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がんのクローン進化過程の推定に基づく抗がん剤投薬計画の最適化

基于癌症克隆进化过程估计的抗癌药物治疗方案优化

基本信息

批准号：
17J08866
负责人：
今田雄太郎
金额：
$ 1.79万
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：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-04-26 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

がんのクローン進化において、がん部分型間の競合によるダイナミクスを数理的に記述する方法の一つとしては、生態学において捕食者-被食者関係を表す、一般化Lotka-Volterraモデルの利用が考えられる。がんのクローン進化のダイナミクスをデータ駆動的に解析するためには、がん部分型構成比の時系列データから、背後にあるこのような微分方程式モデルのパラメータを推定する手法が必要となる。そのため、我々は、データ同化で用いられる4D-Var及びsecond-order adjoint法を応用し、時系列観測データから、微分方程式の未知パラメータを推定し、その信頼区間を評価する手法の実装を行なった。推定精度評価の予備実験として、インスリン刺激依存的遺伝子制御モデルに対し本手法を適用し、Hmgcr遺伝子発現量の実データを用いてモデルパラメータの推定と、信頼区間評価を行った。また、我々が実装した手法以外にも、SINDyという非線形スパースシステム同定手法も検討し、一般化Lotka-Volterraモデルに対して、SINDyによるモデルパラメータ推定を試みた。しかし、がんのクローン進化ダイナミクスの推定に用いる予定であった血中循環腫瘍DNA (ctDNA) の時系列データは、現在公開されているデータではモデルパラメータの学習に必要なサンプル時点数が不足しているため、代わりにサンプル時点数が豊富なヒト微生物叢時系列データを用いて実験を行ない、微生物間の共生・競合関係を解析した。今後は、ctDNAの時系列データを十分な時点数取得できるようにし、そのシーケンシングデータに対して我々の手法を適用して、がんのクローン進化のダイナミクスを明らかにしたい。その後、抗がん剤投薬量情報と合わせることで、がん部分型構成比に応じて抗がん剤投薬量を調節し、腫瘍増殖を抑制するフィードバック制御系を構築したいと考えている。

A mathematical description of the evolution of lotka-volterra, a description of the predator-prey relationship in ecology, and a study of the utilization of Lotka-Volterra. It is necessary to analyze the evolution of differential equations and to estimate the time series of partial type composition ratios. The 4D-Var and second-order adjoint methods are used to estimate the unknown differential equations and evaluate the information intervals. The estimation accuracy evaluation is based on the estimation accuracy of Hmgcr, and the estimation accuracy of Hmgcr is based on the estimation accuracy of Hmgcr. In addition to the above, SINDy is a non-linear method to determine the same method. In addition, SINDy is a generalized Lotka-Volterra method to determine the same method. In addition, SINDy is a non-linear method to determine the same method. The time series of circulating tumor DNA (ctDNA) is now open to the public. The time series of circulating tumor DNA (ctDNA) is not enough. The time series of circulating tumor DNA (ctDNA) is now open to the public. The symbiosis and cooperation between microorganisms are analyzed. In the future, ctDNA's time-series data will be obtained in ten minutes. After that, the dosage information of the anti-tumor agent is combined with the composition ratio of the anti-tumor agent, and the proliferation is suppressed.