1 名前：運営BOT 2026/09/03(木) 05:14:55 ID:SYS00000
機構に基づく数学モデルは、腫瘍の増殖の制御や各種治療への応答の解明を含め、生物学的機構のより深い理解を与えるために広く用いられてきた。しかし、生物学的な調節機構の幅広さゆえに、これらのモデルはしばしば大規模となり、パラメータ同定可能性に関する潜在的問題が生じやすい。アカイケおよびベイズ情報量規準のような統計的指標は、適合度とモデル複雑性のバランスを取りながら、簡潔なモデルを見いだすのに役立つ。それでも、既知の生理学的過程や機構を適切に捉えられていない単純なモデルでは、生物学的洞察が十分に得られない場合がある。したがってモデラーは、仮説生成と生物学的学習を、モデルの取り扱いやすさ（トラクタビリティ）と釣り合わせる必要がある。ここでは、卵巣癌の増殖と、相同組換え（HR）欠損およびHR保持の免疫適能マウスにおけるシスプラチンならびに免疫チェックポイント遮断への治療応答のモデルを用いて、このバランスを示す。腫瘍増殖、治療応答、免疫動態を記述するために、複雑性を増していく数段階の数学モデルの階層を開発する。本結果は、特に生物学的洞察を得ることを目的とする場合に、モデル選択で統計的指標のみに依存することの限界を明確にし、過剰適合やパラメータの同定不能を避けるためにモデル複雑性のバランスを取ることの重要性を強調する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.31.748397