hpprc/llmjp-kaken huggingface dataset:
生命科学分野の多様なビッグデータからの能率的知識発見手法の開発

オリゴヌクレオチド組成に着目したBLSOM(一括学習型SOM)はゲノム配列のビッグデータ解析に適しており、教師なし機械学習であることから想定外の新知識発見を可能にする。感染症RNAウイルスゲノムを対象にしたAIを用いた解析で、時系列的に方向性や再現性のあるオリゴヌクレオチド組成の変化を見出した。この成果を応用して効果が持続すると期待できる核酸医薬をデザインする手法を開発した。高等動物のBLSOM解析により、セントロメアの近傍領域でエピゲノミクスの代表的マーカであるCpGを含む特定の5連塩基や、多様な転写因子の結合配列が高密度に集中する領域を見出し核内配置における役割に関するモデルを提唱した。生命科学分野には多様なビッグデータが蓄積を開始しており、そこからの能率的な知識発見を可能にする情報学的手法の確立が急務といえる。申請者らは既にゲノム配列のビッグデータを解析するBLSOM法を世界に先駆けて確立し、特許化してきた。本申請の研究では、生命科学分野の多様なビッグデータについて、個別課題の解決を実践しながら、応用範囲の広い技術として発展させる。メタゲノム解析へのBLSOMの利用環境由来の混合ゲノム試料を対象にしたメタゲノム配列には、今まで研究されていなかった未知の多様な生物種由来のゲノム配列が含まれる可能性が高い。未知の生物種を含む多様な生物種の生物系統を推定するためには、その時点で知られている全ての既知生物種の連続塩基組成を十分に把握しておき、それらと各メタゲノム断片配列の連続塩基組成を比較することで、各メタゲノム断片配列の生物系統が推定出来る。現在配列解読の完了している全ての既知微生物のゲノム配列由来の1kb断片とメタゲノム解析で得られている大量な断片配列の4連塩基組成のBLSOM(自己組織化マップの一種)の能率的な作成を可能にする、新たなアルゴリズムを開発した(論文投稿中)。高等生物のゲノム機能解析へのBLSOMの応用ヒトゲノムについて、100kbの配列中の5連塩基組成の解析を行った所、セントロメアの近傍領域で、エピゲノミクスの代表的マーカと関係するCpGを含む特定の5連塩基や、多様な転写因子の結合配列が高密度に集中する領域を見出し、ヘテロクロマチン化における役割に関するモデルを提唱した(論文印刷中)。ショウジョウバエとシーラカンスゲノムに関する連続塩基組成の特徴(genome signature)の特定と、その生物学的意義については、別箇の2報の論文として発表した。生命科学分野で蓄積の著しいゲノム配列を代表例とするビッグデータの情報解析、特に大量データに対するワードカウント処理(超高次元の超大量情報処理等)の手法は、大量データからの能率的な知識発見に重要となる。情報が大量化すれば、多様な側面からの知識獲得が可能になり、予測であればその能力が高まる。我々の開発したBLSOMは、教師なしの学習アルゴリズムを基礎にしており、特定のモデルや予備知識なしに新規な知識発見を可能にする。加えて、優れた画像表示能を備えており、大量情報から知識発見において、強力な手段を提供している。オリゴヌクレオチド組成に着目したBLSOMでは、ゲノム断片配列が生物種や生物系統により分離(自己組織化)するので、メタゲノム配列の生物系統の推定を可能にする。メタゲノム配列の生物系統推定においては、rDNAに着目した解析が一般的であるが、この手法はrDNAを持たないウイルスの系統推定には適用できない。一方、BLSOM法はウイルスの系統推定にも使用可能であり、環境微生物ゲノムの解析でその広い有用性が実証できた。2009年から流行を開始した新型インフルエンザ(H1N1/09)や西アフリカで流行していたエボラのように、人類は常にウイルスの引き起こす感染症の危険に曝されているが、その社会的な重要性から、大量な病原性ウイルスのゲノム配列が蓄積している。これらの大量ゲノム配列のオリゴヌクレオチド組成解析を行い、分子進化速度の速いRNAウイルスについて、明瞭に方向性のある分子進化過程を明らかにできた。自然宿主の細胞からヒト細胞へと増殖の場を変えた際に起こる、方向性のあるゲノム配列の変化であり、進化速度の速いRNAウイルスに対して、持続性のある診断法や治療法の開発に役立つ基盤ゲノム情報を得ることができた。我々の開発したBLSOMは教師なしの学習アルゴリズムを基礎にしており、特定のモデルや予備知識なしに新規な知識発見を可能にする。事実、当初に予期しなかった程に明瞭な方向性のあるゲノム配列の変化を、エボラやインフルエンザウイルスで見出した。進化速度の速いこれらの人獣共通感染症RNAウイルスに対して、持続性のある診断法や治療法の開発に役立つ基盤ゲノム情報を得ることができた。社会的に影響の大きい課題の解決に役立つ成果が得られたと考えている。インフルエンザやエボラウイルスを代表例とする病原性ウイルス類はその社会的な重要性から膨大な数のゲノム配列が解読され、ビッグデータ化している。我々のグループが開発して来た、教師なし機械学習BLSOM(一括学習型自己組織化マップ)はビッグデータからの新規性の高い知識発見に適している。このAIを用いた知識発見を基礎に、本年度はインフルエンザとエボラウイルスとマーズウイルスゲノムでのオリゴヌクレオチドに着目し、方向性のある変化を見出し、論文として発表を行った。20連塩基程度の長さのオリゴヌクレオチドは核酸医薬として期待されている。20連塩基程度のオリゴヌクレオチドを対象にすると、超高次元のビッグデータ解析となる。上述の方向性のある変化は、近未来での変化予測を意味する。

