抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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数学的モデリングは免疫学的過程を定量化し,特異的生物学的現象を駆動する代替機構を識別するための厳密な方法を提供する。免疫学的現象の数学モデルは,実験データの特定のセットを実験協力者によって集めた後,モデルラーによって開発された。利用可能なデータがモデルパラメータを正確に推定するか,あるいは代替モデルを区別するのに充分であるかどうかは,典型的には調査されていない。以前に収集したデータは,代替モデルの開発を導くのに十分であり,モデルパラメータの推定を助けるが,そのようなデータは,しばしば代替モデルを区別することを可能にしない。事例研究として,モデルパラメーターの正確な推定を可能にし,Plasmodium肝臓段階周辺のT細胞のクラスタ化を記述する代替モデル間の識別を可能にする最適試料サイズを決定するための一連のパワー解析を開発した。典型的な実験では,マウスは肝細胞(肝細胞)に侵入するPlasmodium sporozoiteと静脈内に感染し,次いで活性化CD8 T細胞を感染マウスに移した。T細胞移動後の異なる時間での個々の感染肝細胞の近傍で見出されたT細胞の数は,硝子体内顕微鏡を用いて計数した。著者らは以前,寄生虫当りのT細胞の高可変数を説明することを目的とした一連の数学モデルを開発した。そのようなモデルの1つ,密度依存リクルート(DDR)モデルは,密度独立出口(DIE)モデルのような代替モデルより良い予備実験からのデータに適合した。ここでは,これらの代替モデルを識別する能力が,分析で画像化された寄生虫の数に依存することを示した。T細胞移動の2,4および8時間後のn=50寄生虫の分析は,正しいモデルを選択する95%以上の確率を可能にする。収集したデータのタイプも,影響を有した。時間(縦(LT)データと呼ぶ)にわたる個々の寄生虫周辺のT細胞クラスタ化は,異なる肝臓領域/マウス(断面(CS)データ)における個々の寄生虫のより伝統的な方法から生成されたものより,DDRモデルのパラメータのより正確でより偏った推定を可能にする。しかし,LTイメージングは,倫理的に受け入れられない時間に対して,顕微鏡下で生存するマウスを維持する必要性のコストになる。最後に,測定が取られる時点の数もDDRモデルパラメータの推定の精度に影響を与えることを示した。特に,1時点でのT細胞クラスタ化の測定は,DDRモデルの全てのパラメータを正確に推定できない。事例研究を用いて,数学的モデリングが複雑な生物学的過程の実験計画とパワー解析を導くためにどのように使用できるかについての一般的なフレームワークを提案した。【JST・京大機械翻訳】
