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
-
- Inside the controversial tree farms powering Apple’s carbon neutral goal 1日100万本の植林が生む 広大な「緑の砂漠」 ブラジル・セラードの光と影
- Synthesia’s AI clones are more expressive than ever. Soon they’ll be able to talk back. 「不気味の谷」越え近づく？ 進化した最新AIクローン技術
- This American nuclear company could help India’s thorium dream インドが描いた「トリウムの夢」、米企業の燃料技術で花開くか
- Inside the controversial tree farms powering Apple’s carbon neutral goal 1日100万本の植林が生む 広大な「緑の砂漠」 ブラジル・セラードの光と影
