| 研究課題/領域番号 |
20K21827
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
渋谷 哲朗 東京大学, 医科学研究所, 教授 (60396893)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 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)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 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 / プライバシー / 検索技術 / グラフ理論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、今後の個人ゲノム時代の超大規模ゲノムデータベースを活用して医科学をさらに発展させるため、大規模個人ゲノムデータベースに対し、究極の個人情報ともいわれるゲノムデータの倫理的特性にあった安全かつ効率的な検索・解析手法を実現することを目指す。この実現には、データを棄損しない効率的な匿名化技術の開発が必要である。そのための必要なデータを保持しつつ匿名化が達成できるグラフ匿名化手法の確立をめざすとともに、将来の個人ゲノム研究の基盤として開拓することを狙い、匿名化されたデータに対する検索・解析技術基盤の開拓を狙う。
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| 研究成果の概要 |
χ2統計量やコクラン・アーミテージ統計量、TDT統計量、統計上位遺伝子など、ゲノムワイド関連解析における基盤統計値の公開を差分プライバシーの観点からプライバシー保護する一連の手法の開発に成功した。さらに、差分プライバシーとk-匿名化の技術の統合、関連グラフ理論の構築、グラフ理論に基づくゲノム圧縮技術の開発、多様なデータからのグラフ情報抽出のための基盤技術の開発、データ保護技術の開発いも成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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