インフルエンザとエボラウイルスはRNAゲノムを持っており、分子進化速度が極端に速く、開発された核酸医薬の薬効が失われやすい。近未来での変化予測ができれば、待ち構え型核酸医薬の開発が可能になるので、この視点に立った研究成果を現在投稿中である。次世代シーケンサーが産出する大量ゲノム配列は、比較的に短い配列が大半を占める。100塩基程度の短い配列であっても、tRNAについては完全長の遺伝子が得られる。我々のグループはこのtRNA遺伝子のビッグデータをDBとして公開しているが、本年度はAIを用いた知識発見の成果を論文として発表した。この研究成果は、ビッグデータ化したtRNA遺伝子のDBのAIによる高品質化にも役立つ。教師無しの機械学習はビッグデータからの想定外の知識発見を可能にする。RNAゲノムを持つウイルス類は分子進化速度が極端に速く、ゲノム配列の急速な変化は、それらウイルスへの対処を困難にしてきた。突然変異が分子進化の素過程であることから、変化はランダムな方向へ進むと考えられやすいが、AIを用いた我々の解析は、特定の視点からではあるが、明瞭な方向性のある変化を検出した。インフルエンザやエボラやマーズウイルスの場合、自然宿主と呼ばれる動物類に感染している間は病態が顕れない。これらのウイルスがヒトに感染した際に、自然宿主で生育していたウイルスにヒト細胞側が理想的に良い生育環境を提供しているとは考えづらい。ウイルスゲノム側が高速に変化して、ヒト細胞へ適応度を上げると考えられる。AIはこの変化を的確に把握しており、想定外の知識発見が行えた。この想定外の知識発見が行えたことで、当初の計画以上に広い解析が可能になった。生命科学分野には多様なビッグデータが集積しており、そこからの能率的な知識発見には、高機能計算機(HPC)を活用した、人工知能(AI)による研究開発が適している。我々のグループが開発してきた、オリゴヌクレオチド組成に着目したBLSOM(一括学習型自己組織化マップ)はゲノム解析に適しており、教師なし機械学習であることから、想定外の新知識発見を可能にする。前年度までの研究で、インフルエンザやエボラウイルスのような人類に多大な影響を与えている感染症RNAウイルスゲノムを対象にしたAIを用いた解析で、時系列的に方向性や再現性のあるオリゴヌクレオチド組成の変化を見出した。最終年度ではこれらの基礎的な成果を応用して、進化速度の極めて高いRNAウイルスについて、効果が持続すると期待できる核酸医薬(オリゴヌクレオチド医薬)をデザインする手法を開発し、具体的なオリゴヌクレオチド配列の例を含めて論文発表を行った:Gene Therapy volume 24, 668-673 (2017)。時系列的に方向性や再現性のある変化を生む要因は、ウイルスの増殖に多様な宿主因子が関与することにあるが、インフルエンザウイルスについてのAIを活用した解析により、宿主動物のmiRNAの関与する例を推定できた。これについては、学会での口頭発表を行った段階で、論文発表を準備している。
作業者の意向と設計者の意図を反映できる工程設計支援システムの開発

本研究では,熟練技能者に頼る工程設計の自動化を目指した工程設計支援システムの開発を目的とする.特に,多軸・複合加工機で加工される複雑な製品形状加工の高効率化を目指し,製品形状の幾何学的情報だけでなく,製品形状に付与された幾何公差などの要求仕様を満足させる機能を追加し,設計者の意図と作業者の意向を反映するとともに,使用する工作機械や保有工具など実際の加工設備に応じた工程設計案を提示できるようにする.本研究では,熟練技能者に頼る工程設計の自動化を目指した工程設計支援システムの開発を目的とする.特に,多軸・複合加工機で加工される複雑な製品形状加工の高効率化を目指し,製品形状の幾何学的情報だけでなく,製品形状に付与された幾何公差などの要求仕様を満足させる機能を追加し,設計者の意図と作業者の意向を反映するとともに,使用する工作機械や保有工具など実際の加工設備に応じた工程設計案を提示できるようにする.
経時測定データに対する統計モデルの構築およびスパース正則化法に基づく推定

経時的に測定されたデータを時間の関数とみなして関数化し、関数化データ集合を対象として分析を行う関数データ解析について、そのモデリング手法の開発を行った。本年度の研究では、関数データに基づく回帰モデル、関数回帰モデルの拡張について取り組んだ。関数回帰モデルでは、分析対象のデータの形式に応じて説明変数、目的変数それぞれがスカラーデータまたは関数データに種別されるが、本研究では説明変数、目的変数が共に関数データで与えられるモデルについて考えた。このモデルに対して、線形回帰モデルの枠組みを拡張させ、2次の項を導入した関数応答2次回帰モデルを新たに提案した。また、提案したモデルを正則化法に基づき推定する方法およびアルゴリズムを導出し、さらに、推定されたモデルを評価するための基準として、情報量規準などを、既存のモデルに対するものを応用することで導出した。以上の手法を人工データおよび実データの分析に適用することで、既存のモデルよりも優れた結果を得た。関数回帰モデルに関しては、これまでに非線形モデルへの発展も多く報告されているが、得られるモデルの解釈が困難であることが多い。これに対して2次回帰モデルは、推定結果から、説明変数と目的変数の関係性として比較的解釈が容易な結果を与えることができる。この研究成果は論文として採択済である。また、これまでに身に着けた関数データ解析に関する知識や業績を総合報告として論文にまとめ、和文誌へ採択された。これまでに関数データ解析に関する総合報告の和文論文は無かったため、国内における関数データ解析の普及に貢献できるのではと考えている。経時的に測定されたデータから、有効な情報を抽出するための統計的モデリング手法の開発を行った。本研究では特に、経時測定データに滑らかな関数を当てはめて関数データとして処理し、関数データとして与えられた説明変数と目的変数との関係をモデル化する関数回帰モデルを構築推定する方法について研究した。関数回帰モデルに関しては、主に線形モデルの枠組みで多くの研究が行われてきた。一方で、線形の枠組みを拡張したモデルもいくつか提案されてきたが、その多くは複雑な構造を持ち、このためにモデルの推定が複雑であったり、推定結果の解釈が困難となる。これに対して近年提案された、関数データの枠組みでの二次回帰モデルは、線形モデルに比べて柔軟な予測を行うことができるほか、説明変数の時点間の交互作用を考慮に入れることができ、係数からこれらの関係性を読み取ることができる。本研究では、説明変数、目的変数が共に関数データで与えられた関数回帰モデルに対する二次回帰モデルを新たに提案した。また、モデルに含まれるパラメータを、最尤法の枠組みで推定する方法についても導出した。さらに、推定に伴う調整パラメータを、モデル評価基準を用いて選択する方法も構築した。以上の一連のモデリング手法を気象データへ適用し、時系列データとして与えられた説明変数と目的変数間の関係を表すモデルの構築を試みた。研究成果はプレプリントとして作成し、論文誌へ投稿予定である。モデルおよびその推定方法の構築については比較的スムーズに行うことができ、当初想定していたよりも簡潔な手続きで推定量を導出することができた。また、気象データへの適用も行い、気温と降水量の時系列データ間の関係性を浮かび上がらせることができた。これらの点から、研究の進捗はおおむね順調に進んでいると考えている。一方で、論文として投稿する上で行うべき数値実験は現在遂行中の段階である。これが完了次第論文として執筆し論文誌へ投稿予定である。本研究では、経時測定データに滑らかな関数を当てはめて関数データとして処理し、関数データを判別するためのロジスティック回帰モデルの推定方法について検討した。多変量の関数データを3群以上の群へ判別する場合、判別に影響を与えている変数自身だけでなく、各変数に対しても、3群のうちどの群の判別に寄与しているかの選択、つまり決定境界の選択が必要な状況が生じる。本研究では、関数データに基づくロジスティック回帰モデルにおいて、スパース推定法の一つであるsparse group lassoを用いて推定することで、関数データの変数選択と決定境界の選択を同時に行う方法を提案した。推定アルゴリズムとして、座標降下法を提案手法に応用したものを導出した。また、モデル推定に伴う調整パラメータの値を、モデル評価基準を用いて決定した。提案手法を、人工データおよび実データ(遺伝子発現データ)の解析に適用することで、有効性を検証した。成果は論文として採択済である。また、関数データに基づく線形回帰モデルにおいて、変数選択を効率的に行うためのアルゴリズムを新たに提案した。多変数の説明変数において、変数を複数のグループに分割し、各サブグループで変数選択を行う処理を繰り返すことで、全変数で変数選択を行う場合よりも計算コストを大幅に抑えることができる。本手法は、スパース推定に基づく変数選択などに比べて優れた変数選択の精度を与えた。この研究成果も論文として採択済である。前年度から遂行していた、関数データに基づく二次回帰モデリングについては、推定法を最尤法の枠組みから正則化法へ拡張した。そして、数値実験を行うことで既存手法に比べて優れた予測結果を得た。研究成果は論文として執筆中である。関数ロジスティック回帰に基づく変数・決定境界選択法については、モデルや推定方式の構築は比較的容易に行うことができたが、推定のためのアルゴリズムの構築とプログラムの実装に時間を要した。それでも、研究期間内に既存手法に比べて有効性を示すことができたため、本研究は予定通りに進捗していると判断した。

