2021 Fiscal Year Annual Research Report
超並列がん進化シミュレーションによる腫瘍内不均一性生成機構の解明
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19K12214
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
新井田 厚司 東京大学, 医科学研究所, 講師 (00772493)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩嵜 航 東北大学, 生命科学研究科, 助教 (30838959)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 進化 / がん / シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までの研究を含めて、総説及びBook chaptorに結果をまとめて出版した。すなわち、がんの進化とITHを理解するために有用なシミュレーションモデリングの手法を紹介した。次世代シーケンサー（NGS）技術の開発以前は、発がんは複数のドライバー変異の獲得とダーウィン淘汰の繰り返しによる線形進化過程とみなされていた。しかし近年のNGSを用いたがんゲノム解析により、腫瘍内の変異の不均一性（腫瘍内不均一性）とがん細胞の枝分かれ進化にが明らかになってきている。このようながんの不均一な進化をシミュレーションするために本研究ではエージェントベースモデルの開発をおこなった。また近似ベイズ計算（ABC）を用いて、エージェントベースモデルをがんゲノム解析の観測データに適合させる方法を開発し、大腸癌の実データにフィッティングさせることで、大腸癌のITHは、高い突然変異率と幹細胞の階層性に起因する中立進化で生成されることを最示した。さらに感度解析によってシミュレーションモデルのダイナミクスを特徴付ける方法も開発した。大腸がん発生過程において、ITHを形成する進化の原理が選択から中立的な変異の蓄積に移行することが報告されているが、感度解析により、この現象が、短時間に発生し、1個または数個の細胞に著しい適応度の増加をもたらす劇的な進化的イベントが引き金となって起こっている可能性を示した。がんゲノム解析では、新しい実験技術の開発が盛んに行われており、シミュレーションモデリングと組み合わせることで、がん進化の様々な側面を明らかにすることができる。
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