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2021 年度 実績報告書

逆問題解決型特異的因子・属性分類特徴量計量システムの実現

研究課題

研究課題/領域番号 19J20660
研究機関東京医科大学

研究代表者

引地 志織  東京医科大学, 医学部, 特別研究員(PD)

研究期間 (年度) 2019-04-25 – 2022-03-31
キーワードセマンティック・コンピューティング / 逆問題 / 複雑性 / データマイニング / データベース / 機械学習 / 乳がん / 腸内細菌
研究実績の概要

2021年度の「逆問題解決型特異的因子・属性分類特徴量計量システム」に関する研究課題について,以下の3点を中心に,生命科学分野の多次元パラメータを持つ実データを対象とした研究・開発・評価を行い,事象発生原因となる特徴量を発見・認知するデータ解析システムを構築した.
情報工学分野からの生命科学データベース構築,知識発見方式の定式化という研究切り口だけではなく,乳がんの5年転移や遺伝子オントロジーという生命科学的・医学的に重要となる指標を対象とした変数選択,数理モデル構築に関する研究も行い,日本癌学会や国際メタボローム学会にて発表を行った.
1)セマンティック・コンピューティングに向けた事象原因探究手法の開発:腸内細菌の保有率を示す次世代シーケンサーデータを対象に,複数の属性の連続性と分布から,属性分類可能な部分空間を生成・記憶する新たなデータマイニング方式に必要な演算セットを定義し,代数系を構築した.
2)機械学習に向けた事象原因探究手法の開発:乳がんの遺伝子発現量を示すマイクロアレイデータを対象に,変数セット(数,種類,多重共線性)と実験手法(学習・検証データ分割と数理モデル構築)を考慮することで,変数間の相関量を測る分散拡大係数と,少ない観測情報で予測する多重ロジスティック回帰モデルを用いて,最小限の遺伝子セットを選択することが可能となった.
3)生命科学分野における事象原因探究の意義の評価:本研究により定式化された特異的因子計量方式(Purity Computing)により,任意のヒト属性に対する複数の集合から1つの集合を識別・分類する部分空間(細菌種)の特徴量計量が可能となった.新たな変数選択手法(Correlation-centered Variable Selection)により,5年転移を既存の類似手法よりも少数かつ高い精度で予測できる遺伝子セットの選択が可能となった.

現在までの達成度 (段落)

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2021

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Machine learning techniques for breast cancer diagnosis and treatment: a narrative review2021

    • 著者名/発表者名
      Sugimoto Masahiro、Hikichi Shiori、Takada Masahiro、Toi Masakazu
    • 雑誌名

      Annals of Breast Surgery

      巻: 0 ページ: 0~0

    • DOI

      10.21037/abs-21-63

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Correlation-centered feature selection of a gene expression signature for metabolic pathway analysis to predict breast cancer metastasis2021

    • 著者名/発表者名
      Hikichi Shiori, Sugimoto Masahiro and Tomita Masaru
    • 学会等名
      17th Annual Conference of the Metabolomics Society (METABOLOMICS2021)
    • 国際学会
  • [学会発表] 乳がん組織の5年以内転移を予測する遺伝子発現シグネチャーの相関中心変数選択方式2021

    • 著者名/発表者名
      引地 志織,杉本 昌弘,冨田 勝
    • 学会等名
      第80回日本癌学会学術総会(JCA2021)

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公開日: 2022-12-28  

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