Mechanistic modelling of colorectal carcinogenesis based on epidemiological data and an investigation of its validity

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究では、分子生物学の知見に基づいて数理モデルを構築し、その数理モデルを疫学データにあてはめる発がん機序モデリングを行い、その結果を一般的な疫学研究で用いられる記述モデルの結果と比較する。2022年度は、コロナウイルス感染症に関わる制約で、海外出張や学会発表に参加する機会が持てなかった。発がん機序モデルの導出については、分子生物学の知見と数理モデルの経験を有するコラボレーターとの議論を行う予定である。そのため、初年度（2022年度）は、機序モデリングの基盤となる経験を積みながら、発がんのプロセスに当たる新たなデータを含めた記述モデルを用いた統計解析を先に行うことにした。具体的には、広島、長崎の原爆被爆者コホートの固形がん罹患率の解析にはこれまで含まれていなかったデータを用いて、発がん過程の１つの段階に該当する事象と放射線被曝との関連を評価するため、そのデータを含めた統計解析を行った。その際、多状態モデルと言われる生存時間解析の手法を用いるため、多状態モデルの適用に関わる生存時間解析手法について研究を進めた。その中で、多状態モデルを用いることが多い競合リスクの問題を扱う統計手法の研究を行う機会が生じ、長期追跡を伴う疫学データにおける感覚と矛盾する研究成果について仮説を検証するシミュレーション研究を行った。また、原爆被爆者の放射線被曝と大腸がんの関連について、結腸がんのリスクは放射線被曝によって上がるが、直腸がんのリスクは上昇しないことが知られており、放射線疫学、放射線生物学のコミュニティでは長年多くの議論を呼ぶ謎となっている。2022年度に行った統計解析では、直腸がん罹患と放射線被曝の関連に焦点を当て、統計解析結果をまとめた。その成果に基づき、現在論文執筆中で、研究成果は2023年の放射線研究分野で最大の学会で発表予定である。