>脳画像データから精神病発症を判別する機械学習器を開発:医療技術ニュース東京大学は、国際共同研究コンソーシアムのMRIによる脳構造画像データを機械学習することにより、のちの精神病発症を判別する機械学習器を開発した。精神病ハイリスク群を70%超の精度で判別可能だ。公開[MONOist]東京大学は2024年2月9日、国際共同研究コンソーシアムのMRIによる脳構造画像データをML(機械学習)することにより、のちの精神病発症を判別するML器を開発したと発表した。CHR)」で集積した2194人のデータを使用した。CHRは他施設共同研究のため、脳MRIの計測に機種間差が生じる。そこで、neuroComBat法により機種間差を補正して、2194人のデータをMLに用いた。次に、思春期における脳構造の特徴変化を考慮するために、健常対照(HC)群データのみに一般化法モデルを適用し、男女別の健常な思春期脳発達曲線を作成した。精神病ハイリスク(CHR)群データにもこの思春期脳発達曲線を適用し、MRI計測後の追跡調査で精神病を確認したPS+群とHC群についてML法によりML器を構築した。ML器構築と、それに至るまでの変数処理。構築したML器の精度は、テストデータセットで85%、MLに使われていない確認データセットで70%超だった。追跡調査で精神病を発症しなかったPS-群と追跡不能だったUNK群に対するHC群との判別率はそれぞれ73%、80%であり、実臨床に即していた。表面積が分類に強く寄与した脳領域であることが明らかとなった。出所:東京大学CHRは臨床現場では判断が難しく、発症を予測できるバイオマーカーの開発が求められており、今回構築したML器の応用が期待される。九州大学らは、非四肢細胞に四肢前駆細胞の性質を付与するリプログラミング因子群を同定した。役割を担う可能性が高く、四肢再生医療への応用が期待される。odontolyticusが大腸がんの初期発がん過程に密接に関与することを明らかにした。odontolyticus由来の細胞外小胞が大腸上皮細胞で炎症やDNA損傷を引き起こしていた。間近に迫る国内医療セキュリティ規制対応の期限、デッドラインは2024年3月末にも医療分野におけるサイバーセキュリティの最新動向を紹介するとともに、今後の医療機器開発の進め方などについて説明する本連載。第3回は、2024年3月末にも期限を迎える国内医療関連サイバーセキュリティの規制に対して、医療情報システムや医療機器のメーカーが今すぐに取るべき対応について解説する。CEシーケンサーを活用する新たな遺伝子検査システムの共同開発に向けて合意シスメックスと日立ハイテクは、キャピラリー電気泳動シーケンサーを基盤とした新たな遺伝子検査システムの共同開発に向けて合意した。エレクトロニクスと協業する。BGT60ATR24C」を、高齢者見守りシステムに採用した。Cima.X」を発売した。従来機の2.5倍に向上している。SNSFacebookXITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。