清水　佳奈

2016年度

研究成果概要：データベース検索においてクエリとデータベースの双方にプライバシ情報を含む場合，双方のプライバシを同時に守ることは難しい．本研究では，このような問題を解決するため，データの中身を隠したまま，検索結果のみをユーザーに提示することのでき...データベース検索においてクエリとデータベースの双方にプライバシ情報を含む場合，双方のプライバシを同時に守ることは難しい．本研究では，このような問題を解決するため，データの中身を隠したまま，検索結果のみをユーザーに提示することのできる秘匿検索技術の開発を行った．提案手法は部分文字列の秘匿検索を行うことができるが，文字の種類数が多い場合にも高速に動作する性質を持ち，従来手法と比較して10～100倍以上高速であった．本研究成果はデータベース検索の安全化に役立つことが期待される．

2017年度

研究成果概要：ゲノム情報を含むデータベースを検索する際に必要となるプライバシ保護技術の開発を行った．本研究では，準同型暗号を用いてユーザーとデータベースが双方の情報を開示しないまま目的とするデータ解析を行う暗号プロトコルの開発を行った．具体的に...ゲノム情報を含むデータベースを検索する際に必要となるプライバシ保護技術の開発を行った．本研究では，準同型暗号を用いてユーザーとデータベースが双方の情報を開示しないまま目的とするデータ解析を行う暗号プロトコルの開発を行った．具体的には，ロジスティック回帰によりゲノムワイド関連解析を行うプロトコル，学習済みの決定木によるクラス分類を行うプロトコルを開発した．

2003年度

研究成果概要：ポストシークエンス時代の到来と共に、ゲノム情報解析の必要性が高まっている。ゲノムの情報は冗長であり、シークエンサーで解読された情報の中のごく一部だけが生物の機能に携わっている。そのためゲノム情報を、創薬、遺伝子治療、品種改良等に役...ポストシークエンス時代の到来と共に、ゲノム情報解析の必要性が高まっている。ゲノムの情報は冗長であり、シークエンサーで解読された情報の中のごく一部だけが生物の機能に携わっている。そのためゲノム情報を、創薬、遺伝子治療、品種改良等に役立てるには、まず最初に大量のデータの中から遺伝子領域を特定し、タンパク質の機能解析をする必要がある。本研究では以上のような背景を踏まえ、cDNA配列からタンパク質のコーディング領域を予測することを目標とした。cDNAからタンパク質のコーディング領域を特定する従来研究は、コドン連鎖などのコドンの使用頻度をもとに予測を行っている。そのためコドンの使用頻度に偏りがある配列に対しては、予測精度を保てない欠点がある。ゲノムの情報は例外が多く、コドンの使用頻度が偏った配列は数多く存在する。ロバストな予測を行うためには多くの生物学的知見による情報を利用する必要があるが、多くの従来研究では、隠れマルコフモデルなどの確率モデルを使った手法がとられているため、確率的に依存関係にある生物学的知見を同時に利用することが困難であった。これに対し、本研究ではコドンの使用頻度のほかにも有用と思われる生物学的知見を数多く組み合わせて予測することのできる手法を提案した。提案した手法を実装し、ベンチマーク用データを用いて評価を行った結果、従来研究よりも良い精度を得ることができた。また、本研究で実装したシステムはwebから実行することも可能であり、近日中に一web上で公開する予定である。なお、本研究の成果はcDNAだけでなくDNAのexon領域予測にも応用できる。現在はDNA予測に向けてシステムの改変を行い、本研究がより広範囲に貢献できるよう、研究を進めている。