リアルタイムイメージングから構築するがん細胞動態の高精度予測モデル

基于实时成像构建的癌细胞动力学高精度预测模型

基本信息

批准号：
19K12207
负责人：
小田切健太
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Senshu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究課題は、実験で得られたがん細胞動態の計測データを利用して、高精度予測が可能な細胞集団動態の数理モデル構築が目標である。そのために、実験による細胞動態のデータ計測、細胞動態の数理モデル構築、実験データを利用した数理モデルのパラメータ推定の3段階の研究を組み合わせて、研究を効率的に進めている。当該年度では、既に当研究で構築している数理モデルの修正とパラメータ推定のための研究を主として進めていった。数理モデルについては、これまでの研究で構築した創傷治癒過程を記述する数理モデルを基にして、圧刺激により血管状（ネットワーク状）構造を自発的に形成する血管上皮細胞の細胞動態を想定した数理モデルの構築を進めていった。細胞間接着の強度や細胞の形状（アスペクト比）に関するパラメータを変化させることで、細胞集団が長時間に渡って血管状構造を維持するような結果が得られた。また、圧刺激の効果を明示的に加えたモデルへの拡張も進めていたが、実装には至らなかったパラメータ推定に関しては、昨年度に引き続き創傷治癒過程の数理モデルによる数値計算結果から得られた時系列データを用いて、ディープラーニングによる特徴的な細胞ダイナミクスの抽出を進めていった。しかし、特徴的な時間変化を示すいくつかの自由度と数理モデルにおけるパラメータの対応について、パラメータ推定につながるレベルでの十分な理解を深めていくことはできなかった。

该研究项目的目标是利用通过实验获得的癌细胞动态测量数据，构建可以高精度预测的细胞群动态数学模型。为此，我们通过结合三个阶段的研究来有效地进行我们的研究：通过实验测量细胞动力学数据，构建细胞动力学数学模型，并利用实验数据估计数学模型的参数。今年我们主要对本研究中已构建的数学模型的修改和参数的估计进行了研究。关于数学模型，我们基于先前研究中构建的描述伤口愈合过程的数学模型，假设血管上皮细胞由于压力刺激而自发形成血管（网络状）结构的细胞动力学。数学模型的构建。通过改变与细胞间粘附强度和细胞形状（纵横比）相关的参数，获得了细胞群长期保持血管样结构的结果。我们还致力于将模型扩展为明确添加压力刺激效果的模型，但我们无法实现它。关于参数估计，我们从去年开始使用伤口愈合的数学模型进行数值计算以获得结果使用时间序列数据，我们继续使用深度学习提取特征细胞动态。然而，尚不可能对表现出特征时间变化的几个自由度与数学模型中的参数之间的对应关系进行充分的理解，从而导致参数估计。