医療・健康 AIで家庭血圧測定の中断を予測～約30万人のデータから“続けられる測定”を支援～
2025-12-18 京都大学京都大学の奥野恭史教授らは、オムロンヘルスケア株式会社との共同研究により、約30万人分の家庭血圧測定データを用いて、測定継続の中断をAIで予測するモデルを開発した。家庭血圧測定は高血圧管理に不可欠だが、多くの人...
機械学習
医療・健康 
医療・健康 AIが遺伝子変異だけでなく関連疾患も特定する新ツールを開発(New AI Tool Identifies Not Just Genetic Mutations, But the Diseases They May Cause)
2025-12-15 マウントサイナイ医療システム(MSHS)マウントサイナイ医科大学の研究チームは、新しいAIツールを開発し、遺伝子変異(ゲノム変異)だけでなく、その変異が引き起こす可能性のある疾患までも同時に予測できる技術を発表した。こ...
生物化学工学 血液中の微粒子が「腎臓病」と「心血管病」の将来のリスクを予言する～細胞外小胞内マイクロRNAの解析により慢性腎臓病と合併症リスクを高精度に予測する新技術を開発～
2025-12-11 東京科学大学東京科学大学らの研究チームは、血液中の小型細胞外小胞(EV)に含まれるマイクロRNAを網羅解析し、慢性腎臓病(CKD)および心血管合併症の将来リスクを高精度に予測する新技術を開発した。CKD患者のEV内で不...
術前の歩行速度が人工股関節手術後の成績のカギ〜1.0m/秒以上で良好な回復 手術時期やリハビリの新しい目安に〜
2025-12-01 九州大学九州大学病院の研究グループは、人工股関節置換術(THA)を受けた274名を対象に、術前の身体機能と術後成績の関連を詳細に解析し、術前歩行速度1.0m/秒以上が良好な術後成績の重要指標であることを世界で初めて明ら...
医療・健康 AIが敗血症治療を最適化(How Machine Learning Can Help Treat Septic Shock)
2025-11-19 ジョンズ・ホプキンス大学 (JHU)Johns Hopkins University を含む多機関研究チームは、機械学習(ML)を用いて、重篤な合併症である敗血症ショックの治療プロトコル最適化を実現した。敗血症は米国で...
医療・健康 機械学習によるうつ病診断支援研究(URI professor examines how machine learning can help with depression diagnosis)
2025-11-17 ロードアイランド大学(URI)この研究では、機械学習アルゴリズム「XGBoost」を用いて、被験者の発言・テキストデータからうつ病の初期兆候を高精度で予測できることが示されました。臨床面接記録、キーボード入力返信、SM...
生物化学工学 微生物によるタンパク質生産効率向上の新技術を開発～医薬品や酵素、抗体などバイオものづくりへの応用に期待～
2025-10-29 名古屋大学名古屋大学生命農学研究科の加藤晃代准教授・中野秀雄教授らは、微生物によるタンパク質生産効率を高める新技術を開発した。研究チームは、リボソームの翻訳停滞を軽減する短いペプチド配列を探索し、翻訳促進ペプチド(TE...
生物化学工学 タンパク質の機能予測を省力化～分子シミュレーションとタンパク質言語モデルを組み合わせて教師データを拡張～
2025-10-22 産業技術総合研究所産業技術総合研究所は、分子シミュレーションとタンパク質言語モデルを統合し、少量の実験データからでも高精度にタンパク質の機能値を予測できるAI手法を開発した。従来は大量の実験データが必要だったが、今回、...
医療・健康 AIが診断支援に重要な手がかりを発見(AI System Finds Crucial Clues for Diagnoses in Electronic Health Records)
2025-10-15 マウントサイナイ医療システム(MSHS)Web要約 の発言:マウントサイナイ医科大学の研究者らは、電子カルテ(EHR)から診断に重要な手がかりを自動抽出するAIシステムを開発した。自然言語処理(NLP)と機械学習を用い...
医療・健康 少数の細胞の「膜電位の揺らぎ」から海馬情報を再現～情報損失を最小化する仕組みの解明～
2025-10-07 理化学研究所理化学研究所は、海馬に存在するわずか5個の苔状細胞の膜電位変化から、記憶固定に関与する脳波「鋭波リップル(SWR)」の約30%を再現できることを発見した。電気生理学実験と機械学習解析により、苔状細胞が発火に...
生物化学工学 ナノポア × 機械学習:複雑なタンパク質混合物の識別を可能にする新手法
2025-10-07 東京大学東京大学大学院理学系研究科の上村想太郎教授らの研究チームは、固体ナノポアと機械学習を組み合わせ、電圧条件を多次元的に利用する新手法「電圧マトリックス・ナノポアプロファイリング」を開発した。従来は単一電圧下でしか...
生物化学工学 無秩序なタンパク質を利用した設計:物理ベースのAI活用(Order from disordered proteins)
2025-10-06 ハーバード大学ハーバード大学とノースウェスタン大学の研究者は、物理モデルを基盤とした機械学習手法により、「天然変性タンパク質(IDP)」を設計できるアルゴリズムを開発した。自動微分を利用し、アミノ酸配列を望ましい性質に...