連合学習による生体分子ネットワーク推定法の研究

Research Project

Project/Area Number	22K12238
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research Institution	Hirosaki University
Principal Investigator	玉田嘉紀弘前大学, 医学研究科, 教授 (80435495)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	ベイジアンネットワーク推定 / MCMC / 遺伝子ネットワーク推定 / ベイジアンネットワーク
Outline of Research at the Start	本研究は、連合学習を用いたオミクス・データからの生体分子ネットワーク推定法の研究を行う。近年、さまざまなオミクス・データが公共データベースに蓄積され、データ・ドリブン型の生体分子ネットワーク解析で盛んに用いられている。近い将来、個々人がオミクス・データを保有する時代になると、これまで以上に大量のデータが生成され、より精緻な解析ができるようになると期待できる。一方で、それら大量のデータ処理や個人情報保護の問題から、個々人のオミクス・データを一箇所に集約し解析することは現実には困難であると予想される。本研究は、これらの問題を解決することで、分子生物学や新薬開発への貢献を目指す。
Outline of Annual Research Achievements	計画通りワークステーションなどの購入とセットアップを行い研究環境の整備を行った。申請者自身で開発を行っているベイジアンネットワーク推定ソフトウェア INGOR およびMCMC 計算ソフトウェア（名称未定）それぞれおよびそれらの連携動作の確認を行った。また東大医科研の大型計算機である SHIROKANE および日本のフラッグシップスパコンである富岳での環境セットアップを行った。MCMC 計算ソフトウェアは富岳で並列動作ができるように並列化を行なっているため、その動作確認も行った。セットアップした計算環境を用いてヒト２万遺伝子の遺伝子ネットワーク推定およびそのデータからの MCMC によるサンプリングを確認した。現状、テストデータに用いている 400遺伝子ノックダウンデータセットのうち、ノックダウンした 400 遺伝子周辺のネットワークがサンプリング対象となっており、2万遺伝子全遺伝子に対するサンプリングまでは実現していない。なお、本研究計画の大元になっているこの MCMC 技術については、基礎的なデータの収集は完了し、現在論文化を進めているところである。計画では主に遺伝子発現データを使う予定であるが、申請者が参画する大規模健診による健康ビッグデータへの適用も同時に進めることにした。そのための準備を２０２２年度中に行なった。ベイジアンネットワーク解析による健康ビッグデータ解析自体はうまくいくことが確認できたため、今後 MCMC による本研究においてもターゲットの一つとしたい。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 技術的・科学的な問題ではなく、業務上の時間配分の優先度の問題から想定していた範囲の内容に取り組めず、その目標を達成できなかった。そのため当初の計画よりやや遅れが生じている。
Strategy for Future Research Activity	自分が主宰する講座に情報系の若手研究者を迎えることができたので研究協力者として共同で研究に取り組み遅れを取り戻したい。また本技術に興味を示している共同研究を行なっている企業が数多くあるので、その研究リソースも活用し、研究を推進していきたい。