Math can help uncover cancer's secrets | Irina Kareva

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Masaki Yanagishita

I am a translator.

私は「翻訳者」です

I translate from biology into mathematics

生物学から数学へ

and vice versa.

またその逆の 「翻訳」をします

I write mathematical models

私は数学的なモデルを 作っていて—

which, in my case, are systems of differential equations,

私の場合 微分方程式ですが

to describe biological mechanisms,

それで細胞の成長のような

生物学的メカニズムを記述します

such as cell growth.

Essentially, it works like this.

基本的には こんな感じです

First, I identify the key elements

まず あるメカニズムを 動かしているものが何か

that I believe may be driving behavior over time

その基本的要素を

of a particular mechanism.

探し出します

Then, I formulate assumptions

それから それらの要素が

about how these elements interact with each other

お互い同士や周囲と どう相互作用するか

仮説を立てます

and with their environment.

It may look something like this.

たとえば こんな感じです

Then, I translate these assumptions into equations,

さらに その仮定を 方程式に書き直します

which may look something like this.

たとえば こんな感じの

Finally, I analyze my equations

最後にその方程式を分析し

and translate the results back into the language of biology.

結果を 生物学の言葉へと 翻訳します

A key aspect of mathematical modeling

数学的モデルを作る上で 重要なポイントは

is that we, as modelers, do not think about what things are;

物事が何であるかを 考えるのではなく

we think about what they do.

その挙動を 考えるということです

We think about relationships between individuals,

対象が細胞であれ 動物や人間であれ

whether they be cells, animals or people,

各要素の間の関係が どうなっているのか

and how they interact with each other and with their environment.

互いや周囲に対して どう相互作用するのかを考えるんです

Let me give you an example.

例を挙げましょう

What do foxes and immune cells have in common?

キツネと免疫細胞に 共通するものは何でしよう？

They're both predators,

どちらも捕食者だということです

except foxes feed on rabbits,

違うのは キツネが 食べるのはウサギで

and immune cells feed on invaders, such as cancer cells.

免疫細胞が食べるのは がん細胞のような侵略者だという点です

But from a mathematical point of view,

でも数学的な視点からすると

a qualitatively same system of predator-prey type equations

質的には 同じ捕食者-被捕食者の 関係を表す方程式によって

will describe interactions between foxes and rabbits

キツネとウサギの関係も

がんと免疫細胞の関係も 表せます

and cancer and immune cells.

Predator-prey type systems have been studied extensively

捕食者-被捕食者の システムについては

研究論文がたくさんあり

in scientific literature,

describing interactions of two populations,

２つの集団の一方の生存が 他方を食べることに依存する場合の

where survival of one depends on consuming the other.

相互作用として記述されています

And these same equations provide a framework

それと同じ方程式が

がんと免疫細胞の相互作用を 理解する枠組みを与えてくれ

for understanding cancer-immune interactions,

where cancer is the prey,

そこでは がんが被捕食者

and the immune system is the predator.

免疫細胞が捕食者です

And the prey employs all sorts of tricks to prevent the predator from killing it,

被捕食者は捕食者に殺されまいとして あらゆることをします

ranging from camouflaging itself

自らを偽装することから

to stealing the predator's food.

捕食者の食べ物を 盗むことまで

This can have some very interesting implications.

これは いろいろ面白いことを 意味し得ます

For example, despite enormous successes in the field of immunotherapy,

たとえば 免疫療法は 大きな成功を収めていますが

there still remains somewhat limited efficacy

固形腫瘍に関しては

依然 限定的な効果しか 上げていません

when it comes solid tumors.

But if you think about it ecologically,

しかし生態学的に考えるなら

がんと免疫細胞—

both cancer and immune cells --

被捕食者と捕食者は

the prey and the predator --

require nutrients such as glucose to survive.

