機械学習がUNM主導の新たな研究でこれまで知られていなかった遺伝子を発見

ニューメキシコ大学の研究者らが行った画期的な研究では、 科学者たちは、機械学習の力を利用して、細胞のリサイクルと健康維持に関与する重要な細胞プロセスであるオートファジーに関連する、これまで知られていなかった一連の遺伝子を特定しました。

この研究では、最先端の機械学習モデルを活用して、193 個の遺伝子がオートファジー機構に寄与する可能性があることを特定しました。 UNMの神経科学者エレイン・ベアラー医学博士は、これまで見過ごされてきたこれらの「暗黒遺伝子」は、オートファジーの謎と、細胞機能やアルツハイマー病などの複雑な疾患におけるオートファジーの役割を解明するための有望な道筋になると述べた。

「これは、偏りのないデータ主導型科学のもう一つの形態です」とベアラー氏は言う。 「機械学習によって私たちは推測を避け、仮説に基づいていない方法で発見科学を行うことができるようになりました。」

この研究は「オートファジーの暗い遺伝子: 機械学習で見つけられるか?」と題されている。 最近雑誌に掲載されました 自然科学、多様な生物学的特徴とデータセットを組み合わせ、そのデータを人工知能アルゴリズムに組み込むことによって、オートファジー関連遺伝子セットを特定することを目的としていました。

「アイデアは、『人工知能の調査で、これらの暗く隠された秘密の遺伝子を見つけられるだろうか？』というものでした」とベアラー氏は語った。

答えは「はい」です。機械学習はゲノミクス研究を導き、複雑なプロセスのより完全なアノテーションを取得できます。

しかし、機械学習はタスクの終わりではない、とベアラー氏は強調する。 人工知能が何かを特定したら、そのプロセスと結果の両方を検証するのは科学者の責任です。

これを達成するために、UNM の研究チームは、17 の異なるソースからのデータを使用してトレーニングされた MetaPath/XGBoost (MPxgb) 機械学習モデルを採用しました。 人工知能に関する研究調査は、UNM分子発見センターおよび創薬コアのスクリーニング情報学部門の元ディレクターであり、UNM総合がんセンターのメンバーでもあるチューダー・オプレア医学博士が主導し、2019年に開始された。

UNMの化学とケミカルバイオロジーの大学院生であるMohsen Ranjbar博士は、Opreaの研究を利用して検証検索を実施し、オートファジーデータベースやPubMedなどの研究論文データベースをくまなく調べて、このモデルが既知のオートファジー関連遺伝子の識別において高い精度を示しているかどうかを確認した。