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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