研究課題
本研究は単一細胞解析において現在のほとんどの技術が細胞の破壊を必須としており、その時点での細胞情報を得ることはできても細胞自体の時間および空間情報の欠失がついてまわる問題を数理的モデルを用いて解決しようとするものである。令和元年度においては腫瘍組織内のがん細胞の多様性が「腫瘍内不均一性」としてがんの発生には、突然変異した細胞のクローンに起因するプロセスと、がん幹細胞から分化したプロセスの両方が関与していると考えられているが、これまでの手法では、プロセスの異なる複数個の細胞を区別のなく同一集団として扱うため、がんの発生メカニズムや転移といった現象を特徴付けるのに限界がありこれを数理的な観点から記述を定義を行い既存手法との比較見当を行なった。令和2年度には単一細胞における細胞周期による揺らぎを確率分布として記述することにより腫瘍組織内のがん細胞の多様性を明らかとするモデルの構築を行っている。モデルの構築のため公共データベースから取得した1 細胞ゲノムシークエンスデータやトランスクリプトームデータを用いて、遺伝子変異情報、発現を解析する事によって、細胞種別を確率分布で表現する方法を適応し、腫瘍細胞集団像を再構築する手法として、古典的なクラスタリング方法に加えて、単一細胞に特化したACCENSE、NN-Cliqとの比較検討を行い評価を行なった。腫瘍細胞の空間構造を特定の時点で観測された姿として明らかにする既存手法では、明らかにすることが困難であった細胞集団の出現時期について推定を行う系統関係に関する情報を得るに成功していることを確認した。令和3年度においては令和2年度までに構築したモデルを用いて時系列取得された実データを用いて腫瘍細胞集団像および時間軸での系統関係を再構築するに至った。
すべて 2022 2021
すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 1件)
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