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細胞間相互作用の数理科学的なモデル構築と理論化

研究代表者
川崎秀二
岩手大学・理工学部・物理材料理工学科
http://www.se.iwate-u.ac.jp/teacher/kawasaki-shuji

研究概要

 本研究ではこれまで、与えられた遺伝子発現量マトリクスに対し、既知のツールを適用して各細胞にわたる挙動を調べる事を行なってきている.1つには、ツール Velocyto (*1) により、扱っている検体データにおいてはECM(上皮間葉転換)がメインストリームとして起こっている事が分かった.それを受け、ECM誘導の主要因の1つとなる遺伝子であるTGF-β関連遺伝子をデータベースからピックアップし、その中から本データで実際に関連しているものを抽出する事を行なった.ここで開発中の抽出手法は、他の作用に対する関連遺伝子を抽出する際にも有効であると考えている.この「関連遺伝子の抽出がうまくできる事」は重要である.全ての遺伝子にわたる遺伝子発現量ベクトルの間の相関をそのままとっても、普通に-1~ +1で満遍なく分布しているようにはならず、小さな値のみに集中している事が多い.これは、長さ1万数千の遺伝子発現量ベクトルの中に、挙動の異なる(即ち独立な)遺伝子群が
複数含まれている事を意味すると考えられる.つまり、発現量ベクトル全体同士の関連性を見ようとすると、あまり精確な情報は期待できない.適切な局所情報に切り分ける事が重要である.実際、ある程度適切な切り分け後は、相関が-1~ +1にわたり分布を呈するようになっている.これは一種の層別とも考えられる.
 もう1つには、ツール Monocle (*2) により、「擬似時間」の流れに沿って各遺伝子の作用の経時変化がどのようなプロファイルになっているか、1つの大まかな情報を得た.ただ、ここでの結果は他の手法での結果と整合しない面があり、まだ1つの参考情報と捉えるべき可能性が残されている.それには、
遺伝子発現量ベクトルの差の解析おいて、ここでもやはり局所的に挙動の異なる遺伝子群が含まれている事の影響が小さくないと考えている.また、擬似時間の代替物となるものを検討中であり、ある特性指標値の大きさの順に局所遺伝子群の発現量ノルムを並べると、時定数の大きな(緩やかな)正値あるいは負値の指数関数的増大性を呈し、これはがん悪性化に対応する発現量の加速度的増大への推移を示していると考えている.この中で、正の相関(促進作用)を持つ遺伝子と負の相関(抑制作用)を持つ遺伝子群への連動的作用の推移が起こっており、これを系統的に抽出する手法を検討・開発中である.この抽出が正しくできれば、擬似時間の代替物となるだけでなく、遺伝子相互作用のネットワークが明らかになると考えている.
 
*1) 細胞を異なる挙動のクラスタへ分類し、細胞系譜の趨勢を「場の力」のように矢印で各クラスタ上に可視化するツール.
*2) 遺伝子発現量マトリクスから、細胞系譜を「擬似時間」の流れに沿って逆算的に最小全域木により構成し可視化するツール.

 

参考文献

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    Biophys. Phisicobiol., 15: 235-250, 2018. PubMed ID: 30713824
  3. *Itano K, Ito T, Kawasaki S, Murakami Y, Suzuki T. Mathematical modeling and analysis of ErbB3 and EGFR dimerization process for the gefitinib resistance.  
    JSIAM Lett., 10: 33-36, 2018. DOI: 10.14495/jsiaml.10.33
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