ネクスジェン

造血幹細胞の体外増幅技術及び移植予後診断システムを開発~ AMED CiCLE事業の目標を達成。 副作用の少ない他家移植を目指す~ 希少難治性疾患への応用へ期待 医療・健康

造血幹細胞の体外増幅技術及び移植予後診断システムを開発~ AMED CiCLE事業の目標を達成。 副作用の少ない他家移植を目指す~ 希少難治性疾患への応用へ期待

2022-08-03 京都大学医学部附属病院 概要 国立大学法人京都大学(所在地:京都府京都市、総長:湊長博、本研究の分担機関、(研究者:大学院医学研究科 内科学講座血液・腫瘍内科学 教授 高折晃史、医学部附属病院 血液内科 講師 諫田淳也...
造血幹細胞の体外増幅技術及び移植予後診断システムを開発~AMED CiCLE事業の目標を達成。 副作用の少ない他家移植を目指す~希少難治性疾患への応用へ期待 医療・健康

造血幹細胞の体外増幅技術及び移植予後診断システムを開発~AMED CiCLE事業の目標を達成。 副作用の少ない他家移植を目指す~希少難治性疾患への応用へ期待

2022-08-03 ネクスジェン株式会社,京都大学,日本医療研究開発機構 国立研究開発法人日本医療研究開発機構(以下「AMED」)が、2019年3月にネクスジェン株式会社(本社:東京都品川区、代表取締役:中島正和、本研究の代表機関、以下「...
アンサンブル学習を用いた造血幹細胞移植予後予測モデルの開発~機械学習を用いた新規生存時間解析手法の実装~ 医療・健康

アンサンブル学習を用いた造血幹細胞移植予後予測モデルの開発~機械学習を用いた新規生存時間解析手法の実装~

同種造血幹細胞移植においては、患者年齢や疾患等の患者因子、並びにHLA一致度やドナーソース等のドナー側因子を含む数多くの因子が予後に関わる事が知られています。本研究グループは、従来、予後予測に用いられてきた統計学的手法、並びに機械学習手法で得られた予測モデルを、アンサンブル学習を用いて融合し、新たな予測モデルを開発しました。
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