Patient-specific, mechanistic models of tumor growth incorporating artificial intelligence and big data
**1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？**
がん診断、治療、管理におけるその知見が進歩したにも関わらず、悪性腫瘍は今でも大きな公衆衛生の問題です。個々の患者が治療に反応すると予測される方法に応じて、治療法を個別に提供することで、がんとの戦いでさらなる進展がもたらされる可能性があります。このようなパーソナライズされた治療法の設計には、患者特有の情報かつ適切な腫瘍反応の数学的モデルが統合される必要があります。しかし、現在の腫瘍の開始、発展、侵入、療法への反応の厳密で実用的な数学理論の欠如は、このパラダイムを実現する基本的障壁です。これが本研究の主軸となる問いです。
**2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？**
本研究の目的は、機械的モデルとデータ駆動型モデルを統合することで、個々の患者に対する治療の予測、そして最適化の可能性を探る事です。また、数学モデルの利点と限界を示し、個々の患者に対する治療の反応を最適化するための機械的モデルの可能性についても議論します。この取り組みは数学的アプローチを持って個々の患者の治療に寄り添うという観点で独自性と創造性に富みます。
**3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？**
研究の着想は、がんに対するパーソナライズされた治療が必要とされる現状から来ています。そして、この課題に取り組むためには、個々の患者に対する治療反応を予測し、最適化するための数学的モデルが必要だと考えられました。この研究は、人間の健康に大きな影響を与える重要な課題を解決するための一助であり、数学と医療が融合する新たな分野を切り開く試みと言えます。
**4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？**
本研究では、腫瘍成長と治療をモデル化する様々なアプローチ、特に「ビッグデータ」と人工知能に基づくデータ駆動型モデルと、具体的なメカニズムに基づいた機械的モデルの概観を提供しています。具体的な事例を挙げて、それぞれのモデルの利便性と限界を明らかにしています。
**5. 本研究の有効性はどのように検証した？**
本論では、ビッグデータとAI、それに機械的なモデルを組み合わせることで、患者特有の治療への反応を予測し、最適化する可能性を議論しています。しかし、具体的な手法の有効性を実証するための評価や実験の結果は述べられていません。