機械学習

データから疾患進行の個人差を読み解く〜進行の「速さ」と「進み方」の違いを捉える新手法を開発〜 医療・健康

データから疾患進行の個人差を読み解く〜進行の「速さ」と「進み方」の違いを捉える新手法を開発〜

2026-05-19 名古屋大学名古屋大学大学院医学系研究科の研究グループは、疾患進行の個人差を「進行経路」と「進行速度」に分けて解析する新しい機械学習手法「DiSPAH」を開発した。神経変性疾患では、患者ごとに症状の現れ方や進行速度が大き...
バイオものづくりを支える培養―その基盤となる培地の違いや状態を見分ける新技術 -培地成分全体の特徴を蛍光パターンとして検出、機械学習で品質評価- 生物化学工学

バイオものづくりを支える培養―その基盤となる培地の違いや状態を見分ける新技術 -培地成分全体の特徴を蛍光パターンとして検出、機械学習で品質評価-

2026-05-13 産業技術総合研究所産業技術総合研究所の研究チームは、細胞培養に用いる培地や培養補助剤の品質を、成分を個別分析することなく全体の特徴から迅速評価できる新技術を開発した。研究では、凝集誘起発光(AIE)色素を導入した複数の...
細胞運命決定を予測する新AIモデルを開発(New AI model predicts how cells choose their fate) 細胞遺伝子工学

細胞運命決定を予測する新AIモデルを開発(New AI model predicts how cells choose their fate)

2026-05-12 オックスフォード大学オックスフォード大学の研究チームは、細胞が将来どの種類の細胞へ分化するかを予測できる新しいAIモデルを開発した。研究では、単一細胞レベルの遺伝子発現データを機械学習で解析し、細胞が発生や再生の過程で...
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超解像顕微鏡法が酵素複合体によるバイオマス分解をリアルタイム可視化(Super-Resolution Microscopy Provides Real-Time Picture of Bacteria Degrading Biomass With Enzyme Complexes) 生物化学工学

超解像顕微鏡法が酵素複合体によるバイオマス分解をリアルタイム可視化(Super-Resolution Microscopy Provides Real-Time Picture of Bacteria Degrading Biomass With Enzyme Complexes)

2026-05-11 ロッキーズ国立研究所(NLR)米国ロッキーズ国立研究所(NLR)などの研究チームは、超解像顕微鏡と機械学習を組み合わせ、細菌Clostridium thermocellumが植物バイオマスを分解する際の酵素複合体「セル...
AIが野生動物追跡解析を数カ月から数日に短縮(AI cuts wildlife tracking time from months to days) 生物環境工学

AIが野生動物追跡解析を数カ月から数日に短縮(AI cuts wildlife tracking time from months to days)

2026-05-07 ワシントン州立大学(WSU)Washington State Universityの研究チームは、人工知能(AI)を用いて野生動物追跡データの解析時間を数か月から数日へ短縮する技術を開発した。従来、GPS首輪やカメラト...
AIでバイオ医薬品用「有用ウイルス」を効率的に計数(How AI Can Help Us Count the ‘Good’ Viruses Used in Biopharmaceuticals) 生物化学工学

AIでバイオ医薬品用「有用ウイルス」を効率的に計数(How AI Can Help Us Count the ‘Good’ Viruses Used in Biopharmaceuticals)

2026-04-23 ノースカロライナ州立大学(NC State)米ノースカロライナ州立大学の研究チームは、ウイルス粒子を高精度かつ迅速に計測するAI手法を開発した。従来のウイルス定量は時間と手間がかかるが、本研究では顕微鏡画像を機械学習で...
AIで乳房細胞の「機械的年齢」からがんリスクを特定(Researchers Teach AI to Spot Cancer Risk by Squeezing Individual Breast Cells) 医療・健康

AIで乳房細胞の「機械的年齢」からがんリスクを特定(Researchers Teach AI to Spot Cancer Risk by Squeezing Individual Breast Cells)

2026-04-23 カリフォルニア大学バークレー校(UCB)米カリフォルニア大学バークレー校の研究チームは、単一の乳腺細胞を「圧縮(スクイーズ)」してその力学的特性を測定し、がんリスクを判定するAI技術を開発した。細胞の硬さや変形しやすさ...
分類が困難な種群に対する統合的種識別フレームワークを開発(Researchers Develop Integrative Framework for Species Identification in Taxonomically Complex Groups) 細胞遺伝子工学

分類が困難な種群に対する統合的種識別フレームワークを開発(Researchers Develop Integrative Framework for Species Identification in Taxonomically Complex Groups)

2026-04-20 中国科学院(CAS)中国科学院西双版納熱帯植物園(XTBG)の研究チームは、多倍体化や交雑により種の判別が困難な植物群に対し、統合的な種同定フレームワークを開発した。形態的特徴の安定性評価、標本の再検討、計算モデリング...
AIアルゴリズムが生物イメージングの革新を実現(AI Algorithm Enables Biological Imaging Breakthroughs) 生物化学工学

AIアルゴリズムが生物イメージングの革新を実現(AI Algorithm Enables Biological Imaging Breakthroughs)

2026-04-17 カリフォルニア工科大学(Caltech)米国のCalifornia Institute of Technologyの研究チームは、生物学的イメージングを大幅に向上させる新たなAIアルゴリズムを開発した。従来の顕微鏡技術...
CPAPが心血管リスクに与える影響を予測する機械学習モデルを開発(Mount Sinai Researchers Develop Machine Learning Model to Predict How CPAP Affects Cardiovascular Disease Risk in Patients With Obstructive Sleep Apnea) 医療・健康

CPAPが心血管リスクに与える影響を予測する機械学習モデルを開発(Mount Sinai Researchers Develop Machine Learning Model to Predict How CPAP Affects Cardiovascular Disease Risk in Patients With Obstructive Sleep Apnea)

2026-04-09 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、閉塞性睡眠時無呼吸症候群患者に対するCPAP療法が心血管疾患リスクに与える影響を予測する機械学習モデルを開発した。患者ごとに治療効果が異な...
生物学的発見を加速する基礎AIモデル (Foundational AI Models to Accelerate Biological Discovery) 生物化学工学

生物学的発見を加速する基礎AIモデル (Foundational AI Models to Accelerate Biological Discovery)

2026-02-02 アメリカ合衆国・ローレンスバークレー国立研究所(LBNL)米国のローレンス・バークレー国立研究所は、生物学研究を加速するため、基盤モデル(foundation model)と呼ばれる新しいAI手法の開発を進めている。こ...
肺がんの分子標的治療薬の対象となる確率の予測モデル ―より副作用の少ない薬の投与機会が見逃されないように― 医療・健康

肺がんの分子標的治療薬の対象となる確率の予測モデル ―より副作用の少ない薬の投与機会が見逃されないように―

2026-03-20 東京大学東京大学の研究グループは、肺がん患者が分子標的治療薬の対象となる遺伝子異常を有する確率を予測する機械学習モデルを開発した。全国3,470名の臨床情報と遺伝子パネル検査データを用いて構築され、臨床情報のみから簡便...
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