また、新たに共同研究として行うことになった、関数回帰モデルの効率的な変数選択法については共同研究者の協力もあり短時間で論文として採択させることができた。関数二次回帰モデルの研究は、昨年度の内容を拡張し論文としてほぼ完成させることができた。こちらについても研究期間内に投稿出来る予定である。経時的に測定されたデータを時間の関数とみなして関数化し、関数化データ集合を対象として分析を行う関数データ解析について、そのモデリング手法の開発を行った。本年度の研究では、関数データに基づく回帰モデル、関数回帰モデルの拡張について取り組んだ。関数回帰モデルでは、分析対象のデータの形式に応じて説明変数、目的変数それぞれがスカラーデータまたは関数データに種別されるが、本研究では説明変数、目的変数が共に関数データで与えられるモデルについて考えた。このモデルに対して、線形回帰モデルの枠組みを拡張させ、2次の項を導入した関数応答2次回帰モデルを新たに提案した。また、提案したモデルを正則化法に基づき推定する方法およびアルゴリズムを導出し、さらに、推定されたモデルを評価するための基準として、情報量規準などを、既存のモデルに対するものを応用することで導出した。以上の手法を人工データおよび実データの分析に適用することで、既存のモデルよりも優れた結果を得た。関数回帰モデルに関しては、これまでに非線形モデルへの発展も多く報告されているが、得られるモデルの解釈が困難であることが多い。これに対して2次回帰モデルは、推定結果から、説明変数と目的変数の関係性として比較的解釈が容易な結果を与えることができる。この研究成果は論文として採択済である。また、これまでに身に着けた関数データ解析に関する知識や業績を総合報告として論文にまとめ、和文誌へ採択された。これまでに関数データ解析に関する総合報告の和文論文は無かったため、国内における関数データ解析の普及に貢献できるのではと考えている。まず、今年度実施した研究の数値実験を進め、その結果を論文に加えた上で論文誌へ投稿する。当該年度に提案したモデルを一般の時系列データに対して適用しようとすると、時間の依存関係を適切に考慮に入れていないために矛盾した解釈を与えてしまう可能性があるという問題が発生する。今後の研究方針としては、この矛盾を解消するための回帰モデルの改良を行い、その推定方法を新たに開発することが考えられる。このような問題に対する、別のモデルへのアプローチとして、有限要素法を用いた方法がこれまでに提案されているが、推定プロセスが複雑な上計算コストも高い。今後は、この推定方法を改良した、より効率的な手法の確立についても検討したい。関数二次回帰モデルについては、現在多くの研究が行われている。私のこれまでの研究成果を活かして、スパース推定との融合などについて検討する。
非接触原子間力顕微鏡によるカーボン材料の個々のドーパントの化学識別

ダイヤモンド、グラフェンなど炭素材料は、次世代材料として大変期待されている。ナノダイヤモンドは、高性能な電子放出源として、期待されている。しかし、電子放出箇所、電流のパス、ドーピングの効果など、様々なことが理解されていないのが現状である。本研究課題では、インドのCVDで作製したナノダイヤモンド(UNCD)を我々の原子間力顕微鏡(AFM)装置へ入れ、それらにドーパントを導入し研究を行った。Pt原子をドープしたUNCDをAFM、走査型トンネル顕微鏡(STM)を用いて詳しく解析した。AFM測定によって、表面の凹凸情報を得ることができ、ナノダイヤモンドとPt粒子の存在を確認することができた。これは、共同研究先の台湾で行った透過型電子顕微鏡の結果と整合性のある結果であった。さらに、AFMと同時にSTM観察を行い、表面の電子放出サイトを同定することができた。具体的には、粒界において、より効率よく電子の放出が観測され、sp2様のグラファイト領域が、電子放出の源になっていることを確認することができた。さらに、AFMのエネルギー散逸のチャンネルによって、そのグラファイトの領域において、エネルギー散逸が小さくなることを観測した。この測定の際、探針と試料は比較的離れており、このエネルギー散逸は、ジュール熱による損失であるといえる。したがって、グラファイト領域において、他のナノ粒子の箇所に比べて電気抵抗が低いことが実験的に明らかとなった。この知見はこれまで得ることができなかった重要な知見であり、ナノダイヤモンドの粒子よりもむしろ、その間の領域である粒界が、電子放出だけではなく、電流の供給場所としても働いていることが明らかになった。27年度が最終年度であるため、記入しない。ダイヤモンドは、優れた性質を多く有する次世代材料である。粒径が10nm以下のダイヤモンド結晶の集合体である超ナノ微結晶ダイヤモンド(UNCD)は、電界による電子放出特性が優れ、安定な低電圧駆動電子エミッターとして期待されている。このUNCDに窒素原子やプラチナ原子をドープすると、電子放出特性が飛躍的に向上することが知られているが、そのメカニズムが未解明であった。代表者は非接触原子間力顕微鏡(NCAFM)を用いた単一原子レベルの分析手法の研究を進めてきた。現在では走査型トンネル顕微鏡(STM)と相補的な原子レベルの計測装置として確立しつつある。当該年度は、インドのCVDで作製したUNCDを大阪大学のNCAFM装置へ入れ、観察と分析を行った。その結果、ダイヤモンドのクラスターと粒界をはっきりと区別した高分解能画像が得られた。これにより、CVDで作製した試料を、大気にさらし、超高真空中で再度加熱することで、分析が可能であることが実証された。続いて、同じ試料をSTMによって、導電性の評価を行った。NCAFMと同視野で分解能の高い、電流マップ像を得ることができた。解釈については現在検討中であるが、電子放出サイトを同定する重要な結果が得られた。さらに、ケルビンプローブフォース顕微鏡法によって、試料の局所的な仕事関数を評価した。電子放出と密接に関わる仕事関数を高分解能で得ることができたので、電流マップと合わせて解析を行っているところである。低電圧駆動電子エミッターとして期待されている超ナノ微結晶ダイヤモンドを、非接触原子間力顕微鏡で、高分解能で観察しただけではなく、同視野で電流マップ、仕事関数マップを取得することに初めて成功した。引き続き、イオンドープされた超ナノ微結晶ダイヤモンドの研究を行うと共に、グラフェンの研究を進める。
昭和戦前期の農村における地域振興の自律的展開-農村経済更生運動を通して-

