from AASJ
この記事では、最近の生命科学におけるAIの進化について述べられています。従来は生成AIが主流でしたが、マイクロソフト、ワシントン大学、そしてProvidence Genomicsが12月9日に発表した論文では、異なるデータを組み合わせる教師付AIの重要性が示されました。
具体的には、HE染色した病理スライドを21種類のタンパク質の発現データに変換するモデルが提案されました。これにより、細胞の遺伝子パターンを推測することが可能になります。研究では、14000人の患者のデータを用いて、異なるガンの遺伝子発現パターンを解析しました。
さらに、免疫系のタンパク質の発現を調べることで、予後の予測やガンの分類が可能となりました。このようなAIモデルの開発には大規模なワークステーションが必要ですが、将来的にはクラウドでの利用も考えられます。
この研究は、HE染色スライドを遺伝子発現パターンに変換する画期的な方法を示しており、今後の病理診断に革新をもたらす可能性があります。
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