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Deep LearningとALS iPS細胞を用いた疾患予測テクノロジー
-人工知能のALS検知・診断への応用-

今村恵子(理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP)iPS細胞連携医学的リスク回避チーム(上田修功チームリーダー)客員研究員、京都大学CiRA増殖分化機構研究部門特定拠点講師)、矢田祐一郎(理化学研究所バイオリソース研究センター(BRC) iPS創薬基盤開発チーム特別研究員、京都大学CiRA増殖分化機構研究部門共同研究員)、井上治久(理化学研究所AIP iPS細胞連携医学的リスク回避チーム客員主管研究員、京都大学CiRA増殖分化機構研究部門教授、理化学研究所BRC iPS創薬基盤開発チームチームリーダー)らの研究グループは、人工知能のひとつであるDeep Learningという手法を用いて、健康な人のiPS細胞から作製した運動ニューロンとALS患者さんから作製した運動ニューロンを高精度に見分ける人工知能モデルの構築に成功しました。Deep learningとALS iPS細胞を用いた疾患予測テクノロジーは、運動ニューロンの微かな変化を検知し、ALSの診断をサポートするとともに、将来的なALSの治療促進と克服につながる可能性が期待されます。

この研究成果は2021年2月18日午後7時 (日本時間)に米国科学誌「Annals of Neurology」でオンライン公開されました。