Efficient group testing for PCR test
Project/Area Number |
22K11943
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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Research Institution | Shiga University |
Principal Investigator |
神保 雅一 滋賀大学, データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター, 特別招聘教授 (50103049)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三嶋 美和子 岐阜大学, 工学部, 教授 (00283284)
繆 いん 筑波大学, システム情報系, 教授 (10302382)
盧 暁南 岐阜大学, 工学部, 准教授 (10805683)
松島 裕康 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (60828888)
田島 友祐 滋賀大学, データサイエンス学系, 助教 (70880558)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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Keywords | group testing / PCR test / 組合せデザイン / Blief propagation |
Outline of Research at the Start |
COVID-19の感染爆発に伴い、多数のPCR検査を効率的に実施する必要性が高まっている。研究代表者は2000年頃から遺伝子情報解析のためのPCR検査において、複数の検体をまとめてテストを行うグループテストの統計的・組合せ論的側面に興味を持って理論的基礎研究を行っていた。 本研究では,その理論的側面だけでなく、実用にも供するグループテストの方式を開発したい。また、複数種の変異株に対するPCR検査を同時に実施できるグループテストについても理論面の研究のみならず実用を目的として研究を行いたい。 研究は、グループテストの組合せ論的構造、識別アルゴリズム、実用のための細部の確認に分けて研究を実施する。
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Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は下記の点について研究を行った. (1)グループテストのプーリングデザインに短いサイクルがある場合の収束性について:FP,FNの確率が0である場合について,短いサイクルがある小さい例を作り,観測値を任意に定めて収束性を確認した結果,陰性であることが明らかな検体については,その検体がない場合と同じ結果が得られる.したがって,陰性であることが明らかな検体を含むサイクルは収束に影響しないことがわかった.しかし,FP, FNが存在する場合には,陰性の検体を含むサイクルが収束値に影響がある. (2ー1)2種類の陽性がある場合のプーリングデザインの構成:A, Bの2種類の陽性がある場合,それぞれの陽性について個別にテストを行うと2倍のプールが必要になる.我々は,2種類の陽性に対して,Aについてのテストを行うプール,Bについてのテストを行うプールおよびAとBの両方に対してテストを行い,いずれかに陽性であれば陽性となるプールの3種類を組み合わせてグループテストを行うpooling designを構成するためにアフィン幾何によるTransversal designを用いる組合せ論的構成法を見出した. (2-2)2種類の陽性がある場合の組合せ論的構成法と同時に,pooling designと観測値から陽性検体を識別するBelief Propagationアルゴリズムを2種類開発した.アルゴリズム1は1つの検体cをAに関する検体cAとBに関する検体cBの2つに仮想的に分けて検体の数が2倍のpooling designとみなし,従来のBPアルゴリズムを利用した.この方法は短いサイクルがたくさんできるため,収束値や収束性の確認が必要である.2つ目のアルゴリズム2は検体cがAに対して陽性か否か,Bに対して陽性か否かの4通りのメッセージを計算するアルゴリズムを開発した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究は,グループテストのpooling desinの構成法を研究するグループとpooling desinと観測値から陽性検体を識別するBPアルゴリズムを開発するグループに分かれて実施している. (1)pooling designの構成法の研究について:2種類の陽性がある場合のプーリングデザインの組合せ構造と構成法について研究を行った.組合せ構造に関して,分担者と共同で,A, Bの陽性の数などによる条件の下ですべての陽性を識別できるための組合せ構造を明らかにした.また,それらの組合せ構造を満たす2通りの構成法を見出した.まず,長さが4のサイクルを排除するために,会合数1の2-デザインを用いた.さらに,2-デザインの結合行列の行(プールに対応)を2分し,いずれの列を見ても両方に少なくとも1個以上の1が立つように分割する方法をblocking setを用いて作る方法を見出した.また,同様にTransversal designによる構成法も見出した.特にTransversal designによる方法は,2種類の陽性に対するpooling designの柔軟な構成が可能であり,有用な構成法であると思われる. (2)pooling designの構成法とともに識別アルゴリズムの開発も重要であり,2種類の陽性が存在する場合のBPによる識別アルゴリズムを開発した.これらのアルゴリズムの識別効率を比較・評価することが重要である.
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Strategy for Future Research Activity |
2022年度は,2種類の陽性が存在する場合のpooling designの組合せ論的構成法とそれを用いた識別アルゴリズムの開発を行ったが,今後,それらのアルゴリズムの比較検討が必要である. (1)2種類の陽性を識別するBPアルゴリズムの比較・評価:2022年度に2つのBPアルゴリズムを開発したが,上記に記載のように1つの検体をcAとcBの2つの検体と見なして従来のBPアルゴリズムを流用する方法は短いサイクルが多数できるため,収束性や収束値に問題があるであろうと予測している.一方,2つの検体の状態の同時確率を計算するアルゴリズムは,最近開発したものであるが,このアルゴリズムの良さを前述のアルゴリズムと比較しつつ確認していきたいと思っている. (2)pooling designの構成法と組合せ構造についてもさらに研究を行い,FP, FNがない場合に与えられた数の陽性を識別できる組合せ構造の特徴づけとその構成法の研究を行いたい. (3)さらに,これらのグループテストの実用化を目指すために,企業などとの共同研究に着手してみたい.そのために,協力企業を探してみたい.
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Report
(1 results)
Research Products
(9 results)