MIT研究者、AIで腫瘍進化の予測モデル構築に挑む

MIT生物学部のMatthew G. Jones助教は、人工知能と機械学習を活用して腫瘍の進化パターンを予測する計算モデルの構築に取り組んでいます。がん細胞が治療に対して耐性を獲得する過程を解明し、患者の治療成績を改善することが最終目標です。

がん治療において、患者が当初は治療に反応しても、やがて腫瘍が進化して治療が効かなくなるケースが頻繁に発生します。腫瘍は遺伝子構成やタンパク質シグナル、細胞動態を変化させる驚異的な能力を持ち、制御不能な状態へと移行していきます。

研究の中心は染色体外DNA（ecDNA）と呼ばれるDNA増幅現象です。染色体から切り出されて環状化したecDNAは、1960年代に発見された当初はまれな現象とされていましたが、次世代シーケンシング技術の進歩により、がん全体の約25%に存在することが判明しました。

Jones助教のチームは単一細胞系譜追跡技術を活用し、個々の細胞の進化履歴を解析しています。これにより、攻撃的な変異がいつ腫瘍の歴史に現れたかを特定し、リアルタイムでは観察できない動的プロセスの理解を目指しています。将来的には薬剤への反応予測や新規治療標的の同定につなげる計画です。

研究拠点であるMITのKoch統合がん研究所は、工学と基礎科学の融合を促進する設計がなされており、計算科学の研究室と実験室が隣接しています。ボストン地域の生物医学研究機関との連携も可能で、学際的な研究を推進する理想的な環境が整っています。