小児てんかん外科手術に関するコンセンサス研究報告 背景紹介 てんかん（epilepsy）の発症率は年齢によって大きく異なります。国際抗てんかん連盟（ILAE）のデータによると、てんかんの発症率は<5歳および>65歳の人々で最も高く（>60人/10万人）、特に1歳未満の子供のてんかん発症率（82.1–118/10万人/年）は年長の子供（46/10万人/年）よりも高いです。30年間の抗てんかん薬（ASM）治療コホート研究によれば、最初のASM治療で50.5%の患者が発作を起こさず、2回目のASM治療で発作なしの確率が11.6%、3回目の治療での追加発作なし率はわずか4.1%です。また、単一施設のランダム化試験では、18歳以下の薬物難治性てんかん（DRE）児童に対するてんかん外科手術の優越性が確認...

新型薬物再定位方法のネットワーク構築と応用研究 背景 COVID-19パンデミックの間、研究者と製薬会社は治療とワクチンの開発に専念しました。薬物再定位は近道として素早く効果的な対応戦略と見なされています。薬物再定位は既に承認された薬物の新たな用途を発見しようとするもので、伝統的な薬物発見の経路に比べて安価で迅速だと考えられています[1–3]。例えば、レムデシビルとデキサメタゾンは再定位に成功した2つの薬物です[4–6]。グローバルなパンデミックが地域的な段階に移行する一方で、ウイルスの拡散は続いています。COVID-19パンデミックは、候補薬物を迅速に発見し、医学や製薬分野の専門家に提供する重要性を深く喚起させました[7]。 生物学的メカニズムの進歩と生物医学知識の収集に伴い、より正確で精...

喘息予測を関連グラフ強化分類器を用いて：従来の血液バイオマーカーに基づく機械学習手法 背景紹介 喘息は、全世界で約2.35億人に影響を及ぼす慢性呼吸器疾患です。世界保健機関（World Health Organization, WHO）の統計によると、喘息の主な特徴は気道の炎症であり、喘息患者は喘鳴、呼吸困難および胸部の圧迫感などの症状を示します。効果的な喘息管理および治療のためには、迅速かつ正確な診断が重要です。しかし、従来の喘息診断方法は病歴、身体検査および肺機能検査を併用するため、費用がかかるだけでなく、一部の患者の非典型的症状により診断時間が延びたり誤診されたりすることがあります。特に小児喘息の診断は困難で、従来の方法の時間がかかる特性はこの問題をさらに悪化させます。 機械学習（Ma...

未来の病気予測：時間的知識グラフと医療オントロジーの融合 電子健康記録（Electronic Health Records, EHRs）は、現代の医療機関にとって不可欠なツールです。これらは患者の詳細な健康履歴を記録し、人口統計データ、薬物、実験結果、治療計画を含んでいます。これらのデータは、医療サービス間の連携や調整を改善し、医療提供者が健康の傾向を発見し、データに基づいた決定を下すのを助け、患者の全体的なケアの質を向上させることができます。しかし、EHRsに保存されているデータの大部分は非構造化であり、特に臨床医が記述する自由形式の患者健康状態のテキストデータは、情報の抽出と有効な利用に大きな課題をもたらします。 この課題に対処するため、多くの研究が自然言語処理（Natural Lang...

医学関係抽出と知識グラフ推薦を結合した研究報告 背景説明 医学分野において、文献の爆発的な増加により、研究者は自身の専門分野の最新の進展を追跡することが難しくなっています。自然言語処理（NLP）分野から見ると、進化する自動化ツールは非構造化テキストから関連情報を識別および抽出するのを助け、このタスクは関係抽出（Relation Extraction、RE）と呼ばれます。REの主要な目標はテキストから医学的な実体間の関係を抽出して分類し、生物医学プロセスの理解を深めることです。 現在、大多数の最先端の医学REシステムは深層学習手法を使用しており、主に同種の実体間の関係（例：遺伝子と薬剤など）を対象としています。しかし、これらのシステムは大部分がテキストから直接抽出した情報に限られており、専門分...