| 研究課題/領域番号 |
15H06008
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
長谷川 嵩矩 東京大学, 医科学研究所, 助教 (80753756)
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| 研究期間 (年度) |
2015-08-28 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | データ同化 / 統計科学 / がん解析 / シミュレーション / 統計数学 / 生体生命情報学 |
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| 研究成果の概要 |
近年，多くのがん腫瘍において高い腫瘍内不均一性が確認されている．このようながん腫瘍に抗がん剤を投与した場合, ターゲットである優勢な感受性クローンは減少するが，感受性クローンにより抑制されていた劣勢な耐性クローンが優勢となり増殖を始め，薬剤耐性がんとして再発するメカニズムが提唱されている．本研究では，次世代シークエンス技術によって得られる腫瘍細胞のゲノム情報や血中マーカー情報と耐性がんの再発シミュレーションモデルをデータ同化により融合し統合的に解析する統計的解析手法を開発した．提案手法を用いることで，不均一性を持つがん腫瘍に対する効果的な薬剤の投与スケジュールの予測・提案が可能になる．
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