2022 Fiscal Year Annual Research Report
ラボオンチップ向けの設計理論の確立と実用的な設計自動化システムの開発
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20H04160
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
山下 茂 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (30362833)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
冨山 宏之 立命館大学, 理工学部, 教授 (80362292)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | ラボオンチップ / MEDA / DMFB / PMD / 操作エラー / タスクスケジューリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度に検討を進めていた、DMFB（Digital Microfluidic Biochip）において途中で複数の液滴が使用される場合に混合する液滴の組み合わせ方を工夫するだけで分割エラーの影響を減少できる具体的な手法を実現した。実現した手法を実際に多くの希釈グラフに適用して、1 万回シミュレーションを行った。その結果、目標ノードにおける平均の濃度の誤差を、何も工夫しない場合に比べて、実現した手法は3割ほど減少できることを確認した。
MEDA（Micro-Electrode Dot Array）バイオチップ上で液滴を効率的に移動させるルーティング手法に関して以下のような多くの成果を上げた。1つ目の成果は、2021年度に開発した液滴ルーティング手法を、異なる3種類以上の液滴に対応できるように拡張したことである。2つ目の成果は、液滴の移動速度が液滴の形状（アスペクト比）に依存するという性質を利用し、液滴の移動時間を最短化する単一液滴のルーティング手法を開発したことである。開発した手法により、既存手法と比較して、ルーティング時間を約15％短縮した。3つ目の成果として、液滴を途中で分割することを考慮に入れて全体の移動時間が最小となる移動方法を整数計画法により求める手法を考案した。
DMFB上で試薬合成を行う手法は多く研究されているが、使用する液滴数が最小になることを保証する手法は全探索ベースの「逆手順探索法」しか知られていない。この手法は全探索を利用しているため、精度の高い濃度の混合手順を求める場合は膨大な時間が必要となる。そこで、精度の低い濃度の混合手順を再帰的に利用する手法と、一度正確に求めた混合手順をデータベースに記録して再利用する方法を提案し、その検証を行った。実験の結果、逆手順全探索に比べて計算時間が最大99%以上短縮できることを確認した。
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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
当初の予定通り操作エラーに対する新しい手法を考案することができ、また，関連するラボオンチップに関する様々な研究やタスクスケジューリングに関する研究が順調に進展しているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
今までと大きな方針は変えずに、次世代の大規模なラボオンチップをエラーも考慮して効率的に使いこなす設計手法を確立するための要素技術の取得を目指して、以下の項目の研究を進める。① 今までに検討を進めたDMFBにおいて途中で複数の液滴が使用される場合の組み合わせ方を工夫するだけでエラーの影響を減少できる手法を既存の研究と組み合わせてより良い手法を開発して成果をまとめて外部発表を目指す。② DMFBだけでなくMEDAやPMD向けのエラーの影響を減少させる手法についての検討も行う。③ 今までにMEDAにおける様々な状況における効率的なルーティングやスケジューリング手法の開発を行ってきた。今年度は、今までにまだ対応できていない、より複雑な状況にも対応できる手法の検討を行う。また、複雑な状況では最適解を求めることが困難になることが想定されるため、効率的なヒューリィスティックの開発も検討する。④ 今までバイオチップに限らず一般的なチップを対象として、計算資源の使用量を最適に決定するタスクスケジューリング手法を開発している。それらの開発したスケジューリング手法をバイオチップの設計に応用することを検討する。⑤ 上記以外に、ラボオンチップの設計手法に関しての研究動向を調査して、新規の研究テーマを見つけて研究を進める。
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