることに成功した。
更に、転移巣における腫瘍細胞であるType2の近似へと進んでいるが、Type1と異なり原発巣と環境収容力を共有しないため、転移巣別に独立した環境収容力を準備する必要がある。Ｔｙｐｅ１から無数のType２が生じる時刻の近似式の導出が鍵となり、こちらの導出に取り組んでいる。
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