Development of privacy-preserving technology for genome information analysis

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K12209
• 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: Waseda University
• Principal Investigator: Shimizu Kana 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60367050)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: ゲノム配列検索 / プライバシ保護 / 秘密分散 / 暗号プロトコル / TEE / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

The recent advancement in genome sequencing technology poses a new challenge to securely sharing personal genome information. To solve the problem, we developed privacy-preserving technologies such as searching personal genome sequence databases mainly by using secret sharing. To achieve the performance required for practical use, we applied an efficient algorithm used in the succinct data structure, which achieved information-theoretically lower bound of memory size while achieving high utility, and used hardware techniques such as TEE. We also developed a method that enables a user to use a machine-learning model (in our case, a decision tree) on a server while protecting the user’s query and the server’s machine-learning model by using secret sharing.

Free Research Field

生命情報科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

ヒトゲノム情報は医学や生物学の発展，さらには医療健康を中心とした様々な産業への活用が期待されている重要なデータであるが，個人と強く結びつく情報であるため，その取り扱いには困難が伴う．本研究では，このように活用が望まれる一方で，プライバシ保護の侵害につながるデータを安全に利用することのできる技術を開発した．学術的には，秘密計算と呼ばれる，秘密の情報を開示することなく目的とする演算を行うことのできる技術に関して，部分文字列検索の高速化，決定木評価の高速化等を達成した．本研究ではゲノムを中心とした生命科学分野のデータへの応用を想定して開発を進めてきたが，分野外の様々な問題にも適応可能である．