企画名

参加教員

企画の概要

　このＳＧは、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（病理）の専門家との共同研究に参加することで、分野の枠を超えた学識を身に着け、これを各自の専門分野へと活かすことがこのSG の目的である。

病理診断の現場においては熟練した病理医が、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疾患とその進行度をその経験から総合的に判断している。例えばがん組織は、健常な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。このように研究と直結した新しいテーマに意欲的に挑戦する参加者を募集する。

2018 年度にスタートした本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。初年度は一般公開されている病理画像の解析を始めたが、2 年目には研究発表にも利用できる独自の病理サンプルを入手し、画像の撮影や細胞核データの抽出を行なった。また、3 年目には、基底膜が激しく変形しているような病理画像の解析を可能とする数理アルゴリズムを実装した。昨年度には新しい病理サンプルを撮影し、画像解析ソフトウェアの新しい技術を活用することで、解析できる画像の幅と得られるデータの量はさらに広がった。今年度は数理統計解析により重点を置き、数理モデリングや新古のデータ解析手法の理論的な背景と応用方法を学びながら、病理画像を自動的に診断する分類器を開発し、データに隠された情報を読み取っていく。

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。また、前期終了時を目途に中間発表会を実施し、それまでの実習における成果のまとめと後期に向けた解析やモデル手法の課題を再設定するなどの機会を設ける。さらに外部から研究者を招聘したセミナーの実施も予定している。

実施期間・頻度

令和６年度・前期　後期
自由設計型SG：週に1 回程度、時間のあるメンバーで集まり（オンラインまたは対面）、講義や演習を行い進捗状況について議論する。長期休暇を中心に集中講座・セミナー・実習を実施する。

TA雇用の有無

無し

その他、特記事項など

TA 雇用は予定しないがスポットでの謝金雇用は予定している。
生物・物理・数学分野の研究を行っている修士課程・博士後期課程の院生を主に想定しているが、意欲のある学部学生の参加も広く歓迎する。

問い合わせ先

yamamoto.akihisa.6w＊kyoto-u.ac.jp, sakajo＊math.kyoto-u.ac.jp
（＊を@に変えてください）

スタディグループへの登録は締め切りました。
関心のある方は macs ＊sci.kyoto-u.ac.jp（＊を@に変えてください）までご連絡ください。
 

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

　昨年度に引き続き，子宮頸部の上皮内癌について市販の病理組織の画像を解析し，健常な組織と区別するための物理的な指標を見つけ出す研究を行った．今年度も、例年に引き続き参加学生が自分の手で作業を行った．さらに今年度はSGの体制と学生参加人数の両面で大きな変化が生じたため、参加学生と教員、また教員間で密に打ち合わせをしながら活動を進めた。特に、8月には対面にて1日かけた打ち合わせを行い、これまで各自で進めてきた解析手順の整理、持ち寄った解析結果に基づく密な議論とそれに基づいた論文化に向けての打ち合わせを行った。今年度は以下の新しい成果を得ることができた：

1. これまでに取得してきた病理サンプル画像について、炎症部など解析に不適切な領域を再度確認し、統計解析を行う際の関心領域を最適化した。
2. これまでに開発した等高線アルゴリズムおよび統計解析について、データ解析の流れとアルゴリズムを再確認し、細部の修正と整合性の確認を行った。
3. 各病理画像について癌の進行度を表す区分（健常、CIN1、CIN2、CIN3）ごとの統計量の推移を評価するために、多重検定効果を考慮に入れた統計検定の解析を行った。

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