病やハンチントン病など神経変性による疾患の早期検出と進行予測は重要な医学的課題です。遺伝子発現と神経変性の間には関係があると示唆されていましたが、進行を予測することはできていませんでした。神経変性疾患の検出と進行・悪化予測は、治療の早期開始の観点から求められています。病とハンチントン病を対象とした疾患の進行予測手法を開発しました。この成果は、2020年1月28日、Brain誌に掲載されました。この研究では、全1969人の被検体の脳と遺伝子情報などをデータセットとして機械学習を行いました。datasetからは血液サンプルの経時変化(縦断研究)データが得られました。PET、脳構造をみるためのMRIデータの内どれかの結果が得られています。(cTI)と呼ばれる教師なし学習手法が開発され、遺伝情報が神経変性に伴ってどのように進行するかを可視化することができます(下図のd)。https://www.biorxiv.org/content/10.1101/548974v1また、この手法は神経変性を非常に良く予測できました。rate)に関する全体のばらつきの内97%を予測することができました。なったか研究グループは、認知症の進行を血液検査という低侵襲で予測できる可能性を示し、医学的に力強いツールになるだろうとしています。今後は、これ以外の神経変性による神経疾患にも応用したいということです。まとめ血液検査のような簡便な検査と機械学習を組み合わせ得ることにより、ガンなどの疾患を推定できる可能性が示されていますが、認知症を含む神経変性を遺伝子発現の観点から解析した研究として、非常に興味深いものです。今後は、縦断研究により得られた大量の大規模次元のデータセットを用いた研究が増加するのではないかと考えられます。Reports論文)アカデミックAI顧問サービスMarvinでは企業のデータ分析チームの立ち上げや、AIプロジェクトに対して大学の研究者等を顧問として紹介するサービスを行なっています。検索:無料購読はこちらメールで新しい記事を読むメールアドレスを登録すると新しい記事のお知らせがメールで届きます。購読停止はワンクリックでできます。