ビッグデータと多階層モデルを駆使したがん進化動態の定量的研究

利用大数据和多层次模型对癌症进化动力学进行定量研究

• 批准号: 20J22335
• 负责人: 高木 舜晟
• 金额: $ 1.98万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-24 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20J22335/
• 关键词: 数理モデル; ウイルスダイナミクス; がん細胞動態; 成人T細胞白血病; ヒトT細胞白血病ウイルス; 統計解析; 数理生物; 発症予測; in silico; がん再発; 個体ベースモデル; 病態進行予測; がん進化; 個体群動態; クローン多様性

1. 成人T細胞白血病（ATL）は、HTLV-1（ヒトT細胞白血病ウイルス1型）の感染を原因として発症する。発症者の割合は数％にとどまるものの、感染者数自体が国内だけでも約100万人に上ると言われており、発症した場合の予後は極めて悪い。予後を改善するためには発症を早期の段階で捕捉し治療介入することが望まれている。そこで本研究では、まずHTLV-1感染者の体内の感染細胞動態を計算する多階層数理モデルを構築し、あらゆる病態進行パターンの再現データを取得した。そのデータを用いて、早期発症予測に使用できる指標を探索するという新しい手法に取り組んだ。結果として、既存の単純なクローン多様性指標に比べ早期に悪性化クローンを検知する指標を発見した。本研究成果は、現在国際誌への投稿準備を進めている。2. 固形がんの形成過程について、空間構造も考慮した数理モデルによる解析を行い、当該研究について論文にまとめ発表した。

1. Adult T-cell leukemia (ATL) and HTLV-1 (T-cell leukemia type 1) infection cause the development of the disease. The number of infected persons in China is about 1 million. Early stage of treatment to improve symptoms In this study, the dynamics of infected cells in HTLV-1 infected individuals were calculated, and multi-level mathematical models were constructed to reproduce the disease. The use of indicators for early diagnosis and early detection is explored and new methods are selected The results showed that the existing single color index was higher than that of the early single color index The results of this study are now ready for submission to the International Journal. 2. The formation process of solid form, spatial structure, mathematical structure, analysis and analysis are considered. When the study is carried out, the paper is presented.