地域振興とは経済的な指標のみならず、地域の自律性、住民の自主性、福利の向上などが必要不可欠である。そこで本研究では、昭和初期の農村経済更生運動を地域振興事業として捉え直し、農村の視点から近代日本における地域振興の自律的展開メカニズムを解明することを目的とした。今年度は、昨年度に引き続き、群馬県渋川市北橘町(旧勢多郡北橘村)を対象地域とし、(1)下南室地区に昭和初期に建設された水力発電所と貯水池が地域に及ぼした影響、更正運動に背景となった昭和恐慌による影響などに関する当時の新聞記事等の収集(2)上箱田地区における昭和初期の青年団活動、真壁地区における昭和初期の産業組合などについての聞き取り(3)更生運動の研究者であった故・小池善吉氏、衣料自給などについての資料収集(4)上箱田地区の旧家・集落が所蔵する地方文書等の閲覧などを実施し、得られた情報の整理に着手した。本研究は昭和初期の農村経済更生運動を地域振興事業として捉えなおし、近代日本における地域振興の自律的展開のメカニズムを解明することを目的としている。今年度は分析対象を更生運動が開始する以前の大正期まで広げ、調査対象地である群馬県勢多郡北橘村の中でも特に同村大字下南室および真壁を中心として、区有文書や諸家文書などの収集・整理・解読、聞き取り調査に取り組みながら、昭和戦前期の暮らしを復元した。また、群馬県における北橘村更生運動の他村へのインパクトや交流事業などを明らかにするため、群馬県立図書館の上毛新聞マイクロソフトを活用し、当時の関連記事の収集と分析をおこなった。その結果、更生運動とは単に生産・経済的側面のみならず、生活や教育など暮らしの隅々までの改善であること、そのためにひとつのムラの中で更生運動以前から機能してきた同族団をベースに展開し、そのために老若男女が担い手として参画しやすかったことなどを明らかにした。さらに、暮らしの改善の具体的な取り組みにあたっては、各市町村の村長や学校長だけではなく、農会技師の存在が必要不可欠であったことを「農事実行組合日誌」や「農会技師日誌」などから実証的に解明した。各市町村の農会技師は主に農業技術の普及など生産的側面からの評価が一般的であったが、味噌や醤油づくりの指導、農村青年リーダーの育成につとめるなど「暮らし」全般の改善に不可欠な存在であり、従来の農会技師の役割や更生運動リーダー像の再解釈の可能性を指摘した。今年度は分析対象を大正期まで広げ、調査対象地である群馬県勢多郡北橘村の中でも特に同村大字下南室・真壁を中心とし、さらに北橘村範囲において江戸時代より名主をつとめた今井善兵衛家文書などの収集・整理・解読、聞き取り調査に取り組みながら昭和戦前期の暮らしを復元した。また、群馬県立図書館の上毛新聞マイクロソフトを活用し、当時の関連記事の収集と分析をおこなった。いずれも資料の数は膨大であった。来年度はより精緻かつ具体的な分析を進めていきたい。今年度は主に、以下の3点を考察した。(1)更生運動期間中、全国の優良・優秀更生村は、互いに訪村したり、通信を送付するなどして情報収集を盛んに行い、地域振興に関するアイディアを交換しながら、更生事業を継続した。北橘村には昭和9年度に約1000人以上の見学者が訪れている。(2)農村女性は共同で植生する屋敷内の庭木を、食用だけではなく染色とし、裂織した反物の色をかえてリサイクルなどしながら、暮らしの質を高めた。同地域に生殖していた植物の特定と利用方法を、聞き取り調査を通して解明した。(3)更生村当時の村長である今井善兵衛は、長男であり郷土士家である善一郎とともに、更生事業に多額な寄付をし、論理構築をしながら村内を束ね、他村・群馬県・農林省との親交を深めた。
高精度全電子計算に基づく新規創薬手法の開発とその応用

