| 研究課題/領域番号 |
20J22335
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分43040:生物物理学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
高木 舜晟 東京大学, 新領域創成科学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,100千円 (直接経費: 3,100千円)
2022年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2021年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2020年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
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| キーワード | 数理モデル / ウイルスダイナミクス / がん細胞動態 / 成人T細胞白血病 / ヒトT細胞白血病ウイルス / 統計解析 / 数理生物 / 発症予測 / in silico / がん再発 / 個体ベースモデル / 病態進行予測 / がん進化 / 個体群動態 / クローン多様性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、がんの進化動態を定量的に明らかにすることにより、がんの予後予測や治療方針の決定の最適化を目指す。具体的には、ゲノムやトランスクリプトーム、細胞群動態をまたいでがんの進化を捉えられるよう、多階層の細胞動態を統合した個体ベースシミュレーション(ABM)を開発し、臨床検体から得られた実データとの網羅的な比較・検証を行うことにより、多様ながん進化が引き起こされる条件を明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
1. 成人T細胞白血病（ATL）は、HTLV-1（ヒトT細胞白血病ウイルス1型）の感染を原因として発症する。発症者の割合は数％にとどまるものの、感染者数自体が国内だけでも約100万人に上ると言われており、発症した場合の予後は極めて悪い。予後を改善するためには発症を早期の段階で捕捉し治療介入することが望まれている。そこで本研究では、まずHTLV-1感染者の体内の感染細胞動態を計算する多階層数理モデルを構築し、あらゆる病態進行パターンの再現データを取得した。そのデータを用いて、早期発症予測に使用できる指標を探索するという新しい手法に取り組んだ。結果として、既存の単純なクローン多様性指標に比べ早期に悪性化クローンを検知する指標を発見した。本研究成果は、現在国際誌への投稿準備を進めている。
2. 固形がんの形成過程について、空間構造も考慮した数理モデルによる解析を行い、当該研究について論文にまとめ発表した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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