いずれも生存のために ブドウ糖のような栄養を必要とします

If cancer cells outcompete the immune cells for shared nutrients

腫瘍微小環境で共有されている 栄養の獲得において

もし がん細胞が 免疫細胞に勝るなら

in the tumor microenvironment,

then the immune cells will physically not be able to do their job.

免疫細胞は その機能を 果たせなくなります

This predator-prey-shared resource type model

この「捕食者と被捕食者が共有するリソース」 という形のモデルが

is something I've worked on in my own research.

私が研究で 取り組んできたものです

And it was recently shown experimentally

最近 実験的に示されたことですが

that restoring the metabolic balance in the tumor microenvironment --

腫瘍微小環境の 代謝のバランスを回復すると—

that is, making sure immune cells get their food --

つまり 免疫細胞がちゃんと 食べ物を得られるようにすると

can give them, the predators, back their edge in fighting cancer, the prey.

免疫細胞は 被捕食者であるがんとの戦いで 優位を取り戻せるのです

This means that if you abstract a bit,

すこし抽象化するなら

you can think about cancer itself as an ecosystem,

がん組織そのものが １つの生態系と見なせ

where heterogeneous populations of cells compete and cooperate

その中で 異なる種類の細胞が 場所と栄養を求めて

競合や協力をし

for space and nutrients,

捕食者である免疫システムと 渡り合ったり

interact with predators -- the immune system --

migrate -- metastases --

移動 つまり転移をしたり しているということで

all within the ecosystem of the human body.

すべてが人体という 生態系の中で起こっているわけです

And what do we know about most ecosystems from conservation biology?

保全生物学の知見から 多くの生態系について 言えることは何でしょう？

That one of the best ways to extinguish species

種を絶滅させるには

is not to target them directly

直接それを狙うよりも

but to target their environment.

その環境を狙うほうが 効果的だということです

And so, once we have identified the key components

だから腫瘍環境の

of the tumor environment,

主要な要素を特定できれば

we can propose hypotheses

仮説の作成や

and simulate scenarios and therapeutic interventions

シナリオや治療法の シミュレーションが

all in a completely safe and affordable way

まったく安全で 安価に行えるようになり

and target different components of the microenvironment

微小環境の様々な要素を 標的にして

in such a way as to kill the cancer without harming the host,

がんだけを殺し

私や皆さんのような宿主を 傷つけない方法を探れます

such as me or you.

And so while the immediate goal of my research

私の研究の直接の目的は

is to advance research and innovation

研究やイノベーションを進め

and to reduce its cost,

コストを下げることですが

the real intent, of course, is to save lives.

本当の目的は 人の命を救うことなんです

And that's what I try to do

私はそれを

数学的モデルを生物学— 特に薬の開発に適用することで

through mathematical modeling applied to biology,

and in particular, to the development of drugs.

行おうとしています

It's a field that until relatively recently has remained somewhat marginal,

この分野は比較的最近まで あまり注目されてはいませんでしたが

but it has matured.

今や 成熟していて

And there are now very well-developed mathematical methods,

とても発展した 数学的手法があり

a lot of preprogrammed tools,

無料のものも含め

including free ones,

沢山のソフトウェアが 作られていて

and an ever-increasing amount of computational power available to us.

使える計算能力は 日々増え続けています

The power and beauty of mathematical modeling

数学的モデルの偉力と美は

lies in the fact that it makes you formalize,

私たちが 知っていると思うことを

in a very rigorous way,

厳密な形で

what we think we know.

定式化できる点にあります

We make assumptions,

私たちが仮説を作り

translate them into equations,

それを方程式に書き直し

run simulations,

シミュレーションを 実行するとき

all to answer the question:

１つの疑問に 答えようとしています

In a world where my assumptions are true,

自分の仮説が 正しいとしたら

what do I expect to see?

何を見ることになるか？

It's a pretty simple conceptual framework.

これはすごくシンプルな 概念的枠組みです

It's all about asking the right questions.

