アルツハイマー病は、脳の神経细胞が徐々に変性する进行性の疾患です。主に高齢者に见られ、记忆力の低下や认知机能の障害が特徴です。原因は完全には解明されていませんが、アルツハイマー病患者の脳では、神経细胞の変性に先立ってアミロイドβと呼ばれるタンパク质の蓄积が生じることが知られています。脳内のアミロイドβの蓄积を判定する方法は、现状では高额なコストや侵袭性などの问题を抱えています。そのため、脳内のアミロイドβの蓄积量を予测できる、简便で非侵袭に计测可能なバイオマーカー（血液、尿、医疗画像などから测定可能な、病気の状态を表す指标）があれば、アルツハイマー病の早期発症予测に有用なはずです。
通常、機械学習を用いてアミロイドβの蓄積量をバイオマーカーから予測しようとすると、ペアデータ（バイオマーカーとアミロイドβ蓄積量を同じサンプルで観測したデータ）が必要になります。しかし、このようなペアデータの取得は高コストで労力もかかるため、バイオマーカー探索では避けられてきました。そこで、本田直樹 生命科学研究科特命教授（兼任：広島大学教授、生命創成探究センター客員教授）、矢田祐一郎 広島大学特任助教からなる研究グループは、ペアデータが限られている場合でも、アミロイドβ蓄積量の定量的予測を可能にする機械学習モデルを開発しました。今後、この技術を応用することで、アミロイドβ蓄積量の予測性に基づいた新たなアルツハイマー病バイオマーカーが開発されることが期待されます。
本研究成果は、2023年11月23日に、国際学術誌「npj Systems Biology and Applications」に掲載されました。
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【书誌情报】
Yuichiro Yada, Honda Naoki (2023). Few-shot prediction of amyloid β accumulation from mainly unpaired data on biomarker candidates. npj Systems Biology and Applications, 9:59.
