実験医学 2019年10月号 Vol.37 No.16

AIとがん研究 その妥当性、有効性

ゲノム・エピゲノムから細胞・医用画像まで

  • 浜本隆二/企画
  • 2019年09月20日発行
  • B5判
  • 145ページ
  • ISBN 978-4-7581-2524-6
  • 定価:2,200円(本体2,000円+税)
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企画者のことば

ディープラーニング(深層学習)技術の登場,GPU(graphics processing unit)を中核とした計算機環境の向上,およびデータベースの拡充によるビッグデータ利活用の簡便化などの要因により,現在,人工知能(artificial intelligence:AI)技術に大きな期待が寄せられている.2018年1月,Google社のCEOであるSundar Pichai氏は,米国の番組に出演し,“現在,人類が取り組んでいるAIの開発は人類史上で最も重要な任務の一つ.火や電気よりも重要になるかもしれない”とAIの重要性を語った.実際Donald Trump米大統領は2019年2月に,大統領令として“American AI Initiative”を発し,米国がAI開発において世界を牽引するという強い意志を示した.また中国政府は2017年7月,AI技術とその応用に関して3段階の政策を発表し,AIイノベーションで世界のリーダーをめざすことを世界に示した.このように,列強がしのぎを削ってAI開発に取り組んでいるなか,わが国においても,2016年に内閣府が策定した第5期科学技術基本計画のなかで“Society 5.0”として,未来社会のコンセプトが明文化され,その実現においてAI技術が重要な基盤技術として位置づけられている.現在,AIはさまざまな分野に応用されているが,ライフサイエンス分野も重要な領域の一つと考えられ,メディカルAI研究が世界レベルで推進されている.本特集においては,メディカルAI研究のなかでも,がんに関連した話題に焦点をあて,学術的側面から見た最先端の知見を,国内第一線の先生方からご紹介いただく.

浜本隆二(国立がん研究センター研究所がん分子修飾制御学分野)

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AIによるビッグデータ解析でがんの本質を見抜く!ゲノム・細胞画像・医用画像・文献情報などの解析にAI技術を用いた最新の実例をご紹介.研究に,診断に,AIを取り入れようか迷っている方必見です.

目次

特集

AIとがん研究 その妥当性、有効性〜ゲノム・エピゲノムから細胞・医用画像まで
企画/浜本隆二
概論―がん研究におけるAI活用の重要性【浜本隆二】
機械学習を用いたゲノム・エピゲノム研究【瀬々 潤】
人工知能を用いた臨床ゲノム解析【井元清哉】
深層学習を用いた内視鏡画像解析と社会実装へむけた取り組み【山田真善,山田滋美,近藤裕子,浜本隆二】
病理学と人工知能―信頼されるAI技術へ【山本陽一朗】
計算機的な放射線医学と深層学習【小林和馬】
分子レベルにおけるAIの創薬応用【田中良尚,小島諒介,玉田嘉紀,鎌田真由美,奥野恭史】
【フォーラム】がん以外の領域にみる医学研究×AIの可能性
出生前診断における人工知能技術の活用【小松正明】
機械学習を用いた精神疾患の診断支援の試み【岸本泰士郎】
網膜剥離および緑内障のスクリーニングシステム【升本浩紀】
バイオバンク・ゲノムコホートの人工知能解析【田宮 元】

いま知りたい!!

研究につまずいたとき,力をもらえる本〜書評コーナー
ネアンデルタール人は私たちと交配した【評者:田中啓二】
7つの習慣【評者:吉本桃子】
紙の動物園【評者:藤井宣晴】
若き科学者への手紙【評者:安田 圭】
劒岳<点の記>【評者:髙橋智聡】
小さな小さなクローディン発見物語【評者:宮園浩平】
道は開ける【評者:仲野 徹】
時間・愛・記憶の遺伝子を求めて【評者:嘉糠洋陸】

連載

News & Hot Paper Digest
睡眠学習は実現可能か?【本城咲季子】
ノックインを行う新奇CRISPR!?【菅野茂夫】
PARP阻害剤の新たな機序を発見―治療対象人口が大幅増の可能性【MSA Partners】
日本発の国際研究助成プログラムHFSPの30周年を世界が祝福【実験医学 編集部】
カレントトピックス
天然変性タンパク質「TEX264」が小胞体をオートファジーに導く【千野 遥,水島 昇】
GTP代謝リプログラミングによる核小体活性化とがん化メカニズム―がん100年の謎:核小体異形成とGTP代謝のクロスロード【小藤智史,佐々木敦朗】
運動をする「時間」は,運動による骨格筋代謝機能への影響を決定する要因である【佐藤章悟,Paolo Sassone–Corsi】
ヒト多能性幹細胞の樹立・維持をつかさどるファウンダー細胞の発見【中西未央】
神経細胞のゲノム高次構造再構築が学習と記憶を可能にする【山田朋子】
クローズアップ実験法
ChIP-Atlas:既報のChIP-seqデータをフル活用するためのウェブサービス【沖 真弥,大田達郎】
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Opinion-研究の現場から
アカデミア研究者に「向いている」のってどんな人?【西村亮祐,寺田拓実】
バイオでパズる!
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