臨床応用可能な新薬開発にたどり着く確率が大変低くなっている昨今、環境に負荷をかけないコンピュータシミュレーション(in silico解析)を活用した合理的創薬アプローチが有効である。本研究では、高精度第一原理計算およびバイオインフォマティックスを融合した新たな計算機支援型創薬基盤を確立し、副作用の少ない薬物候補化合物の設計開発に成功した。具体的には、インフルエンザNA全ての亜型に対して有効で、かつヒトNeuには不活性な新規抗インフルエンザ薬、また、副作用を軽減し抗糖尿病活性を有する生活習慣病候補化合物、さらには、未だ治療薬やワクチンがないウイルス感染症に有効な新規リード化合物の開発に到達した。創薬ターゲットの立体構造を利用した高効率な論理的創薬には、コンピュータ(in silico)解析が、今や欠かせないものとなっている。本申請研究では、従来法とは一線を画する高精度全電子計算や分子動力学的シミュレーションに基づく新規創薬システム基盤を確立し、実際の新規薬物開発への応用を展開する。理論設計先行型創薬の実現を目指し、合理的に設計した薬物候補化合物については実際に化学合成を行い、生物活性測定によりそれらの有効性についても検討する。標的としては、近年、高齢化社会で急造する“アンメットメディカルニーズ"に対応するために、糖尿病をはじめとする生活習慣病やアルツハイマー病などを取り上げ、長期間投与でも副作用が出にくい化合物の設計開発を行う。さらに、化学療法薬やワクチンなどが未だ開発されていない感染症に対する新規高活性化合物の設計開発も行う。数年前の仕分けにより国民的関心を収めたスーパーコンピュータが実際に稼働を開始し、コンピュータ支援型システムによる創薬開発にかかる期待が高まっている。しかし、2000年代までの創薬に用いられてきたコンピュータ支援型創薬システムは、計算コストの制限から経験的なパラメータを用いた分子力学計算に基づいていたため、多くの制限や問題点があった。その一方で、近年、量子化学理論に革新的ブレイクスルーがあり、その中でも、スーパーコンピュータCMSI神戸拠点の北浦によって考案されたフラグメント分子軌道法は、ゲノム情報を基に特定された標的タンパク質をまるごと化学精度で全電子計算することができるため、世界的注目を集めている。現在では、全電子計算に基づく理論創薬もいよいよ実用段階に入ったとして、学術的な意義に留まらず社会的にも大きな反響がある。そこで本研究では、実際の上市を目指した薬物の論理的設計開発ステージに対するコンピュータ支援型創薬のパラダイムシフトを図った。本年度は、昨年度まで基盤整備を行ってきた高効率な理論的創薬手法を実際の上市を目指せるレベルのリード開発および化合物最適化へとステップアップを目指した。具体的には、1)未だワクチンや化学治療薬のないウイルス感染症に対する新規薬剤の設計開発、2)核内受容体に対するパーシャルアゴニスト活性を生かした新規薬剤の設計開発、3)実際の薬物合成に利用可能な高選択的酵素反応や新規有機反応の開発などを行った。1)については、昨年、戦後初めての国内感染者が報告され、社会問題にまで発展したデングウイルスについて、ウイルス表面タンパク質の動きを制限するという新しいメカニズムで作用する新規薬物を合理的に設計開発した。その成果は、日本薬学会第135回年会において報道機関向けハイライト講演に選定され、日経BPオンライン上で紹介された。また、パラインフルエンザウイルスの糖鎖リンク構造の分子認識機構を解明し、FEBS Lett.に公表した。2)については、副作用発現が抑制されたパーシャルアゴニスト活性を持つRXRモジュレータが、抗パーキンソン病や抗糖尿病活性を持つことを明らかにし、J.Med.Chem.に公表した。また、AF2インターフェースの活性化を狙った嵩高い置換基を有する新規VDRモジュレータ開発についてはJ.Med.Chem.に公表した。これらは、従来までのドッキングシミュレーションにより設計された結合能が高い薬物候補化合物とは異なり、副作用が少なく長期投与可能な受容体モジュレータとして期待される。さらに3)については、酵素の活性中心動的反応解析および高選択性環状付加反応に対する理論的反応解析を、それぞれJ.Bio.Chem.およびOrg. Biomol. Chem.などに公表した。最終年度となる次年度に向け、理論計算手法の基盤は確立され、化合物のさらなる活性化向上に向けた最適化の指針は整ったものと考える。今年度は最終年度として、今まで整備してきた高精度全電子計算に基づく合理的創薬手法を用いて、実際の創薬標的に適用した。特にインフルエンザに対してはOseltamivirに代表されるように実際に広く臨床応用された薬剤がすでにいくつか用いられているが、近年ではそれらに対する薬剤耐性を持つ株種の出現が問題となっていた。それに対して、申請者らはインフルエンザウイルス表面タンパク質NAのすべての亜型(N1N9)に対して、有効な阻害活性を有しながら、さらにヒト体内にあるNeuの4つ亜型には不活性な新規化合物の開発に成功した。さらにこの阻害剤はタミフル耐性株種にも有効な阻害活性を有し、その活性の起源を理論的に特定した。これらの成果については、J.Med.Chem.に公表した。全電子計算を用いるin silico解析手法は、創薬標的タンパク質だけでなく、様々な生体系分子に適用可能なため、産業応用可能な酵素の有する高い選択能の起源を理論的に明らかにすることができ、人工酵素の合理的設計へ道を切り開くことができた。この成果は、Nature Publicationのオープンアクセス論文として、Sci.Rep.に公表した。

また、3Dプリンタ技術を基盤とする新たな創薬カテゴリの確立に関する発表は、昨年に続き日本薬学会第136年会において、報道向け特別講演に選出され、Wet-Dry融合型創薬については、日本薬学会のYakugakuzasshiに総説として取り纏めた。VDR、RXR、およびFXRなどの核内受容体などを標的とする生活習慣病治療薬の開発については、3件同時に日本薬学会関東支部会にて優秀発表賞を受賞し、それらの成果についても複数の論文としてJ.Med.Chem.に公表した。全体を通して、活性向上のための理論的な創薬基盤は整備されたので、今後は上市に向けて、ADMETを考慮した薬物設計を行っていく。臨床応用可能な新薬開発にたどり着く確率が大変低くなっている昨今、環境に負荷をかけないコンピュータシミュレーション(in silico解析)を活用した合理的創薬アプローチが有効である。本研究では、高精度第一原理計算およびバイオインフォマティックスを融合した新たな計算機支援型創薬基盤を確立し、副作用の少ない薬物候補化合物の設計開発に成功した。具体的には、インフルエンザNA全ての亜型に対して有効で、かつヒトNeuには不活性な新規抗インフルエンザ薬、また、副作用を軽減し抗糖尿病活性を有する生活習慣病候補化合物、さらには、未だ治療薬やワクチンがないウイルス感染症に有効な新規リード化合物の開発に到達した。高精度全電子計算手法としてのFMO法はすでに物理化学的理論としては成熟されているが、実際の薬物ターゲットへの適用には実際上の問題点が残されていた。それに対して、実験化学者にも利用可能な新たなPlugInプログラムなどを開発し、論文化だけでなくウエブでの公開などを通じて広く創薬領域への浸透を図りたい。実際に抗ウイルス活性や核内受容体などさまざまな創薬ターゲットに対して、理論計算の実行だけなく、インプット・アウトプット処理なども合理的に行う環境が整い、対象系の拡大が順調に行われてきている。食品由来の新たな薬物候補化合物の解析についても国際学会発表、論文化などが順調に進展してきている。今後は薬物動態や安全性をも考慮にいれた総合的な理論解析を行い、合理的な創薬指針によるアカデミア創薬を最終段階まで押し上げていきたいと考えている。創薬化学未だ臨床応用可能なワクチンおよび化学療法剤のないデングウイルス感染症に対して、理論的設計先行型創薬の実際の例として、ウイルス表面タンパク質のヒンジ部に結合して、タンパク質の動的ゆらぎを抑制することで阻害活性を発現する新規リード化合物の設計開発に成功した。今後、部分的なターゲットタンパク質のドメイン構造と薬物との相互作用だけでなく、ウイルスVirion全体の世界初全電子計算を達成し、薬物候補化合物の結合によるタンパク質の表面電荷の変化を定量的に評価し、臨床応用可能なレベルに最適化された化合物の創製に挑む。
界面特性を利用した超微粒子の分級

