1．メンバー

プロジェクトリーダー	岡田 眞里子

2．研究目的・背景

　シグナル伝達系は、環境と細胞内の遺伝情報をつなぐシステムで、これらの異常は疾患の発症に広く関与することが知られています。シグナル伝達系では、リガンドと受容体結合の親和性の違いを細胞の形質の違いへと変化させるといった性質を持っています。このように、入力のわずかな差が大きな差として生じるような非線形性の高いシステムにおいては、実験研究だけではなく、計算や数理モデルなどを利用した研究アプローチが必要となります。
　本研究室では、がんや炎症をはじめとした疾患におけるシグナル伝達系と転写制御のネットワークを対象に、その規則性や制御機構を明らかにし、その知識を細胞操作や薬剤同定に活かすことを目的としています。

3．研究内容

3-1．全シグナル伝達経路の数理モデリング

　細胞は、外部環境に応じて、増殖、分化、細胞死などの運命選択を行います。外部からの情報は、細胞膜から細胞質におけるシグナル伝達経路により処理されますが、細胞内には多くの種類のシグナル伝達経路が存在し、クロストークやフィードバック制御を行うため、入力と出力の関係が必ずしも明らかではありません。このような性質が、シグナル伝達系を対象とした薬剤応答の定量的理解を困難にしていると考えられます。このようなシステムの特性を理解するために、細胞の数理モデリングを行っています。これまで、がんにおけるErbB受容体―ERK−AKT経路および炎症におけるNFkB経路などの数理モデルを構築しています。また、これらのモデルを一般に利用可能にし、さらに編集、統合、シミュレーション可能なBioMASS（Modeling and Analysis of Signaling Systems）を公開しています。BioMASSのパッケージはhttps://pepy.tech/project/biomass　から無料でダウンロード可能です。

3-2．患者固有モデルの構築

　前述したBioMASSを基盤として、細胞モデリングと臨床データを合わせたイン・シリコ患者固有モデル（バーチャル・ペイシェント）の構築を行っています。このことにより、患者ひとりひとりの遺伝特性を基盤とした数理モデル構築とシミュレーション解析が可能になります。また、シミュレーション結果からは、サブタイプ分類、予後分類、薬剤感受性解析が可能になります。これまでに、TCGA(The Cancer Genome Atlas)のトランスクリプトームのデータを利用したトリプルネガティブ乳がんの予後分類と薬剤予測が可能になっています。また、このアプローチは他のがんに適用可能です。この患者固有モデルのパッケージPasmoPy (Patient-Specific Modeling in Python)はhttps://pepy.tech/project/pasmopyからダウンロード可能です。

細胞ネットワーク制御プロジェクト

ウェブサイト	http://www.protein.osaka-u.ac.jp/cell_systems/index.html （大阪大学蛋白質研究所細胞システム研究室）
E-mail	mokada※protein.osaka-u.ac.jp（※を＠に置き換えてください。）