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SLID(認識チップ)を用いたDNAゲノム解析の高速化

資料

SLID(認識チップ)を用いたDNAゲノム解析の高速化

組織名 株式会社エイ・オー・テクノロジーズ
技術分野 医工連携/ライフサイエンス
概要 SLID(認識チップ)を基にしたベンチャー企業です。SLIDはパターンマッチ機能を持ったメモリデバイスであり、アクセス時間・検索時間を要さずにメモリ内の目的とするデータを直接認識することが可能です。情報処理の大幅な高速化・省電力化に役立つ技術であり、用途実験ではCPUと比較し1万倍以上の高速な認識が可能であることを証明しました。DNAゲノム解析への応用により大幅な高速化を実現します。本技術の活用を希望する企業を歓迎します。
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【簡略図】
SLID簡略図(ゲノム解析).jpg【背景】
 情報社会の進展に伴い、大容量データを取り扱う事例が増えています。それに対し、データ処理を行うCPUの性能は向上しているものの、データ量の増大に追いついていないのが現状です。その対策として、CPUを複数用いた並列処理技術や、スーパーコンピュータ技術に頼っているのが状況です。
 一方、DNAのゲノム解析は、医療技術の発展に直結するため非常に重要視されていますが、情報量が膨大であるために解析に非常に時間を要します。高速化のニーズは依然として高いです。

 本テーマでは、CPUが情報処理工程上で必ず必要となるアクセス時間および逐次検索処理(サーチ)を無くす、新しい情報検出デバイス:SLID(サーチレス情報検出デバイス)を提案いたします。SLIDをDNA解析分野へ応用することにより、飛躍的な高速化を実現します。

 なお、本テーマは「国立大学法人 電気通信大学 電子工学科 範 公可 准教授」「国立大学法人 電気通信大学 曽和 将容 名誉教授」との産学連携の成果です。IEEEが主催するICCE2012において、最優秀論文賞を受賞いたしました。

(関連ページ)
「SLID(認識チップ)に関する論文がICCE2012で最優秀論文賞を受賞 電気通信大学 範研究室

【技術内容】
 コンピュータに保存されている情報データから、目的のデータをCPUが探し出すとき、通常は、CPUがメモリデバイスのアドレスを1アドレス毎にアクセスし検索処理(サーチ)する必要があり、データ量に比例して、アクセス回数が多くなり、サーチ時間が多くなります。
 これに対し、目的のデータを指定すると、そのデータのアドレスを直接検出するCAM(連想メモリ)が開発されました。通常のCPUとメモリの検索処理と比較して大幅に高速化が可能ですが、複数のデータの塊であるパターンなど複雑な情報のアドレスを検出することはできません。
 認識チップSLIDは、パターンなどの複雑な情報のアドレスを、検索無し(サーチレス)に、直接見つけることを目的としたデバイスです。そのため、通常のメモリと比較し、大幅な高速化が可能です。目的とする複雑な情報を、複数のデータの配列と捉え、1)各データの情報、2)データ間のアドレス上の位置関係、を入力情報とします。認識チップSLIDは、この入力情報(パターン)に当てはまるアドレスを直接検出する(マッチング)することが可能です。
このパターンマッチング手法を応用して、DNAゲノム解析技術へ適用する手法を考案しました。
SLID比較表.JPGSLID概念図5.jpgSLID概念図_2.jpg上図はSLIDが行う情報処理工程のイメージ概念図です。
アドレス中から、「青のデータ、および、青の右下に緑のデータ」がある配列を検出することを目的としたとき、

1)CPUはデータ量に比例して、アクセス回数が多くなり、サーチ時間が多くなります。
2)CAMは、「青のデータ」を一瞬で検出可能です。
  ただし、緑のデータを一瞬で検出することはできません。
  (本図はイメージ図ですが、実際は非常に複雑なデータのため)
3)SLIDは「青のデータ」を一瞬で検出可能です。
  このとき、全アドレス中から、「青の右下に緑があるデータ」「青の右下に赤があるデータ」の2種類へ候補が絞られ、
  青の右下のアドレスを指定して参照(パターンマッチ)することにより、特定することができます。

データ量が多いほど、情報構造が複雑なほど、SLIDは効果を発揮します。
用途実験では、CPU単体と比較して1万倍の高速化を実現しています。

【技術・ノウハウの強み(新規性、優位性、有用性)】
1)DNAゲノム解析の大幅な高速化、高精度化が可能です。

2)DNAゲノム解析に関する研究手法は、ソフトウェア上の処理に拠る技術が大多数です。
  本技術は、ハードウェア面(メモリデバイス)の応用の提案であり、高い新規性/独自性があります。

3)CPUでは高速化を実現するために並列処理を行う場合、大型化、電力量の増加、コスト増に繋がりますが、
  SLIDでは単体で相当な高速性があります。(※用途によります)

【連携企業のイメージ】
 本技術を応用したゲノム解析の高速化を希望する企業へご提案いたします。
例えば、以下の企業へご提案が可能です。

1)ゲノム解析用装置を開発している企業。
2)ゲノム解析を研究している企業・大学・研究所
3)バイオインフォマティクス分野の装置を開発している企業

※ほか、SLIDに興味がある方は是非お問合せください。

【技術・ノウハウの活用シーン(イメージ)】
DNA配列、ゲノム解析には、
1)シーケンサから得られた塩基配列データの重複部を合成して
  基のゲノムDNAの塩基配列へと再構成するアッセンブル工程
2)塩基配列のうち、タンパク質として機能していると予想されている領域(ORF:推定遺伝子領域)の推定
3)高速な相同性(ホモロジー)解析で、医療、製薬の高速化と、100ドルゲノム解析の実現

 にSLIDを活用することが可能です。生体分子シミュレーションなどにも適用可能性があります。

【技術・ノウハウの活用の流れ】

 SLIDのゲノム解析への具体的な応用手法に関しては、お問合せください。
ご説明の上、ご提案させていただきます。FPGA段階であれば、直ぐに連携が可能です。

【専門用語の解説】

(CPU)
 コンピュータなどにおいて中心的な処理装置として働く電子回路です。プログラムによって様々な数値計算や情報処理、機器制御などを行います。

(メモリ)
 CPUなどのプロセッサが直接アクセスすることができる記憶装置です。
CPUがアクセスする場合、アクセス時間と、目的のデータを探すための検索時間が必ず必要です。

(アドレス)
 メモリ内の各データの保存場所です。「番地」とも表現されます。

(CAM)
 連想メモリと呼ばれます。直接、目的とするデータを検出可能です。ただし、複雑な情報は検出できないため、IPアドレスの検出など、用途は限定的です。

(SLID)
 情報の配列の中からパターンなどの複雑な情報を直接見つけ出すことを目的としたデバイス。
半導体1チップで並列処理によるデータ検出と、そのデータの並列アドレスマッチングの双方を実現させた認識チップ、1チップで完全なハードウエアパターンマッチングが可能なので超高速で高精度な認識が可能になる。


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