多モーダルTransformerによる膝変形性関節症進行のエンドツーエンド予測 一、学術的背景紹介 膝変形性関節症（Knee Osteoarthritis, KOA）は、世界中で何百万人に影響を及ぼす慢性筋骨格疾患である。KOAは関節軟骨および骨の徐々な変性により、通常慢性的な痛み、関節の固さ、機能制限などの問題を引き起こす。残念ながら、現時点では有効な治療法はなく、早期介入および疾患修飾薬の開発は、KOA進行状況の正確な予測に大きく依存している。したがって、KOAの進行を予測することは、整形外科学および臨床医学分野の重要な未解決課題となっている。 KOAの進行は非常に多様で、患者間での症状や病態発現メカニズムに顕著な差異があり、精度の高い予測は非常に困難である。従来の臨床では主に放射線画像...

背景紹介 肺癌（lung cancer）は世界的に発症率および死亡率が非常に高い悪性腫瘍の1つとして、現代医療分野で依然として多くの課題に直面しています。文献によれば、肺癌患者の5年生存率は極めて低く、長年にわたり世界の癌死亡数上位3位にランクされています。肺癌の初期症状は隠れやすく、多くの患者が病気の進行期に初めて診断されるため、最適な治療のタイミングを逃してしまいます。肺癌に効果的に対応する鍵は、早期診断の実現にあります。しかしながら、従来の臨床診断手段——例えば胸部画像診断や病理診断——は操作が煩雑であり、高精度の器機や医師の経験への依存などの課題があり、タイムリーかつ正確で広範囲の早期スクリーニングを実現するのは困難です。 近年、人工知能（AI, Artificial Intelli...

医療時系列データ補完におけるディープラーニングの新しい視点 ——『How Deep Is Your Guess? A Fresh Perspective on Deep Learning for Medical Time-Series Imputation』総説解読 1. 学術的背景と研究動機 医療情報化がますます進展する現代において、電子健康記録（Electronic Health Records、EHR）は臨床判断と医学研究の最も重要なデータソースの一つとなっています。大規模かつ多モーダルな医療データの生成に伴い、データの欠損値（Missing Data）問題が顕在化しつつあり、ますます多くの臨床予測モデルや疾病リスク警告システム、プロセス最適化応用は、時系列データの欠損による深刻な課題...

植物ゲノムの種間モデリングにおけるマイルストーン：PlantCaduceus DNA言語モデルの創出と画期的応用 1. 学術的背景と研究動機 過去20年間、ハイスループットシーケンシング技術の急速な発展とともに、1000種を超える植物ゲノムが公開されており、今後もこの数は急増し続けると予想されています。しかし、これら膨大なゲノムの機能要素注釈、それらの転写と翻訳レベルにおける発現調節の理解、さらに異なる遺伝変異が個体の適応性や形質に及ぼす影響の解析は、植物ゲノム学および作物改良分野で解決が求められる「ボトルネック」課題です。 動物やヒトと比較して、植物ゲノムはより複雑な構造を持ち、ゲノムサイズは巨大で、反復配列の割合が非常に高く、種間多様性が極めて大きいだけでなく、同属・同種内部でも著しいバ...

シミュレーションベース推論による単分子構造認識の加速 ――《amortized template matching of molecular conformations from cryoelectron microscopy images using simulation-based inference》研究ニュースレポート 研究背景と意義 分子生物学や構造生物学の分野において、生体高分子がどのように異なる構造（コンフォメーション）へと転換してその機能を発揮するかを理解することは、生命現象のメカニズムを解明する核心的な目標です。よく知られているように、タンパク質や核酸などの生体高分子は高度な柔軟性を持ち、細胞内で様々な構造間を絶えず再編成しています。そして、これら異なるコンフォメーションは...