2015 Fiscal Year Annual Research Report
細胞間の多様性に基づいた新しい細胞内モデリング手法－その発展と応用－
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25870396
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
寺口 俊介 大阪大学, 免疫学フロンティア研究センター, 特任助教 (00467276)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 数理モデル / 機械学習 / シミュレーション / 免疫システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、細胞間の多様性に基づく新しいモデリング手法（Stochastic Binary Modering, SBM）をさらに発展させ、この手法を多様な生命現象に応用可能にすることである。
本研究を通して、①これまで細胞内相互作用に限られていたSBMの枠組みを、細胞間相互作用がある場合や分裂、増殖がある場合に拡張した。②SBMを効率よく計算するための近似法や高速なシミュレータを開発した。SBMには、そのままではシステムが複雑になるにつれて力学変数の数が指数関数的増大してしまうという弱点がある。このため、SBMで直接扱えるシステムの大きさには大きな制限がかかってしまっていた。この弱点を回避する近似手法を新たに開発した。また、アルゴリズムの改良などを行い、高速なシミュレータを開発した。③免疫学における1細胞レベルの実験データの解析を行った。去年度に引き続き、SBMの仮定である一細胞レベルの細胞応答の非一様性を検証するため、実データの解析を行った。④また、当初の研究計画を拡張し、時系列の高次元実験データから、SBMのモデル推定を行うシステムを開発した。このシステムを用いると、ハイスループットの実験データから直接SBMのシミュレーションに必要なネットワーク構造とパラメータを自動的に推定し、そのダイナミクスについて予言することができる。⑤細胞間の多様性に基づくモデリングの具体的な応用先として免疫システムに対する数理モデルの構築した。このモデルではSBMで導入した各細胞の非一様性を、各抗原提示細胞と相互作用するT細胞の非一様性に拡張することで、免疫システムの階層的なモデリングを可能にしている。このモデルを用いることで、免疫学の主要なテーマである免疫抑制と自己免疫反応のバランスを定量的に議論できるようになった。
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