| 研究課題/領域番号 |
20H00661
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
田中 求 京都大学, 高等研究院, 特任教授 (00706814)
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| 研究分担者 |
妹尾 浩 京都大学, 医学研究科, 教授 (90335266)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 消化器がん / オルガノイド / 時空間ダイナミクス / 数理モデル / 機械学習 / 定量的バイオマーカー |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、研究分担者・妹尾（京都大学医学研究科・消化器内科学・教授）の全面協力のもと、遺伝子レベルの変異ががん細胞やその集団の動態に与える影響をマルチスケールで定量解析し、これを基盤としたがん診断の新たなバイオマーカーの創出を目指す。具体的には、遺伝子変異が特定されたヒト大腸がん細胞などを用いて(1) 単一細胞レベルの変形と運動(2) 細胞集団レベルの大規模変形と形態形成といった異なる階層構造のダイナミクスの精密計測と数理解析を行う。
単一細胞レベルの研究においては、これまでに得られた成果をさらに大きく発展展開し、分担研究者・妹尾らと協力して、上流にある遺伝型と最下流（出口）の表現型をつなぐ中間的な分子プロセスとしてRho GTPaseの一つであるRac1のリン酸化が重要な役割を果たしている事を解明し、リン酸化Rac1の定量から、その影響の数値化に成功した。これらの複合的アプローチによって、単なる「相関」から「因果」へと研究全体を深化させ本研究をさらに大きく発展・展開できるる道筋を確立した。
オルガノイドレベルでは、患者由来のオルガノイドで安定した培養ができる数株について、単離細胞からオルガノイドへの成長のライブ画像データの動態解析をさらに数株のオルガノイドについて行い、さらに並行してこれまでに同定した転移性識別に有望と思われる数値指標についてロジスティック回帰など機械学習の手法を駆使した絞り込みを行い、有望な指標の組み合わせを4つまで絞り込むことに成功した。
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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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| 備考 |
2022年6月4日 洛星高校1年生の生徒に研究紹介、実験室ツアーを行った。
2023年3月23日 花王(株)キングスカイフロント殿町RGB研究所において、Bio-IOS関連指導を行った。
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