アンサンブル学習を用いた新規造血幹細胞移植予後予測モデル、優れた予測精度-京大
従来法より精度の高い予後予測アルゴリズムの開発
京都大学は12月28日、新規の造血幹細胞移植予後予測モデルを開発したことを明らかにした。この研究は、同大大学院医学研究科の高折晃史教授、諫田淳也同助教、岩﨑惇同研修員、ネクスジェン株式会社の中島正和氏、宮西正憲氏、宮塚功氏、Le My An氏らの共同研究グループによるもの。研究成果は、「Blood Advances」オンライン版に掲載されている。
造血幹細胞移植領域での予後予測には、Cox回帰分析などの統計学的手法が用いられてきた。近年、機械学習を基にした手法が開発されてきており、ゲノム情報等の新しい因子も含めて、多数の因子が関与する造血幹...