| 研究課題/領域番号 |
18KT0069
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 特設分野 |
|---|
| 研究分野 |
複雑系疾病論
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
中村 亨 大阪大学, 基礎工学研究科, 特任教授(常勤) (80419473)
|
|---|
| 研究分担者 |
山本 義春 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 教授 (60251427)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-07-18 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
|
|---|
| キーワード | アルコール依存症 / 行動解析 / 早期検知 / 強縦断データ |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、１）疾患発症や病態遷移を行動ダイナミクスの変化から捉え、その背後にある数理学的機序を解明すること、２）さらに解明原理に基づく遷移現象の早期検知技術を開発することであった。データ駆動型の行動時系列データ生成システムの推定方法を開発し、ヒト精神疾患とアルコール依存症モデルラットの強縦断行動時系列データから、疾患発症や病態遷移に伴うシステムの動的変化の同定を試みた。ヒト精神疾患では、疾患・病態に伴う推定システムの変化、また病態遷移に付随する安定性の低下を確認した。一方、機械学習を援用した観測時系列データに基づく時系列生成モデルの分岐構造の推定手法の開発に成功した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
強縦断データに基づき疾患発症・病態遷移等の疾患動態の動力学構造を数理学的に理解し、その早期検知に活かすことは、臨床医学分野における動力学理論の新たな活用方法を開拓するものである。
|
