Effcient and secure search via graph annymization techniques for large individual genome database

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K21827
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Shibuya Tetsuo 東京大学, 医科学研究所, 教授 (60396893)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2023-03-31
• Keywords: アルゴリズム理論 / プライバシー保護 / 差分プライバシー / データ保護 / 個人ゲノム

Outline of Final Research Achievements

We developed differential privacy-based new technologies to publish various statistics of genome wide association study (GWAS), such as Chi-square statistic, Cochran-Armitage trend test, TDT test, and the k-top associated genes. We also developed a method of combining differential privacy and k-anonymization, related graph theory, a graph-based genome compression algorithm, graph feature extraction methods for various databases, data protection methods.

Free Research Field

バイオインフォマティクス・アルゴリズム

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

これらの研究によって公開が可能となったゲノムワイド関連解析における多くの統計値は、大規模個人ゲノム解析におけるもっとも基盤的な重要データであり、これらをプライバシーの保護を図りつつ公開できるようになったことは非常にインパクトのある成果である。特に統計上位遺伝子の公開に関する研究は、プライバシー保護分野のトップ国際会議においてIEEE Outstanding Paper Awardを受賞するなど、国際的にも高い評価を得た。