本研究では、従来困難とされてきた超微粒子の分級に対して新しく考案された界面特性を利用した分級法の一つである電気泳動を利用する方法について検討を行なったものである。分級実験に用いた試料はヘマタイト(αーFe_2O_3)粒子であり、球に近い多面体の形状であった。粒子のメジアン径は0.22μmである。バッチ方式および試作した連続方式の分級装置を用いておこなった結果、バッチ方式の分級ではヘマタイト粒子が正に荷電する酸性のpH条件下(pH3、4および5)にて、また連続方式の分級ではセルとヘマタイト粒子のヘテロ凝集を妨ぐ目的のために、セルとヘマタイト粒子が共に負に荷電するアルカリ性のpH条件下(pH11)において良好な分級結果を得ることができた。バッチ方式による分級では様々の因子(pH、電解質濃度、電位勾配および分級時間)の分級結果に及ぼす影響について検討し、分級産物(粗粒分)の粒径は本実験条件下においてはpH、電解質濃度および電位勾配が大きいほど粒径が大になることが明らかになった。また粒子の電気泳動速度の計算結果と比較して、上記の結果は粒径による電気泳動速度の差が大きいほどより粗い粒子が得られるためであると考えられた。連続方式による分級では分級結果に及ぼす電位勾配および分級時間の影響について検討した。結果はセルの形状によって異なり、電極間距離と印加電圧により電位勾配を充分に大きく(15 10^2および20 10^2V/m)できれば、分級可能であることが明らかになった。また粒子の電気泳動速度の計算値ならびに実測値がよく対応し、分級時間は結果に影響しなかった。連続方式の分級は簡単な装置、少ないエネルギ-で分級が可能であり、また様々な因子を制御することにより精密な分級が期待されるため、近い将来工業化が可能であると考えられる。
大規模かつ多様な学習データを活用した知的協調スクリプト実行システムの開発と評価

コンピュータ支援協調学習研究において,相互作用の活性化のために学習者の活動の課題やプロセスをシナリオ化して構造化する協調スクリプトの研究が関心を集めている。本研究では大規模な人数の学習者を対象に複数の協調スクリプトの有効性を評価することを最終目標とした。しかし、その前提として、大規模な学習データの分析手法の確立のため、本研究では、会話データへのコーディングを深層学習技術によって自動化する手法を開発し,その精度を評価した。その結果,開発手法が機械学習のベースラインを凌駕する正解率を実現することが明らかになり、大規模なデータの定量的解析を簡便におこなうことが可能となった。本研究の目的は、コンピュータ支援協調学習の足場掛けの手法の一つである協調スクリプト(collaborative script)の実行システムをクラウド上に構築し、グループの特性や学習過程の状況に応じて動的にスクリプトを最適化する知的機能や柔軟なグループ生成機能を実装することで、その有効性を評価することにある。具体的には、以下のような取り組み課題を中心に研究を進めてきた。1.言語データ評価技法の探求:先行研究の評価方法(コーディング)を参考に、スクリプトに適応したコーディングルールを確立し、チャット上での相互作用を質的かつ定量的に評価する。2.モデル化手法の探求:実際の学習局面のモニタリングおよび適応的支援の実現のため、学習局面をモデル化する。また、グループモデルは多様なクラウドデータも活用し精度を高める。研究の初年度にあたる平成26年度は、特に上記の1.のコーディング手法の確立に取り組んだ。まず、既存研究を対象に、会話分析の手法であるコーディングにはどのようなコードが提案されており、どのような特徴を持つのかを調査した。また、CSCLの分野で会話分析を行っている既存研究の調査も行った。次に、先の研究(23501117基盤研究(C))で取得された協調学習の会話データを対象に、本研究組織のメンバー全員でコーディングを複数回実施し、最終的にコーディングマニュアルのバージョン1を作成することができた。また、これと並行して、先の研究で開発した協調スクリプト実行システムの改善を行った。主な改善点としては以下のものがある。1.UIの変更:学生に親近感のあるLINEを参考にしたUI。2.グループ自動生成機能の強化:指定条件に必ず合致する学生を1名以上含むなどといった詳細な条件付け機能。3.協調活動の監視機能の強化:グループ発言量偏差値の表示、個人発言数表示、課題進行度の表示。本研究の目的は、コンピュータ支援協調学習の足場掛けの手法の一つである協調スクリプト(collaborative script)の実行支援システムをクラウド上に構築し、グループの特性や学習状況に応じて動的にスクリプトを最適化する知的機能や柔軟なグループ生成機能を実装し、その有効性を検証することである。具体的には以下のような取り組み課題を中心に研究を続けている。1.言語データ評価技法の探求:先行研究の評価方法(コーディング)を参考に、スクリプトに適応したコーディングルールを確立し、支援システム上に保存された学習者のチャットデータから相互作用を質的かつ定量的に評価する。2.モデル化手法の探求:リアルタイムでの学習状況のモニタリングおよび適応的な支援の実現のため、学習状況をモデル化する。また、グループモデルは多様なクラウド上のデータも活用して精度を高める。研究の2年目にあたる平成27年度は、平成26年度に引き続いて、上記の1.のコーディングルールの確立のためシステムを活用した実験を繰り返し、大規模なチャットデータを収集し、それに手動でコーディングを付加した。また、このコーディング付加データについては、ディープラーニングを用いて、システムが自動的にコーディングを行うことができるよう機械学習を行っており、平成28年度も信用性の高いコーディングが可能になるまで、さらにこの機械学習を継続的に行っていく。また、平成26年度までに継続的に改良を行ってきた協調スクリプトシステムを研究組織のある東京工科大学のクラウド上の学習管理システムMoodleに再構築を行うことに成功した。これによって、各学習者の認証は簡略化されるという利点やMoodle上の学習者情報をグループ形成や学習者モデルの生成などの様々な用途で活用できるようになった。平成27年度の研究計画では、学内クラウド上へのシステムの再構築が一つの大きな目標であり、これについては実現をすることができた。これによって、クラウド上で学習者の多様なデータを取得することもできるようになった。ただ、これらの多様なデータから学習者モデルを構築する手法については確立できたとはいえず、平成28年度の課題となった。また、リアルタイムでの学習状況のモニタリングに向けて、自動的なチャットデータのコーディングをディープラーニング技術を活用するという研究の指針を定めることができた。本研究の目的は、コンピュータ支援協調学習の足場掛けの手法の一つである強調スクリプト(collaborative script)の実行支援システムを学内のクラウドに構築し、グループの特性や学習状況に応じて動的にスクリプトを最適化する知的機能や柔軟なグループ生成機能を実装し、その有効性を検証することである。具体的には以下のような取り組み課題を中心に研究を遂行している。1.大規模なチャットデータの言語分析技法の探求:支援システムから取得されるビッグデータであるチャットデータにコーディングを付与することで協調活動のプロセスの定量的かつ定性的分析を行う。2.モデル化手法の探求:リアルタイムでの学習状況のモニタリングおよび適応的な支援の実現のため学習状況をモデル化する。

