2019 Fiscal Year Annual Research Report
Epidemic information dissemination for inbody bionanosensor networks
| Project/Area Number |
18K18039
|
|---|
| Research Institution | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
岡家 豊 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 特任研究員 (10614125)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | 分子通信 / バイオナノセンサネットワーク / 信号増幅伝搬方式 / IoBNT |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、生物由来の素材からなる数ミクロンから数十ミクロン程度の大きさの自律移動型センサを用いて構築される、生体内バイオナノセンサネットワークを、既存の情報通信ネットワークと統合することを目的とする。生体内バイオナノセンサネットワークにおいて、生体内の重要かつ微弱な信号を検出し、それを外部機器に届けるための感染型信号増幅伝播方式を設計した。信号の発生源は病気の細胞やウィルスなど、外部機器は既存のコンピュータネットワークと通信可能な埋め込み型機器を想定している。この通信方式では生体信号を検出した送信機が受信機に信号を伝達し、最終的に外部機器に信号を伝播する際、環境中に存在する中継機を利用する。
初年度、提案方式の数理モデルを構築した。提案方式によって、信号が伝播する時間や空間を分析するために、各バイオナノマシンの移動性はランジュバン方程式、環境中に存在する分子信号の強度が変化する率は微分方程式で記述した。次に、構築した数理モデルにもとづいて、計算機上のシミュレーション実験による性能評価・結果をまとめた。この成果から一歩進んだ応用例として、薬物輸送システムに適用し、性能を評価した。従来手法と比較して、より少ない数のバイオナノマシンで同程度の性能を実現できることを示した。この成果は、国際会議 IEEE Globecom 2018 で発表した。最終年度、新たな応用として、バイオナノマシンによる構造形成に適用した。生化学実験によって機動性と相互作用に関するパラメタを取得し、計算機上でシミュレーションすることで、細胞によって形成される構造の特徴づけをした。この成果は、学術論文誌 TMBMC で２本の論文として発表した。また、同パラメタを用い、バイオナノマシン間の効率的な通信方式として、多重計測による復号方式を提案した。この成果は、国際会議 EAI BICT 2020 で採択されている。
|
Research Products
(4 results)
