自己免疫疾患発症にともなうT細胞抗原受容体の多様性変化解析：数理的アプローチ

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本研究では、公共データを用いた解析と数理モデリングによる理論構築を組み合わせ、自己免疫疾患の発症過程に起こると考えられる、免疫細胞集団の変遷動態を明らかにすることを目的としている。自己免疫疾患は、病原体感染をきっかけとして起こりうるという仮説が知られている。疾患発症―未発症間の免疫細胞受容体多様性の変遷を理解するため、今年度は病原体感染を疾患の例として取り上げ、解析基盤の構築に取り組んだ。ヒトの免疫細胞集団は、病原体に対する親和性の異なる、多様な受容体を持つ免疫細胞で構成されると考えられる。データ解析では、健康な人・病原体感染者のT細胞受容体配列が取得された公共データを用いて、T細胞構成の差異の抽出に取り掛かった。T細胞構成を定量的に評価するために、受容体配列の類似度に基づいたクラスタリングを行った。さらに、公共データベースを参照して、各クラスタに含まれるT細胞受容体と、病原体配列との親和性を定式化する枠組みの構築に取り組んだ。一方で、免疫細胞集団には、抗原曝露歴の差異など様々な影響により個人差があるため、疾患未発症―発症者間には疾患以外の影響による差異も生じると考えられる。そこで、疾患発症による変化に注目するため、ある1種類の病原体感染によるT細胞受容体配列の構成変遷を表す数理モデルを構築した。公共データ解析により得た各サンプルの特徴を基にシミュレーションを行ったところ、サンプル間で異なる特徴を持つ動態が見られたため、これらの動態パターンを分ける理論的条件を導いた。本理論的条件の、公共データの疾患未発症・発症を判別する軸としての可能性を検討し、モデル構築と検討を繰り返すことで、自己免疫疾患発症過程における免疫細胞構成変遷の理論的背景を突き止めることが今後の目標である。上記の研究経過について、第31回日本数理生物学会大会で口頭発表した。