【研究領域課題番号】19K12198 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

数理モデル / 膵ベータ細胞 / シミュレーション / カオス制御 / 膵β細胞 / バースト発火 / 同期 / ネットワーク / 機械学習

【研究成果の概要】

本研究では, ２型糖尿病患者の膵臓内の膵β細胞を物理的に刺激することにより、そのインスリン分泌機能を調整するための数理的アプローチを検討する。特に、機能不全となった細胞の数理モデル化や膵臓刺激設計法の開発を目的とする。本年度は、膵β細胞単一細胞の数理モデル解析を非線形ダイナミクス制御の観点から進めた。具体的には、膵β細胞の数理モデルとしてChayモデルとRizモデルに対してフィードバック制御システムを構築し、その制御過程を数値的に解析した。これにより、低いコストでかつオンデマンドに制御する方法論を構築した。これは、膵β細胞のもつ非線形ダイナミクスを、その機能改善のために効果的に活用するための刺激設計の方法論にも繋げられる。さらに、膵ベータ細胞のインスリン分泌に与えるイオンチャネルの影響を詳細に調査した。その結果TRPM2チャネルがカルシウム依存チャネルを活性化しインスリン分泌を促進する効果があることがわかった。加えて糖尿病疾患の医療データを秘匿性を保ったまま共有する技術に関する検討チームに加わって、実データ検証を行った。
以上の成果は、３本の査読付き国際誌論文、さらには1つの国内研究会において発表した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31

【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)

【研究分野】計測・制御工学

【研究領域課題番号】09450171 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 / 共生 / ロバスト制御 / カオス制御 / モデル化 / 学習 / 確率 / 制御 / 安定性 / カオス / 集中化・多様化 / ネットワーク / 離散事象 / オートマトン / ゲート

【研究成果の概要】

本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。
広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。
それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化と多様な目的に対応する高度な制御を行う事が困難となり、従って、制御システム全体を非線形ネットワークとして捉え、これにより既存の制御手法にはない柔軟性と創造性を持ったシステムを構築する事が強く求められていた。
そこで、本研究では生命現象をも含む自然現象及び論理の世界を大規模複雑なシステムとして捉え、これをモデル化し制御するための一般化学習ネットワーク(ULNs:Universal Learning Networks)と確率一般化学習ネットワーク(PrULNs:Probabilistic Universal Learning Networks)およびネットワーク最適化の学習方式である適応的ランダム探索法(RasID:Random Search Method with Intensification and Diversification)と遺伝的共生アルゴリズム(GSA:Genetic Symbiosis Algorithm)を開発した。
又、これ等の手法を具体的応用システムに展開し、ロバスト制御、カオス制御等が統一した枠組の中で論ずる事が出来る事を明らかにしている。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1997 - 1999

【配分額】9,500千円 (直接経費: 9,500千円)