2 0 0 0 OA 生命病態システムの数理モデリングとその個別化医療への応用のための数理的基盤の確立
1. 数理モデルに基づく前立腺がんの内分泌療法と他の疾患への展開前立腺がんに関しては、PSA(Prostate Specific Antigen: 前立腺特異抗原)という高感度のバイオマーカーが存在するため、数理モデルの性能を PSAデータを用いて定量的に評価することが可能である。平成28年度は、昨年度までの解析をさらに進めると共に、統計的機械学習理論を用いて、不十分なPSA時系列データからの予後予測を目指した拡張手法の研究および数理モデルによる分類と癌の転移との関係性についての検討を行った。2. 動的ネットワークバイオマーカー理論の発展とその応用本研究では、病態の変化を一種の複雑生体ネットワークの動的な状態遷移としてとらえ、疾患前後で先導して不安定化する生体ネットワークの部分ネットワーク (動的ネットワークバイオマーカー DNB) を効率的に検出する数理手法とアルゴリズムを開発している。平成28年度は、これまでの成果をさらに発展させ、あらたな遺伝子発現情報のビッグデータを解析の対象として DNB の有効性を確認した。また、DNB を効率的に検出する数理手法の理論的基盤の整理、観測データから生命システムの複雑ネットワーク構造を再構築する手法の開発、DNB 検出に応用可能なテンソル解析など機械学習手法の開発、腫瘍内不均一性を含めた癌の進化シミュレーションモデルの構築、構成要素の多様性減少による遷移方式および遷移に関わる少数因子の相互作用を記述した数理モデルの構築と分析などを行った。
1 0 0 0 OA 免疫系に関する数理モデル研究
- 著者
- 中岡 慎治 滝 久雄 合原 一幸
- 出版者
- 東京大学生産技術研究所
- 雑誌
- 生産研究 (ISSN:0037105X)
- 巻号頁・発行日
- vol.62, no.3, pp.235-240, 2010-05-01 (Released:2010-09-22)
- 参考文献数
- 20
本研究解説では,免疫学における定量数理モデルを用いた研究の紹介を通じて,理論免疫学(theoretical immunology)分野における最近の研究動向についてレビューする.続いて,各研究グループによって独立に構築されてきた数理モデルを横断的に検討し,それら数理モデル間に共通性・類似性が存在することを示す.