トピックスを紹介するこのメールマガジンは1週間に1回の割合で発行しています。回数を増やして欲しいという要望もあるのですが、私の能力のなさから1週間に1回が限度となっています。これからも当たり前の医療をしながら、なおかつ貪欲に、新しい知識を吸収し読者の皆様に提供してゆきたいと思っております。不撓不屈の精神で取り組む所存ですのでどうかお許し下さい。断精度を上げる新たな特徴を見つけることに成功したと発表しました。木村剛准教授らの研究グループによるものです。」に掲載されています。持つ高い可能性を医療に応用するための研究が盛んに行われています。習にビッグデータを必要とするため、医師の診断情報が付いた大量の医療画像をどのように集めるかが、実用化に向けた課題となっていました。機械学習を通して「人間が理解できる情報」を自動で取得する技術が求められていました。病理画像から人間が理解できる情報を自動で取得する新たなAI技術の開発に成功しました。徴を、人間が理解できるように変換しました。再発期間のみを用いた最適な重み付けをAIに行わせることで、これまで不可能であったがんの未知なる情報の獲得を目指しました。動で抽出させることに成功しました。このAIが作成した分類には、現在世界中で使用されているがん分類(グリソンスコア)が含まれており、さらに、これまで専門家も気づいていなかった「がん領域以外の間質の変化」も、がんの再発の診断精度を上げる特徴として読み取られていました。この、AIにより見つけられた病理学的特徴は、今回の報告論文の中で、AIが作成した初めての病理画像アトラスとして閲覧できます。測の検証を実施しました。0.820)で再発予測ができることが判明しました。知医科大学病院においても利用できるかどうかを調べました。これは、今回開発された技術により、AIが病院や大学といった施設や地域を越えて、一般化された情報を学習したことを示しています。像の解析に対して得意とする点が異なり、お互いに補い合うことで精度向上につながることを示しています。医療においてAIを安心して使用するためには、医師が理解可能な根拠を示すことができる技術が不可欠です。既存の基準を超えた新たな知識の獲得が可能になります。々に合った治療選択に貢献するとともに、画像から新たな知識を獲得するための自動解析手法として役立つものです。ブラックボックスといわれているAIの解析根拠をひも解く一歩として、医療において安心して使用できるAIの実現に貢献すると期待されます。このニュースのニュース動画です。特定の遺伝子変異が蓄積していることを発見したと発表しました。(オルガノイド医学)の佐藤俊朗教授らの研究グループによるものです。成果は、英科学誌「Nature」のオンライン版に掲載されています。性腸疾患のひとつです。国内の患者数は約17万人以上と、増加の一途をたどっています。罹病期間が長くなると大腸がんの発生が増加すると報告されていますが、なぜ大腸がんが増えるのか、その明確な理由は解明されていませんでした。変異が生じることが必要となります。大腸では10~20個の幹細胞が陰窩(いんか)と呼ばれるくぼみの中で、数か月の期間で、全て単一の幹細胞とその子孫細胞に置き換わることが知られています。細胞にどのように遺伝子変異が蓄積されているのかを調べることができませんでした。用により、単一の幹細胞クローンを培養して増殖し、各陰窩の幹細胞を個別に解析する手法が開発されました。異の蓄積には個人差があることも示されました。今回研究グループは、この個人差に腸内環境が関与しているのではないかと推察されています。細胞でどのように遺伝子変異が生じているかを明らかにするために解析を行いました。炎の患者さんの大腸上皮細胞には、健常人の大腸上皮に比べて、より多くの遺伝子変異が検出されました。炎症を原因とする遺伝子変異の頻度の増加は小さいことが分かりました。この遺伝子変異のクローンの広がりを調べるため、生検鉗子で採取された領域に含まれる全ての大腸幹細胞に、どの程度これらの遺伝子変異が生じているか、より多くの患者さん由来のサンプルを用いて探索しました。伝子変異が生じていました。それに重要な役割をもつことが知られています。性について比較しました。よる炎症下)でも生存可能であることが確認されました。細胞傷害を回避し生存し続けるため、徐々に変異細胞のクローンの領域が広がっていくことが考えられました。伝子変異の上皮細胞が選択的に増え、正常な大腸上皮細胞を置き換えていくことが明らかになりました。性炎症などの腸内環境の変化に適応するための変異も蓄積していくことが判明しました。性大腸炎の病態やがん化にどのような影響を及ぼすか、今後の研究が期待される」と、述べています。潰瘍性大腸炎について解説している動画です。断精度を上げる新たな特徴を見つけることに成功したと発表したのは、素晴らしい業績です。現在のAI技術の主流であるディープラーニング(深層学習)では、学習にビッグデータを必要とするため、医師の診断情報が付いた大量の医療画像をどのように集めるかが、実用化に向けた課題となっていたということです。人間が理解できるように変換しているとされています。優れた成果と言えましょう。特定の遺伝子変異が蓄積していることを発見したと発表したのは偉大な業績です。積していることが報告されました。その上、遺伝子変異の蓄積には個人差があることも示されました。本当に凄い技術革新だと思います。非礼を詫びることに比例して株が上がった。笑************************このメールマガジンは以下の配信システムを利用して発行しています。解除の手続きは下記ページよりお願い致します。https://www.eitokukaisalanuma.or.jp/ご意見・ご感想・励ましのお便りお待ちしております。