まず正しい質問を問うことが 何より重要ですが

But it can unleash numerous opportunities for testing biological hypotheses.

これは生物学的な仮説をテストする 多くの機会をもたらしてくれます

If our predictions match our observations,

もしモデルから予測されることが 観察と一致するなら素晴らしいです

great! -- we got it right, so we can make further predictions

モデルがうまく 機能しているということで

モデルのそこかしこを変えて さらに予測をすることができます

by changing this or that aspect of the model.

If, however, our predictions do not match our observations,

でも予測が 観察と一致しないなら

that means that some of our assumptions are wrong,

仮定がどこか 間違っていることを意味し

and so our understanding of the key mechanisms

背後にある生物学的 メカニズムの理解が

of underlying biology

どこかまだ

is still incomplete.

不完全だということです

Luckily, since this is a model,

さいわい これはモデルなので

we control all the assumptions.

あらゆる仮定を 制御できます

So we can go through them, one by one,

だから仮定の １つひとつをチェックして

identifying which one or ones are causing the discrepancy.

どこで齟齬が生じているのか 特定できます

And then we can fill this newly identified gap in knowledge

新たに見つかった 知識の穴を埋めるには

実験的手段と 理論的手段の 両方が使えます

using both experimental and theoretical approaches.

Of course, any ecosystem is extremely complex,

もちろん生態系は 皆とても複雑なものなので

and trying to describe all the moving parts is not only very difficult,

あらゆる変動要因を記述しようとするのは 大変なだけでなく

but also not very informative.

あまり役にも立ちません

There's also the issue of timescales,

時間的尺度の問題もあります

because some processes take place on a scale of seconds, some minutes,

プロセスによって 数秒間のものもあれば

数分 数日 数年の ものまであります

some days, months and years.

It may not always be possible to separate those out experimentally.

実際の実験で それを取り出すのは 必ずしも可能ではありません

And some things happen so quickly or so slowly

また あまりに早く あるいは あまりにゆっくりと起きるため

that you may physically never be able to measure them.

物理的に計測することが できないかもしれません

But as mathematicians,

でも数学者には

we have the power to zoom in on any subsystem in any timescale

どんな時間尺度の どんなサブシステムにも 焦点を合わせられるし

and simulate effects of interventions

どんな時間尺度で起きる 効果だろうと

that take place in any timescale.

シミュレーションできます

Of course, this isn't the work of a modeler alone.

もちろん これはモデル作成者が 単独でやることではなく

It has to happen in close collaboration with biologists.

生物学者との密な協力の元で 行う必要があります

And it does demand some capacity of translation

そして どちらの側にも

ある程度の翻訳能力が 求められます

on both sides.

But starting with a theoretical formulation of a problem

問題を理論的に 数式化することで

can unleash numerous opportunities for testing hypotheses

仮説のテストや シナリオや治療のシミュレーションを

and simulating scenarios and therapeutic interventions,

まったく安全に行えるという

all in a completely safe way.

多くの可能性が開けます

It can identify gaps in knowledge and logical inconsistencies

どこに知識の穴や 論理的非一貫性があるかを特定でき

and can help guide us as to where we should keep looking

どこに目を向けるべきか

and where there may be a dead end.

どこが行き止まりかを 指し示してくれるのです

In other words:

別の言い方をすると

mathematical modeling can help us answer questions

数学的モデルが

人の健康に直接関わる疑問に答える 助けになるということです

that directly affect people's health --

that affect each person's health, actually --

個々人の健康と言った方が 良いかもしれません

because mathematical modeling will be key

数学的モデルが

オーダーメード医療を推進する 鍵になるからです

to propelling personalized medicine.

And it all comes down to asking the right question

そして そのためにするのは 正しい質問を問い

and translating it to the right equation ...

適切な方程式を作り

それを生物学的に 意味付けるということです

and back.

Thank you.

ありがとうございました

(Applause)

(拍手)