数百万人もの患者の医療記録を保存している大規模なバイオバンクからは、遺伝的変異が人々の健康にどのような影響を与える可能性があるか、うかがい知ることができる。この利点を活かすために、32歳のジョエル・ムバトシューは、「リジェニー(Regenie)」という機械学習モデルを開発した。データをより高速かつ安価に分析できるようにし、必要なコンピューティング・パワーも減らせるモデルだ。この方法を用いれば、研究者は特定の疾患に関連する遺伝的変異を、より簡単に特定できるようになる可能性がある。ムバトシューは、「大規模なバイオバンクを横断するコラボレーションが増えています。それらの多くは、多様な集団からなる個人が対象となるものです。リジェニーを使えば、こうしたデータを活かせるようになり、臨床医療の改善につながるような発見が可能になります」と話す。
- 人気の記事ランキング
-
- A new US phone network for Christians aims to block porn and gender-related content ポルノもLGBTも遮断、キリスト教徒向けMVNOが米国で登場
- The problem with thinking you’re part Neanderthal あなたの中にいる 「ネアンデルタール人」は 本当に存在するのか?
- Musk v. Altman week 1: Elon Musk says he was duped, warns AI could kill us all, and admits that xAI distills OpenAI’s models 「オープンAIを蒸留した」マスク対アルトマン第1週、法廷がざわめく
- Will fusion power get cheap? Don’t count on it. 核融合は本当に安くなるのか? 楽観論に「待った」をかける新研究