| 研究課題/領域番号 |
19K22837
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 筑波大学 |
|---|
研究代表者 |
青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
|
|---|
| 研究分担者 |
矢田 和善 筑波大学, 数理物質系, 准教授 (90585803)
石井 晶 東京理科大学, 理工学部情報科学科, 講師 (20801161)
赤平 昌文 筑波大学, 数理物質系(名誉教授), 名誉教授 (70017424)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2022-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
|
| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2019年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
|
|---|
| キーワード | 超高次元データ / 個別化モデリング / 天体スペクトル / 次世代シーケンサー / クラスタリング / 個別化医療 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
超高次元データの解析技術が確立されないまま、国主導で遺伝情報を用いた個別化医療開発が進んでいる。今後、個別化医療を低コストで実現するためには、超高次元データについて、通常のPCでも処理できる高速計算と、高精度に処理できる統計解析、そして、それらの新技術を統合した個別化モデリング技法の確立が急務と考える。本研究は、既存の学術の体系を大きく見直し、個別化モデリングに着目して、超高次元データを高速で高精度に解析するための新たな技術の開発と、科学技術・産業への革新的展開を目指す。
|
| 研究成果の概要 |
本研究は、既存の学術の体系を大きく見直し、個別化モデリングという新奇な発想から、超高次元データを高速で高精度に解析するための新たな技術を開発することで、科学技術・産業への革新的展開を目指したものである。次の3つの研究成果を得た。(1)超高次元データの高速クラスタリングとIID変換法の開発。(2)超高次元データの潜在構造とノイズ構造の精密な統計解析。(3)超高次元データによる個別化モデリング法の確立。
この斬新なアプローチにより、既存の方法では不可能であった超高次元データの高速で高精度な分析が可能になった。 これは、医療分野で特に価値があるだろう。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
国主導で遺伝情報を用いた個別化医療開発が進んでいるものの、超高次元データの解析技術が確立されているとは言い難い。本研究は、個別化医療を低コストで実現するために、超高次元データについて、モバイルPCでも処理できる高速計算と、高精度に処理できる統計解析、そして、それらの新技術を統合した個別化モデリング法を開発した。超高次元の天文データの解析にも使用され、モバイルPCであっても、個別化モデリング法はノイズを精密に処理して高速かつ高精度に潜在情報を抽出することが確認された。
|
