Ｆａｔｇｒａｐｈ モデルを用いたタンパク質構造予測による抗菌薬開発手法の研究

2015 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13J11004
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 根上 春 東京大学, 工学(系), 特別研究員(DC1)
• Project Period (FY): 2013-04-26 – 2016-03-31
• Keywords: 概日リズム / 遅延を持つ微分方程式 / メラトニン / 振動子の同期

Outline of Annual Research Achievements

生命活動における活性‐非活性状態の変化を数理モデル化し、そのリズムの安定化要因をシミュレーションを用いて明らかにすることで未知の制御システムへの示唆を得ることを目的とした。具体的には以下のように研究を行った。

ヒトの覚醒ー睡眠の状態変化を研究の対象とした。更に、ヒトの睡眠を制御する体内の因子としてメラトニンホルモン、活動によって蓄積する疲労を取り、ヒトの睡眠を制御する体外の因子として日照を取り、それらの変化に依存して覚醒ー睡眠の状態が決定すると仮定して遅延を持つ微分方程式を用いた数理モデルを構築した。この数理モデルにおいて、それぞれ異なる周期で変化する内部因子と外部因子が同期して安定した睡眠周期を構築する条件を明らかにし、安定した睡眠周期獲得に必要な機構への示唆を得た。

また、近年では時差を含む移動や夜間のシフトワークなどにより睡眠障害の患者が増加している傾向にあり、ヒトの睡眠リズムの制御機構を明らかにすることは重要な課題である。ヒトの睡眠周期は外部環境の変化に対してロバストであるが、個々の生体に固有の体内時計との連携システムの全体像は未知である。本研究においては数理モデルを用いてこの未知の機構を明らかにするための示唆を得るという意義がある。また、数学的には、遅延を持つ微分方程式が周期解を持つ条件を明らかにするという意義がある。

Research Progress Status

27年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

27年度が最終年度であるため、記入しない。