2014 Fiscal Year Annual Research Report
セルアレイからのタンパク質分布と発現タイミング情報に基づくがん細胞の特徴化と分類
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23300110
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
松野 浩嗣 山口大学, 理工学研究科, 教授 (10181744)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
FAURE Adrien 山口大学, 理工学研究科, 助教 (00610627)
葛 崎偉 山口大学, 教育学部, 教授 (30263750)
近藤 智子(古屋智子) 山口大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (30379979)
北風 裕教 大島商船高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (70342558)
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| Project Period (FY) |
2011-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | システム生物学 / シグナル伝達 / シミュレーション工学 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
時間ペトリネットを用いたシグナル伝達経路のモデル化については、依存縮約の考え方により、構造情報のみから反応速度情報(すなわちトランジションの遅れ時間)を推定する方法を開発しているが、これまではその基本的考え方とそれに基づく例示を行っただけであった。そこで本年度は、依存縮約によるペトリネットの重みや遅れ時間の更新や条件の定式化と、その証明に取り組んだ。さらに、縮約後のペトリネットモデルの更新パラメータを導出するアルゴリズムの開発を行った。これにより、理論的に裏打ちされた反応速度情報を求めることができるようになり、提案手法の信頼性が向上した。
タンパク質と凝集度の散布パターンの特徴化については、膨大ながん細胞のタンパク質情報をデータベース化し自動で特徴化を行うシステムを開発しているが、これまでは着目した一部のタンパク質の関連性についてのみ確認するだけであり、分析に時間を要していた。そこで本年度は、タンパク質量とその凝集度、核の反応面積、DNA量の情報を、サポートベクタマシンを利用して学習することで、一括して特徴化を行うシステムの開発に取り組み、試作システムを完成させた。これにより、提案手法の分析速度が向上した。現在は、システムの最適動作の補正と実システム化を行っている。
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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
ペトリネットによるシグナル伝達経路のモデル化については、構造情報から未測定の反応速度を推定できるようになり、セルアレイを用いた測定データが少数であっても遅れ時間、すなわち、反応速度の割当てが可能となった。これにより、がん細胞のセルアレイデータから、がん特異的に反応が変化する場所の推定が可能となり、当初の目標であるがん依存的なシグナル伝達経路の特徴化を導く方針を得ることができた。
タンパク質と凝集度の散布パターンの特徴化については、分析データが更新される都度、サポートベクタマシンの再学習を自動的に行え、全データにおいて最新の分析結果が維持できるシステムを開発できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
ペトリネットによるシグナル伝達経路のモデル化については、取得したセルアレイデータをこのモデルに適用し(現在そのためのデータ整理中)、実験データに基づいたがん細胞の特徴発見を試みる。
タンパク質と凝集度の散布パターンの特徴化については、統計的分析手法をシステムに追加することにより、試作システムの有効性の向上を図る。また、実験データに基づいたがん細胞の特徴発見に繋げる。
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