Establishing Theoretical Foundations for Mathematical Modeling of Pathological Biosystems and its Applications to Personalized Medicine

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 15H05707
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Mathematical informatics
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: AIHARA Kazuyuki 東京大学, 特別教授室, 特別教授 (40167218)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 宮野 悟 東京大学, 医科学研究所, 教授 (50128104) ; 鈴木 大慈 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (60551372) ; 奥 牧人 富山大学, 学術研究部薬学・和漢系, 特命准教授 (30633565) ; 藤原 寛太郎 東京大学, ニューロインテリジェンス国際研究機構, 特任准教授 (00557704) ; 中岡 慎治 北海道大学, 先端生命科学研究院, 准教授 (30512040) ; 森野 佳生 九州大学, 総合理工学研究院, 准教授 (90712737) ; 梶田 真司 福井大学, 学術研究院工学系部門, 助教 (40804191)
• Project Period (FY): 2015-05-29 – 2020-03-31
• Keywords: 生命病態システム / 数理モデリング / 個別化医療 / 内分泌療法 / 動的ネットワークバイオマーカー / 数理的基盤

Outline of Final Research Achievements

We have developed mathematical models of pathological biosystems such as intermittent hormone therapy for prostate cancer, and established a theoretical foundation for modeling and other analysis methods to apply the achievements to actual clinical treatment. In addition, we have founded the theory of dynamical network biomarker, a novel mathematical data analysis approach, and opened up a wide range of applications including personalized medicine based on the theory. In conclusion, this research has progressed more than it was originally planned.

Free Research Field

情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、PSAという優れたバイオマーカーが存在する前立腺がんをモデル疾患とすることで複雑系としての生命病態システムの実用的数理モデル化に成功するとともに、動的ネットワークバイオマーカー理論により病気が発病する前にその予兆段階を見出すデータ解析手法を確立した。このように実際の様々な疾患の個別化医療につながる数理的基盤を構築したことは学術的にも社会的にもその意義は非常に大きく、今後の社会実装研究への道を拓いた。