平成28年度は、上記1.のコーディングのためのスピーチアクトに依拠したコーディングスキマを作成し、過去3年間で取得されたチャットデータに手動でコーディングを行った。このコード付きデータの一部をディープラーニングの学習データとして使用し、残りのデータをテストデータとしてディープラーニングによる自動コーディングの精度を機械学習のベースラインとなるアルゴリズム( Naive Bayes, Support Vector Machines )による自動的なコーディングの精度と比較した。その結果、今回開発したディープラーニングによる自動コーディングがベースラインに対してより高い精度を有することを明らかにすることができた。なお、この成果については、2017年3月に国際会議(eLmL2017)で発表を行った。上記2.については、現在、ディープラーニングによるチャットデータの自動コーディング機能を支援システムに実装し、リアルタイムでの協調プロセスのモニタリングの実現を目指している。平成28年度の研究計画では、チャットデータのディープラーニング技術による自動コーディングの実装が一つの大きな目標であり、これについては、その実現の基盤となる技法を確立することができた。今後は、このコーディングデータから学習状況やグループ特性のモデル化を行うことが今後の研究の課題となる。本研究の目的は、コンピュータ支援協調学習の足場掛けの手法の一つである協調スクリプト(collaborative script)の実行支援システムを学内のクラウドに構築し、グループの特性や学習状況に応じて動的にスクリプトを最適化する知的機能や柔軟なグループ生成機能を実装し、その有効性を検証することである。具体的には以下のような取り組み課題を中心に研究を遂行した。1.大規模なチャットデータの言語分析技法の探求:支援システムから取得されるビッグデータであるチャットデータにコーディングを付与することで協調活動のプロセスの定量的かつ定性的分析を行う。2.モデル化手法の探求:リアルタイムでの学習状況のモニタリングおよび適応的な支援の実現のため学習状況をモデル化する。平成28年度末までに、チャットデータの言語分析技法としてそのスピーチアクトに注目し16のコーディングラベルを設計し、このラベルを約10000会話に付与した。さらに、このラベル付きのデータを深層学習技術を用いて精度高く自動コーディングをおこなうモデルを考案した。平成29年度は、このモデルを学内で運用している協調学習支援システムに実装し、ラベルが即時に自動付与できる機能を導入した。これによってリアルタイムでの学習状況のモニタリングが可能となった。また、事後的な定性的分析においても大規模な教育データを対象にした分析を行う技術的基盤を形成することができた。研究期間全体の成果としては、チャットデータへのコーディングスキームを提案し、その自動化の技法を開発した点、その技法を学内のクラウド上で稼働する協調学習支援システムに実装することでリアルタイムでの学習のモニタリングへの道が開かれた点がある。
現代家族の過程と実践をめぐる質的研究に対する組織的取り組み

全国家族調査(NFRJ)18幹事会に研究代表者の木戸および研究分担者の松木が出席し、先行して実施される量的調査と関連づけつつ実施する質的調査の進め方について確認した(4/14)。本年度は3回の研究会をいずれも聖心女子大学で開催し、実査に向けた具体的な準備作業と研究会メンバーへのインストラクションを実施するとともに、前年度末から本年度にかけて実施されたプレ調査をふまえた予備的な考察を行った。第1回研究会(6/24)では研究分担者とプレ調査に参加したメンバーが集まり、調査の経過を確認し実査に向けた課題を議論した。とくに、量的調査の協力者からインタビュー調査への応諾のとり方に関して、プレ調査の結果をふまえて、具体的な方法について検討した。上智大学で開催されたNFRJ全体研究会(8/29)に木戸が参加し、量的調査チームとの連携を図るとともに、今後のとりわけ調査対象者の受け渡しについて協議した。また日本家族社会学会大会(9/9)におけるテーマセッションにおいて、木戸が永井暁子氏(日本女子大学)と連名で、プレ調査の結果にもとづく予備的な研究成果を報告した。第2回研究会はライフストーリー研究の第一人者である桜井厚氏((社)日本ライフストーリー研究所)をゲストとして招き9月10日に開催した。その後、実査に向けたインストラクションののちグループごとに調査項目を中心に検討するミーティングを行った。第3回研究会は実査に向けたインストラクションの一環として2月10日に開催した。インタビュー調査に関しては、共通項目となるインタビューガイドに加えて各班のインタビューガイドを整備し完成させた上で、調査対象者の属性等についてそれぞれの班で検討し、共有した。フィールドワーク班についても、対象とするケースと調査方法について検討を継続した。以下の理由により当初の計画通りに進んでいると判断している。まず、予定していた研究会を希望通りの講師を招き実施するとともに、インタビューおよびデータのアーカイブ化につての専門的な知見の提供を受けるとともに実査に向けた助言をえた。また、研究会を通じた実査に向けたメンバーへのインストラクションも順調に進めることができた。次に、研究会を通じて、実査における対象者選定の条件を確定するとともにインタビューガイドを完成させた。フィールドワークについても実査のあり方およびインタビュー協力者から応諾を得る方法について概ねの見通しを立てることができた。また、次年度の実査に向けて、研究代表者の所属する聖心女子大学において研究倫理審査を申請し承認を得た。その際、本研究プロジェクトにおけるデータの管理と使用にに関する指針を作成し、研究会メンバーで共有することにした。さらに予備調査の結果の予備的な考察により、次年度の実査への具体的な見通しを立てることができた。またこれに関して、インタビュー調査の音声記録の文書化を完了した。さいごに、データのアーカイブに向けたとりくみとして、木戸と研究会メンバーにより先駆的なとりくみを行なっている認定NPO法人健康と病いの語りディペックス・ジャパンを訪問しヒアリングを行なった(3/22)。2019年度の8月および9月を中心としてインタビュー調査を実施し、さらにその対象者から協力者を募りフィールドワークを年度内に実施する。先行して実施された量的調査において、本研究プロジェクトが実施する追加のインタビュー調査への協力に前向きであると回答した対象者は1204人おりそれは回答者の42%ほどを占めた。さっそく5月からこれらの回答者の中からインタビュー調査の対象者の選定作業にあたる。その上で、実査に向けた最終的なインストラクションのため、すべてのメンバーを招集して7月に研究会を開催する。また、実査期間中となる9月にも日本家族社会学会大会開催時に合わせて進捗状況を確認する研究会を開催する。全体での研究会の開催についてはすべての実査終了後にもう一回実施し、データの整理状況の確認と次年度以降の分析に向けた検討を行う。加えて、本年度を通じて、昨年度末に実施したプレ調査のデータを用いた予備的な考察を継続するとともに試験的なアーカイブ化にも取り組む。全国家族調査(NFRJ)18幹事会に代表の木戸が出席し、量的調査と連携して実査に臨むことを確認した(4/15)。その後、日本家族社会学会会員に本研究会(NFRJ18質的調査研究会)への参加を呼びかけ研究代表者と研究分担者を含む33名の研究会組織を編成し連絡用メーリングリストを作成した。本年度は3回の研究会を開催し、また小規模であるが量的調査チームと連携した予備調査も実施した。第1回研究会は学会大会終了後に大阪市立大学で開催し(9/11)、本調査の概要についてあらためて確認した上で、インタビュー調査班をサブテーマごとに4つ作り、班ごとに対象者と調査項目について検討した。フィールドワーク班についても対象選定の方法と、データ収集の方法について意見交換した。第2回および第3回研究会はそれぞれ2部構成として前半で招聘講師からのレクチャーと討論、後半で各研究班ごとの実査に向けた検討とその進捗状況の報告を実施した。第2回研究会はライフヒストリー研究およびそのアーカイヴ化についての専門家として小林多寿子氏(一橋大学大学院)を招き早稲田大学にて開催した(11/23)。第3回研究会は生活史研究の専門家として岸政彦氏(立命館大学大学院)を招き大阪市立大学にて開催した(1/27)。いずれの研究会においても専門的な知見の提供を受けるとともに本研究会が実施する調査に対しての実践的な助言をえた。並行して木戸がNFRJ 18の全体研究会に参加し(11/12)量的研究チームとの連携を保った。

