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機械学習で脳腫瘍を分類

Nature ダイジェスト Vol. 15 No. 6 | doi : 10.1038/ndigest.2018.180637

原文:Nature (2018-03-22) | doi: 10.1038/d41586-018-02881-7 | Machine learning classifies cancer

Derek Wong & Stephen Yip

脳腫瘍は腫瘍細胞の視覚的評価で分類されることが多いが、そのような診断法では観察者によって異なった結果が出ることがある。機械学習によって分子パターンを特定する方法で、がんの診断が改善されるかもしれない。

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R. BICK, B. POINDEXTER, UT MEDICAL SCHOOL/Science Photo Library/Getty

病気を適切に治療するためには、正確な診断が不可欠である。今日、脳腫瘍の診断に使われている主な技術は、組織学的評価と呼ばれるもので、スライドガラスに載せた腫瘍検体を顕微鏡で観察する方法だ。しかし、これには細胞の微妙な変化の評価が必要とされ、一部の症例では、同じ検体でも検査者によって異なる分類がなされる場合がある。最近では、技術の進歩によって膨大な量の分子データが得られるようになり、そうしたデータを使うことで、組織学的評価のような主観的な診断法を必要とせずに腫瘍を評価できる。そうしたことから、臨床検体の診断を助けるための、機械学習による評価手法の開発が進められている。このほど、ハイデルベルク大学病院(ドイツ)およびドイツがん研究センター(ハイデルベルク)に所属するDavid Capperら1は、脳腫瘍を分子パターンに基づいて分類する機械学習アルゴリズムを使って評価する方法の1つをNature 3月22日号469ページで報告した。

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Nature ダイジェスト Online edition: ISSN 2424-0702 Print edition: ISSN 2189-7778

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