内容紹介
Summary
Practical cancer genome medicine requires large-scale data analysis for many types of biological data such as cancer driver mutations, aberrantly methylated regions, gene expression also biological knowledge from literature. Machine learning algorithms play an important role in bioinformatics of clinical oncology. In this review, we examine the applications of machine learning algorithm on recent research of cancer genome medicine. As an introduction, we consider relationship between artificial intelligence(AI)and machine learning and characterize the technical advantages of deep learning. The later part of this article examines 4 research publications within 3 domains. That includes comprehensive research about actionable mutations, novel approach for identifying activated Ras pathway and feasible methodologies to increase sensitivity of detecting cancer with cell-free DNA from 2 different research groups.
要旨
癌ゲノム医療を実現するためには,配列解析から得られるデータだけではなく既存の文献情報など,様々な種類に及ぶ大量のデータを処理する必要がある。こうした場面において機械学習アルゴリズムが果たす役割は大きい。本稿では,癌ゲノム医療に関する最近の研究報告を通じて,機械学習アルゴリズムがどのように利用されているかを概観する。artificial intelligence(AI)と機械学習アルゴリズムの関係について簡単に整理し,deep learningの技術的な優勢性について解説する。また,機械学習を応用した具体的な研究例として遺伝子変異と薬剤,マルチオミックスデータに関する研究とcell-free DNAを使った診断の感度を向上させる二つの研究を紹介する。
目次
Practical cancer genome medicine requires large-scale data analysis for many types of biological data such as cancer driver mutations, aberrantly methylated regions, gene expression also biological knowledge from literature. Machine learning algorithms play an important role in bioinformatics of clinical oncology. In this review, we examine the applications of machine learning algorithm on recent research of cancer genome medicine. As an introduction, we consider relationship between artificial intelligence(AI)and machine learning and characterize the technical advantages of deep learning. The later part of this article examines 4 research publications within 3 domains. That includes comprehensive research about actionable mutations, novel approach for identifying activated Ras pathway and feasible methodologies to increase sensitivity of detecting cancer with cell-free DNA from 2 different research groups.
要旨
癌ゲノム医療を実現するためには,配列解析から得られるデータだけではなく既存の文献情報など,様々な種類に及ぶ大量のデータを処理する必要がある。こうした場面において機械学習アルゴリズムが果たす役割は大きい。本稿では,癌ゲノム医療に関する最近の研究報告を通じて,機械学習アルゴリズムがどのように利用されているかを概観する。artificial intelligence(AI)と機械学習アルゴリズムの関係について簡単に整理し,deep learningの技術的な優勢性について解説する。また,機械学習を応用した具体的な研究例として遺伝子変異と薬剤,マルチオミックスデータに関する研究とcell-free DNAを使った診断の感度を向上させる二つの研究を紹介する。