これらの研究会でのやりとりなどを通じて、対象選定の方針と調査項目の選定については具体的な案がそれぞれの班より示されるにいたった。また量的研究チームが実施した予備調査において、追加調査となるインタビュー調査への協力の可否をたずねる項目を追加するとともに、応諾者のうち9ケースの予備調査を実施した(3月)。以下の理由により当初の計画通りに進んでいると判断している。まず、予定していた研究会を希望通りの講師を招き実施することができた。さらに、年度内での実施を予定していたわけではなかったが、量的調査チームとの連携により予備調査を実施することができた。そこでは全ての対象者に共通のインタビューガイドを作成し生活史の聞き取りを、調査班ごとの個別テーマ項目の聞き取りととともに実施した。共通項目と個別項目の両方を半構造化面接により聞き取ることの難しさなどを確認することができ、今後の検討課題を見つけることができた。また、対象者の選定についても、量的調査の対象者のうちインタビュー調査への協力の申し出が一定数あることがわかり、実査に向けて手応えをつかむことができた。さらに、インタビュー調査への協力者に打診して実施する予定のフィールドワーク・参与観察についても、依頼の際に使用するちらしを用意するとともに、謝金の額などに関しても予備調査の協力者から意見をもらうことができた。全国家族調査(NFRJ)18幹事会に研究代表者の木戸および研究分担者の松木が出席し、先行して実施される量的調査と関連づけつつ実施する質的調査の進め方について確認した(4/14)。本年度は3回の研究会をいずれも聖心女子大学で開催し、実査に向けた具体的な準備作業と研究会メンバーへのインストラクションを実施するとともに、前年度末から本年度にかけて実施されたプレ調査をふまえた予備的な考察を行った。第1回研究会(6/24)では研究分担者とプレ調査に参加したメンバーが集まり、調査の経過を確認し実査に向けた課題を議論した。とくに、量的調査の協力者からインタビュー調査への応諾のとり方に関して、プレ調査の結果をふまえて、具体的な方法について検討した。上智大学で開催されたNFRJ全体研究会(8/29)に木戸が参加し、量的調査チームとの連携を図るとともに、今後のとりわけ調査対象者の受け渡しについて協議した。また日本家族社会学会大会(9/9)におけるテーマセッションにおいて、木戸が永井暁子氏(日本女子大学)と連名で、プレ調査の結果にもとづく予備的な研究成果を報告した。第2回研究会はライフストーリー研究の第一人者である桜井厚氏((社)日本ライフストーリー研究所)をゲストとして招き9月10日に開催した。その後、実査に向けたインストラクションののちグループごとに調査項目を中心に検討するミーティングを行った。第3回研究会は実査に向けたインストラクションの一環として2月10日に開催した。インタビュー調査に関しては、共通項目となるインタビューガイドに加えて各班のインタビューガイドを整備し完成させた上で、調査対象者の属性等についてそれぞれの班で検討し、共有した。
発達障害の児童に対するEMDRの適用に関する研究

2ヵ所の心身障害児通園療育施設に通園する児童22名を対象に,広汎性発達障害群,精神遅滞群,その他発達障害群(ADHD,LD疑いを含む)に分け,療育場面でのEMDRの実施を試みた。療育場面におけるEMDRの実施手続きは,Tinker & Wilsonによるバタフライハグを基本として,若干の変更を加えたものとした。その方法とは,療育プログラムの中の親子遊びの終了時に音楽に合わせて児童の両肩を母親がタッピングし,その後母親が児童に対して肯定的な言葉がけをしながら深呼吸を行うというものだった。児童に対して月平均4回,1回の実施時間が約3分のEMDRが行われた。知的発達,社会性の発達の変化を確認するために,EMDR実施前に各群に対して発達検査(K式発達検査2001)と社会生活能力検査(新版S-M社会生活能力検査)を行い,その後約6ヶ月後に再び同様の検査を行った(比較群)。半分の11名に対してはさらに6ヶ月後に検査を行いその結果を追跡した(追跡群)。それぞれの検査の下位検査の比較をしたところ,比較群における発達指数には有意な差は認められなかったが,追跡群の認知適応領域と言語社会領域に有意な発達指数の上昇が認められた。ただし,障害の違いによる3群間の差は認められなかった。また,いずれの群においても社会生活能力には有意な変化は認められなかった。追跡中,療育に参加している母親の面接を行ったが,その中で劇的な発達の伸長を話す母親は認められず,その変化はきわめて緩やかなものであったことが推測された。これらの結果から,個別的な発達支援の中でEMDRを活用する必要性が示唆されたため,現在EMDRを用いた個別的発達支援の方法を検討しており,今後実際の個別支援を行う予定である。2カ所の心身障害児通園療育施設に通園する児童を,広汎性発達障害群,精神遅滞群,注意欠陥多動性障害群に分け,療育場面でのEMDRの実施を試みた。また,比較対照のためコントロール群としてEMDRを行わない群を設定した。療育場面におけるEMDRの実施手続は,Tinker&Wilsonによるバタフライ・ハグを基本とし,次のとおりとした。療育プログラムの中にある親子遊びの終了時に母親が児童を膝に抱え、ゆっくりした音楽に合わせて子どもの両肩を人差し指と中指と薬指で痛みを感じない程度にタッピングを行った(1秒間に2回程度)。約100回のタッピングを終えた後、母親から対象児童に対して数回の深呼吸を行うよう指示がなされた。児童が深呼吸をしている間母親は、「とっても上手だよ。○○ちゃんは良い子だね」等の児童にとって肯定的な内容の言葉を挿入した。知的発達,社会性の発達の変化を確認するため,EMDR実施前に各群に対して発達検査(K式発達検査2001)と社会生活能力検査(新版S-M社会生活能力検査)を行った。その後も同検査を3ヶ月毎に追跡を行い,現在も追跡を続けている状況である。同時に行動観察を行い,現在に至るまで追跡中である。これまでの状況では,注意欠陥多動障害群と,精神遅滞群の軽度レベルの児童において発達指数の伸長が示唆されるものの,広汎性発達障害群と精神遅滞群の比較的重度レベルの児童についてはあまり伸長が認められていないことが示唆されている。今後の追跡の中でさらに検証していく予定である。