ヒトゲノム情報に対する深層学習の応用研究のマイルストーンに

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2021-03-12

life_sciences_medicine

{'items': [{'key': '5md9i', 'term': '深層学習（ディープラーニング）', 'description': {'blocks': [{'key': 'f57t', 'text': ' 入力・中間・出力層の階層的なネットワーク構造（多層ニューラルネットワーク）を用いた機械学習手法の一種。他の機械学習手法では、捉えられないような複雑な特徴を直接抽出して学習できるという特性がある。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '4hakc', 'term': 'HLA imputation法', 'description': {'blocks': [{'key': '2lf3f', 'text': ' HLA遺伝子配列は、直接配列決定をするのに高いコストがかかるため、周囲のSNP情報との相関関係からコンピューターを用いて統計学的に推測すること。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '4gt96', 'term': 'HLA（human leukocyte antigen）遺伝子', 'description': {'blocks': [{'key': '1bjga', 'text': ' 白血球の表面に発現する分子で、白血球の血液型を規定する。生体内における自己と非自己の認識や外来性の抗原に対する免疫反応に関わる。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'fe00n', 'term': '1型糖尿病', 'description': {'blocks': [{'key': '1dj2b', 'text': ' 自己の免疫細胞が、インスリンを分泌性する膵臓β細胞を誤って攻撃してしまうことにより、インスリンの分泌が不足して血糖が上昇することにより起こる、糖尿病。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '6jrk9', 'term': '一塩基多型（SNP）', 'description': {'blocks': [{'key': 'ehac2', 'text': ' ヒトゲノムを構成している塩基配列の個体差で、配列上の一カ所が変化して生じるもの。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'ia26', 'term': '機械学習', 'description': {'blocks': [{'key': '4tf2l', 'text': ' 人工知能の一種で、大量のデータを学習することで、分類・予測や特徴抽出を行うコンピューターアルゴリズム。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '91k0d', 'term': '人工知能（AI）技術', 'description': {'blocks': [{'key': 'd5cnc', 'text': ' 人間が行う複雑なタスクや知的な振る舞いを、模倣もしくは超越するコンピューターシステム。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '6mldb', 'term': '畳み込みニューラルネットワーク', 'description': {'blocks': [{'key': 'd03tl', 'text': ' 深層学習のモデルの一つで、特に画像の分類で高い予測能を発揮することで知られている。畳み込み層とプーリング層を用いて、画像の特徴量を直接抽出して学習することができる。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'f0iqc', 'term': 'マルチタスク学習', 'description': {'blocks': [{'key': '4ph17', 'text': ' 機械学習手法において、複数の異なる予測項目（タスク）を同時に学習して予測すること。上手く活用することで、実行時間の短縮や精度の上昇が期待される。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '4fa4h', 'term': 'バイオバンク・ジャパン', 'description': {'blocks': [{'key': '9n448', 'text': ' 日本人集団約27万人を対象とした生体試料バイオバンクで、東京大学医科学研究所内に設置されている。ゲノムDNAや血清サンプルを臨床情報と共に収集し、研究者へのデータの公開や分譲を行っている。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'bdamv', 'term': 'UKバイオバンク', 'description': {'blocks': [{'key': 'dm9ju', 'text': ' 英国の約50万人を対象とした国家的な生体試料バイオバンク。ゲノム情報や多彩な臨床情報、追跡情報を収集し、世界中の研究者にデータの公開や分譲を行っている。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['med']

['内藤龍彦', '岡田随象']

深層学習は、様々な分野で既存手法を遥かに上回る予測性能を示すことが知られていますが、SNPジェノタイプデータなどの大規模ゲノム情報に対する応用研究はまだ多くはありません。私達の研究が、類似の応用研究の足がかりになり、さらにはゲノム医療における人工知能技術の社会実装の一助になれば幸いです。本研究は、バイオバンク・ジャパン（東京大学医科学研究所）や英国のUKバイオバンクよりご提供していただいたデータを用いることで達成できました。すべての共同研究者や研究支援機構、サンプルを提供してくださった方々に感謝を申し上げます。（内藤龍彦　特別研究学生）

岡田随象

教授

http://www.sg.med.osaka-u.ac.jp/members.html