High-Precision Predictive Model of Cancer Cell Dynamics Constructed from Real-Time Imaging

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K12207
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Senshu University
• Principal Investigator: Odagiri Kenta 専修大学, ネットワーク情報学部, 准教授 (20552425)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高田 弘弥 日本医科大学, 医学部, 教授 (30824833) ; 藤崎 弘士 日本医科大学, 医学部, 教授 (60573243)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 細胞集団動態 / 数理モデル / リアルタイムイメージング / ディープラーニング

Outline of Final Research Achievements

In this research project, we conducted numerical simulations using a mathematical model known as the Cellular Potts Model, which describes the behavior of cell populations. These simulations are based on experimentally measured behaviors of cell populations and the spatiotemporal distribution of signaling chemicals inside and outside the cells.
We focused on the wound healing process in the project. We successfully reproduced the changes in wound healing speed observed experimentally when stretch stimuli were applied to the cell population. Furthermore, we employed deep learning techniques to extract characteristic cell dynamics by using time-series data obtained from the simulations. This approach revealed differences in the time variation of the degrees of freedom, depending on the stages of wound healing.

Free Research Field

生物物理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

計測技術の発達により、細胞の集団挙動に関して精密な時空間データを取得することが可能となった。しかし細胞の集団挙動は非常に複雑であり、計測データから挙動の予測につながる情報を抽出することは容易ではない。本研究課題では、実験による細胞集団のデータ計測、細胞集団の挙動を再現する数理モデルの構築、細胞集団の挙動を予測するための実験データおよび数値シミュレーションデータの時空間データ解析、の3つの研究を組み合わせることで、細胞の集団挙動を高精度で予測する数値シミュレーションの構築を行った。今回の研究で確立した手法は、がん細胞を含む様々な種類の細胞集団の挙動を予測する今後の研究の足掛かりとなる。