| 研究課題/領域番号 |
20K12064
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
嶋吉 隆夫 岡山大学, AI・数理データサイエンスセンター, 特任教授 (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 – 2025-03-31
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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MCMC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．
前年度までに，ベイズ統計に基づいて与えられたデータから推定される確率分布に従ってサンプリングを行うMCMC法を実装したソフトウェアであるStanを用いて，複数条件で並列にMCMCサンプリングを行うレプリカ交換MCMC法を実行する実装を開発し，テストデータへの適用において真値の推定に成功したが，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かった．
令和5年度は，MCMC法で用いる統計モデルの改良や，パラメータ正規化方法の変更などを試みた．さらに，レプリカ交換MCMC法において，パラメータ空間全体に対して網羅的なサンプリングを行うレプリカを追加した．パラメータ空間全体のサンプリング結果から，パラメータ尤度の細かな凹凸が全体的に存在すること，細かな凹凸を無視しても多数の局所最適解が存在することが分かった．その結果を考慮して改良を行うことで，モデルパラメータ確率分布の望ましいサンプリング結果を得ることに成功した．これらの結果を，国際学会および国内学会で速報として発表した．
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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
今年度単体に限れば，研究はおおむね順調に進展したが，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 |
昨年度に得られた結果を成果としてとりまとめて論文発表を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
令和3年度に生じた遅れが未だ取り戻せておらず，論文発表に至らなかった．
令和6年度は，成果とりまとめのための物品購入，成果発表のための旅費，学術誌投稿料などを支出する予定である．
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