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。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，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．今年度は子宮頸癌を中心に，毎週オンラインで集まり，議論しながら以下の新しい成果を出すことができた：
 

1. 　新たな病理サンプルを撮影し，解析の対象となる画像の数を増やした．
2. 　機械学習に基づく最新の細胞抽出ソフトウェアを援用することにより，病理画像における核抽出の効率を昨年度に比べ大幅に改良した．
3. 　昨年度に開発した等高線アルゴリズムを用いて，細胞核の特徴量を表すデータを取得し，その統計解析を行なった．
4. 　特徴量の解析結果を基に，ガンの進行度を診断するための，ランダムフォレストによる原始的な分類器を構築した．

　毎週定期的に集まって議論したことと，参加学生が活発にSGの作業に加わり本質的に貢献したことのおかげで今年度も研究の大きな進展があり，充実した1年間であったため，来年度も全員が参加の継続を希望している

参加メンバー