| 研究課題/領域番号 |
20K21827
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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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| キーワード | アルゴリズム理論 / 個人ゲノム / プライバシー / 検索技術 / グラフ理論 |
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| 研究実績の概要 |
ゲノム研究は善意の提供者個人の究極の個人データを用いて行う研究であるが、多くのデータ提供者は提供データを最大限活用して最大限の成果を上げることを希望している。本研究の目的は大規模個人ゲノムデータに対し、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合致した安全かつ効率的な検索・解析手法を実現することである。その実現のために、様々なデータを複雑に表現できるグラフ構造を活用し、必要なデータを保持しつつ匿名化を行うグラフ匿名化とよぶ手法の確立をめざしている。特に複数ゲノムをコンパクトに表現する技術として、ゲノムグラフとよばれる技術があり、このゲノムグラフを拡張することによってこれらを実現するとともに、匿名化データに対する検索・解析技術の開発も行っていくことをめざしている。本年度は、これに対し、ゲノムグラフの新たな効率的表現をグラフ理論を活用して圧縮表現する技術を開発、実装を行った。また、データベース公開の際のプライバシー保護技術として、差分プライバシーを活用したゲノム統計値公開手法の開発も行うとともにその実装を行った。また、医療情報の多くが自然言語で記述されることから、それらの情報のプライバシー保護を行うための基盤となる自然言語をグラフ的に理解するための技術開発を行った。また、グラフ理論的な観点を活用し、データ保護を行うwear leveling技術の開発にも成功した。今後はこれらの開発した基盤技術を統合し、実際のグラフ匿名化技術の開発に向けてさらに研究を進める。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
グラフ理論を活用した個人ゲノムデータ表現法の開発・実装に成功した。また、プライバシー保護技術についても開発・実装に成功している。また、関連して、グラフ匿名化の実現の関連基盤技術となりえる自然言語処理技術、wear leveling技術などの開発にも成功している。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでに成功したゲノムグラフの新たな効率的表現をグラフ理論を活用して圧縮表現する技術および、差分プライバシーを活用したゲノム統計値公開手法を活用し、実際のデータのグラフ匿名化技法の開発を狙っていく。それと同時に、それらの技術とあわせて実際の個人ゲノムのプライバシー保護を強化することができる新たな技術の開発に引き続き取り組んでいく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルスによる研究環境の激変により、予定していた学会参加、研究打ち合わせなどがキャンセルとなり旅費の支出がなくなったこと、また研究遂行方法の環境への適応のため、物品購入も次年度へと伸ばすなどしたため、今年度の支出が予定よりも少なくなった。次年度は研究遂行のためのより適切な物品購入などを進めていく。
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