マルチオミクスデータとグラフ畳み込みネットワークとの統合による新規がん遺伝子とそれに関連する分子機序の同定

Integration of multiomics data with graph convolutional networks to identify new cancer genes and their associated molecular mechanisms

2021年4月12日掲載

ハイスループットゲノムデータからがんドライバー遺伝子を同定することは、がんの分子基盤を理解し、精密医療をはじめとする新しい治療法を開発する上で重要な課題である。この課題に取り組むため、グラフ畳み込みネットワークに基づく新しい深層学習手法「EMOGI」を開発した。この手法は、タンパク質-タンパク質相互作用ネットワークとマルチオミクスデータセットを組み合わせたものである。

マシン・インテリジェンスのための学際的フォーラム

今回創刊するNature Machine Intelligence は、研究コミュニティーがこうしたテーマについて討論するためのフォーラムとして、人工知能とロボット工学に関する幅広いトピックを探ります。刊行の目的は、この分野をさまざまな科学分野と結びつけ、近年の進歩が、科学、社会、産業にとって何を意味するかを論じることにあります。

このブログは、Nature Machine Intelligence の編集長Liesbeth Venemaと、シニアエディターTrenton Jerdeによって書かれました。