iStockカナダ・マギル大学を中心とした研究チームは、血液サンプルから遺伝子発現を解析することにより、アルツハイマー病やハンチントン病といった神経変性疾患の重症度と進行の程度を予測するAIアルゴリズムを開発した。研究成果は学術ジャーナル・Brainに先週公開された。チームの研究論文によると、1969例に及ぶ神経変性疾患患者における遺伝子発現データを利用し、アルゴリズムの構築を行ったという。教師なし学習によってトレーニングされたこの機械学習アルゴリズムは、神経変性疾患の重症度などを強力に予測していたことから、治療法選択に際する重要な情報をもたらす可能性が指摘されている。脳細胞サンプルで特定された多数の進行関連遺伝子のうち、このアルゴリズムは85-90%を血液サンプル単独でも特定できており、神経変性疾患の進行予測に関して血液検査の潜在的有効性が示唆されたことになる。Study、HBTRC、ADNI)から収集されており、いずれもが科学研究利用を目的に一般公開されたデータベースとなっている。analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。MD防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。USAI(人工知能)を活用した医療・医学に特化した専門ニュースサイト。現役の医師や研究者が執筆および監修し、海外での医療分野のAI活用事例についての最新情報を提供しています。