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がん超早期発見、「唾液」と「機械学習」で挑む(page 2)

2015/08/19 00:00
大下 淳一=日経デジタルヘルス

――プロジェクトの概要について教えてください。

 唾液中の「サイトカイン」と呼ばれる物質の推移をセンサーで測るとともに、機械学習を使って、さまざまな種類のがんの兆候を超早期にとらえることを目指します。街中でショッピングするのと併せて唾液を採取すると、数十分~数時間後には結果が出て、必要な場合には医療機関の受診を勧める。開発した技術をそんなサービスに実装できないかと考えています。早期発見だけでなく、再発のスクリーニングにも役立てられるのではないかと思います。

 サイトカインはストレスとの関係が深いとされているのですが、がんとの関係についても20万本近くの学術論文が存在します。今回のプロジェクトでは、この膨大な論文からがんの兆候をとらえるのに必要な情報を抽出する検索エンジンを開発します。サイトカインがこんな推移を示す人はこんながんを患っている可能性が高いといった形で、論文を“可視化”する。こうした相関図(マップ)を作ることができれば、そこに被験者の検査結果をマッチングすればいいわけです。その際に必要な論文の重みづけに、機械学習の手法を利用します。その後は、判定実績を重ねていくほど、その精度は高まっていきます。

 今回の手法では、数値情報をベースにがんの兆候をとらえるため、高い判定精度が得られると考えています。“自動運転”の難しさが示すように、画像情報から何らかの判定を下すのは一般に難しい。数値情報はより扱いやすく、判定精度も高めやすいのです。

 プロジェクトでは検索エンジンの開発を我々が担当し、センサーの開発は信州大学が担当します。従来に比べて簡便かつ安価に、サイトカインの推移を測れる。そんなセンサー技術と機械学習を組み合わせる点が、我々の取り組みの特徴といえます。

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