研究課題
生化学反応系を対象に、状態空間モデルに基づくベイジアンモデリングの方法について研究を行った。生化学物質の濃度変化測定値から、システムの動作を規定する反応速度係数や初期状態、生化学反応ネットワークの構造を推定することを目的とする。開発手法の最も大きな特徴は、ロバストなシステムモデルを自動設計する機能にある。ノイズやパルスによる位相揺らぎ、ネットワーク構造の部分的な破壊等をシステムに与えながら、パラメータ推定やネットワークの構造改変を行う。時系列データのパターンを再現しながら、同時に、このような摂動の影響を抑制・緩和することができる頑強なシステムを、パラメータやネットワーク構造の改変によって実現する。この問題をベイズ統計学の手法で解くことができることを示した。本研究の開発手法は、代謝工学や合成生物学の分野において将来的な応用が期待される。また、開発手法を用いて、抗癌剤の薬剤動態を対象に遺伝子発現ネットワークのモデル開発を行った。他機関の共同研究者の協力のもと、薬剤耐性癌の全遺伝子の発現変化を観測し、データのパターンに基づきシミュレーションモデルを開発した。
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すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (5件) (うち招待講演 3件)
IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics
巻: 9(4) ページ: 966-972
doi:10. 1109/TCBB. 2012. 48
PLoS One
巻: 7(9) ページ: e43923
10.1371
