特別研究２B （波江野）

Advanced Research 2B

990C952

03GRRES602

佐伯　晃一、波江野　洋

Hiroshi Haeno

2026年度後期

2026年度

②Second semester

集中講義

Intensive Course　

生命科学研究科

Graduate School of Biological Sciences

3.0単位

卒業研究（研究指導）

Graduation research(Research Guidance)

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

発がんの数理モデル解析、統計解析、オミクス解析を用いて疾患の機序に関わる生命現象について理解するための研究を行う。

Students will conduct research mainly accompanying mathematical modeling, statistical analysis, and omics analysis in order to understand the mechanisms of diseases in life science.

数理モデル解析、統計解析、オミクス解析等の知識と研究技術を習得し、それを基に、上記のうち未解明の問題を明らかにするために研究を行い、その結果をまとめ、部門内ミーティング、学内発表会や学会で発表できる能力を身に付ける。
　本研究科のディプロマポリシー「生命科学における高度な技術を習得することで、これを駆使して、生命科学諸分野の課題の解決に貢献できる研究能力」を身に付ける科目である。

Students will acquire knowledge of mathematical modeling, statistical analysis, omics analysis, and other skills, and will learn the methodologies used for research. Based on this, students will conduct research to uncover unsolved problems in such area, summarize and will present their results at lab meetings and at internal and external meetings.

がんを代表とする疾患における未解明の問題を理解し、これを研究を通して解決する能力、研究成果を整理分析し、まとめ、人に説明し、発表できる能力を身につける。そして、これまでの修士課程の研究成果について発表会で発表し、さらに、最終学期の場合は、修士論文として著すことができる。　
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Students will understand unsolved questions in the field of medicine (e.g. cancer) and acquire an ability to solve such questions through research. Students will also be able to acquire ability to analyze and summarize the results, to explain to others, and present the summary of the results throughout the course at the semester-end meeting and write a master's thesis in case of the final semester.

毎日の研究活動の他に、毎週の論文詳読会と研究報告会に参加すること。

Students will need to attend weekly lab meetings (the progress report and the journal club) besides engaging in their daily research activities.

ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／プレゼンテーション　Presentation

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自分の研究に関連する原著論文をPubMed等で探して読み、その内容を研究計画や結果解析等について考える材料にすること。

Students will need to find through a search engine (e.g. PubMed) and read original papers that are related to their research theme, in order to make good use of the contents of such papers for their research planning and analyses of their results.

研究態度（25％）　研究成果（25％）
修士論文および修士論文研究発表（秋期入学の場合、中間発表）の評価（5０％）

Evaluated by their performance and enthusiasm in their research activity (25%), results of the research (25%), and rating of the master thesis as well as the presentation at the meeting for master thesis (For the students who entered into the graduate school in autumn, rating of the presentation at the interim presentation meeting) (50%).

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

研究テーマに関連する英語論文、総論を参考にする。

Original papers and reviews, being related to the students' research, published in scientific journals.

【特別研究の概要】
1)　１年次からの研究を継続して行うとともに、新たに生じた問題や疑問等を解決するために、研究室メンバーとの議論、関連分野の学術論文等を参考に、新たな研究方針を決定する。
2) 新たな研究の遂行に必要な研究技術•設備について議論し、新技術導入が必要な場合は技術修得のために関連研究室の教員と連携する。
3) １ヶ月単位で成果の進捗状況を確認•議論し、問題が生じた場合はその解決法を議論する。
4) 成果は、１ヶ月に１回の頻度で研究室ゼミで発表し、他研究室教員と研究成果ならびに方針について意見交換する。
5)　研究科における修士論文研究発表会（秋期入学の場合は中間発表会）において、研究プロジェクトの理解度、基礎知識、発表の構成、スライドの構成、プレゼンテーション能力、質疑応答能力、のそれぞれの項目について評価を受ける。
6)　研究成果を修士論文としてまとめ、論文作製技術を学ぶ（秋期入学の場合を除く）。
7)　これら全般を通して、研究者・技術者としての基礎的技能を滋養することを目標とする。

【授業計画】
第１回：研究計画の実行：連立微分方程式の解法を用いた解析
第２回：研究計画の実行：ギレスピーアルゴリズムを用いた確率シミュレーション解析
第３回：研究計画の実行：シミュレーション結果と解析解の比較
第４回：研究計画の実行：確率シミュレーションの可視化
第５回：研究計画の実行：分枝過程を用いた絶滅確率の計算
第６回：研究計画の実行：モランモデルを用いた発癌確率の計算
第７回：研究計画の実行：公開データベースからがん種ごとの生存期間データの取得
第８回：研究計画の実行：データと確率モデルによる結果のフィッティング
第９回：研究計画の実行：オミクスデータ解析による数理モデルの検証
第１０回：研究計画の実行：数理モデルの改良
第１１回：研究計画の実行：改良された数理モデルとデータとの再フィッティング
第１２回：研究計画の実行：結果の可視化と解釈
第１３回：研究のまとめ：研究結果の総括、研究発表の準備、修士論文作成（秋期入学の場合を除く）
第１４回：研究のまとめ：研究発表の準備（ポスター／スライドの作製）、修士論文作成（秋期入学の場合を除く）
第１５回：研究発表

【研究分野】　がんを代表とする疾患の数理モデル解析研究 　　
がんを代表とする疾患について、発症機序や薬剤耐性機序を最新知見に基づいて仮定し数理モデルシミュレーションによる解析を実施し、既存のデータとのフィッティングにより疾患を理論的に解明するための研究を行う。

[Outline]
1) Students will continue the research from the first grade, resoving any problems arising by discussing with lab members and by examining scientific papers related to their research subject, and change the direction of the research if necessary.
2) Students will discuss on technics and devises required for their research with colleagues, and, if necessary, collaborate with other laboratories to introduce new technologies.
3) Students will need to discuss about the results every month with instructors to find out solutions to any problems.
4) Students will need to present their results at the lab meeting once a month, and discuss with colleagues about the results and future plans.
5) Students will be evaluated at the meeting for master thesis presentation (or the interim presentation meeting for those who entered into the graduate school in autumn) on their understanding of thier project, basic knowledge about life science, structure of the presentation and the slides, presentation skills and ability to respond to questions.
6) Students will write the master thesis out of their results and learn how to write a paper (except for those who entered into the graduate school in autumn).
7) Through these activities, students will acquire basic skills for researchers or technical exparts.

[Course plan]
I. Execution of the research:
1. Students will analyze ordinal differential equations.
2. Students will analyze stochastic simulations based on Gillespie's algorithm.
3. Students will compare the simulation results with analytical results.
4. Students will visualize the results of stochastic simulations.
5. Students will calculate extinction probability of branching process.
6. Students will calculate cancer initiation probability of Moran model.
7. Students will obtain survival data of cancer patient from public database.
8. Students will fit stochastic simulation results to the data.
9. Students will validate their results by using omics data.
10. Students will modify the mathematical model.
11. Students will refit the simulation results to the data.
12. Students will visualize and interpret the results.
II. Summarizing the research:
13. Students will summarize the results of their research, prepare for the presentation, and write the master thesis (except for those who entered into the graduate school in autumn).
14. Students will prepare for the presentation, making a poster or slides, and write the master thesis (except for those who entered into the graduate school in autumn).
15. Students will present their results in the official meeting at the master course.

[A research area]
Studies of the mechanisms of diseases in life science using mathematical and computational analysis.
Students will select their research subject from the followings:
Cancer initiation, cancer drug resistance, disease omics analysis, and disease AI analysis.

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特になし。

Nothing in particular.

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