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機械学習で脳腫瘍を分類

Credit: 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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翻訳:古川奈々子

Nature ダイジェスト Vol. 15 No. 6

DOI: 10.1038/ndigest.2018.180637

原文

Machine learning classifies cancer
  • Nature (2018-03-22) | DOI: 10.1038/d41586-018-02881-7
  • Derek Wong & Stephen Yip
  • Derek Wong & Stephen Yipは、ブリティッシュ・コロンビア大学(カナダ・バンクーバー)病理学・臨床検査部門に所属。

参考文献

  1. Capper, D. et al. Nature 555, 469–474 (2018).
  2. Bailey, P. & Cushing, H. A Classification of the Tumors of the Glioma Group on a Histo-Genetic Basis with a Correlated Study of Prognosis (Lippincott, 1926).
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