活動報告

活動目的・内容

非常にダイナミックな生命現象である「疾患」を数学・物理のテーマとして取り上げ、医学の研究グループと行っている共同研究に実際に参加することで、各自の専攻分野の知識を深めるだけでなく分野の枠を超えて研究の視野を広めることがこのSGの目的である。
病理診断の現場においては、固定した細胞組織の染色画像を観察し、細胞の形状や配列秩序から総合的に疾患の種類とその進行度を主に経験則に従って判断している。一般的に疾患時の組織は、健常時の組織構造に比べて個々の細胞の見かけや集団秩序が乱れていることが知られているが、組織のホメオスタシス（恒常性）の乱れを定量的に解析・評価することは未開拓の課題である。このSGでは、ヒト病理画像を用いて、個々の細胞やその集団秩序構造の乱れを物理学的に解析し、これを数理モデリングとリンクさせることで定量化し、読み解くことを目指しており、このような先行例のない研究テーマに意欲的に挑戦する参加者を募集する。 昨年度スタートした本SGは学部生から博士院生まで分野を超えた参加者が集っており、全体講義を通して知識を共有し、病理画像の解析にとりかかっている。今年度は、医学部・解剖センターに新たに導入された病理画像解析ソフトウェアなど新しい技術を積極的に活用し、昨年度培った経験をさらに大きく発展展開していくことを計画している。
参加者は数学・物理・医学の三つの研究グループを回って、このSGで用いる解析・モデル手法や理論について講義もしくは実際のデータを前にした実習を通じて習得する。例えば、さまざまな病理画像をどのように医師が見ているかについての講義（医学グループ）、これを解析する部分を実際に体験してもらう実習（物理グループ）、それらのモデル化を目指す界面ネットワークの数理に関する講義（数学グループ）などである。その中であがった成果や直面した疑問・問題点を全体のセミナーなどで発表・議論する。
 

活動成果・自己評価

本SGでは，病理組織の画像を解析して，健康な組織と区別するための物理的な指標を見つけ出す，という目標を掲げ，担当教員の指導の下で参加学生が自分の手で作業を行った．様々な組織の癌について，以下のように研究を進めた．
1． 病理画像診断に関する全体講義（鶴山）
2． 市販の病理サンプルの撮影による病理画像の作成
3． 病理画像を教材に核などの特徴を抽出する方法に関する講習（山本・鈴木）
4． 機械学習を利用した細胞核抽出の実習
5． データ解析の基本的な統計手法の勉強会とR実習（Svadlenka・複数回）
6． 画像解析の進捗を報告し担当教員から助言を受ける打ち合わせ（複数回）
7． 関連トピックに関する専門家の特別講義（ニューヨーク市立大学のC.Y.Shew教授，九州大学の河原吉伸教授）
自作の病理画像を用いて，上皮内癌の進行度の判定に使えそうな指標候補を見つけることができ，満足できる成果があがった．

参加メンバー