| 研究課題/領域番号 |
20K12064
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
嶋吉 隆夫 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 学術研究員 (60373510)
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| 研究分担者 |
竹田 有加里 福井大学, 学術研究院医学系部門, 助教 (20582159)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 計算生理学 / データ科学 / イオンチャネル数理モデル / ベイズ推論 / MCMC法 / レプリカ交換法 |
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| 研究実績の概要 |
細胞を構成するタンパク質などに対する生理学実験データには個体差によるばらつきが生じる．分子レベルの生物物理学的現象についての生理学実験データから同定した要素モデルを集約して構築した包括的細胞モデルでは，従来，実験データに含まれる個体差によるばらつきを考慮せずにパラメータ値を点推定しており，細胞レベルのマクロな振る舞いにおける個体差による差異は再現できなかった．
前年度では，あるモデルパラメータが与えられたときにヒストグラムデータが得られる確率を算出する方法を導出したが，その算出には線形代数計算が必要であり，一般的なMCMC法の実装では確率モデルは陽的に記述されることを前提としていることから，線形代数計算の実装方法について検討・試行を進めていた．
令和3年度は，まず，一般的なMCMC法の実装であるStanに対して，MCMC計算の内部で線形代数計算を実行するC++言語による実装を完成させた．次いで，その実装を用いて，既知パラメータから生成した模擬データを対象に推定を試みたが，対象とするパラメータ空間は評価値（対数確率）の凹凸が非常に多く，一般的なMCMC法ではパラメータが推定できないことが分かった．そこで，Stanを用いてレプリカ交換法を実行する実装を行い，さらにレプリカ交換法を一部変形してテストデータに適用することで，真値の推定に成功した．しかし，実際の実験データに対して適用したところ，推定結果が安定しないことが分かった．さらなる調査検討を行っているが，対象としている実験データが既に縮約されたヒストグラムデータであることから，パラメータ推定に対しては不十分である可能性も考えられる．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
今年度は精力的に研究を進め，実装面では大きな前進があったが，当初予想より対象データの推定難易度が高いことなどから，令和3年度に新型コロナ対策への対応に起因して生じた遅れを十分には挽回できていない．
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| 今後の研究の推進方策 |
まず，対象とする実験データについて，パラメータ空間の性質を可視化し，今後の対応を検討する．また，パラメータの値に分布を持たせ，分布に従ってランダムに選択したパラメータセットから実験データを模擬するテストデータを生成し，そのデータに対してパラメータ推定を試みる．
また，本年度が最終年度であることから，研究成果のとりまとめを行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
参加を予定していた国際会議について，新型コロナの流行状況から参加を見送ったこと，および，研究の遅れにより論文誌への投稿が行えなかったことから，計画額を消化できなかった．
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