機械学習モデルから人工知能まで:老年腫瘍学におけるデジタルツインの可能性を探る

本研究では、乳がんの予後予測と個別化医療における臨床およびゲノムデータの重要性が高まる中、量子機械学習(QML)アーキテクチャの比較評価を行った。METABRIC乳がん患者2,509人のデータセットを使用し、主成分分析(PCA)により特徴量を12、4、2次元に削減した。量子ニューラルネットワーク(QNN)、量子K近傍法(QKNN)、量子サポートベクターマシン(QSVM)の3つのQMLモデルと、7つの古典的機械学習モデルを比較した。実験の結果、12次元削減データを用いたQKNNが最も高い性能を示し、精度75.11% ± 3.76%、F1スコア0.7088 ± 0.0433、ROC-AUC 0.…

腫瘍ラジオミクスと深層学習の統合は、精密腫瘍学における重要な進歩であり、手動設計の画像特徴量に依存し腫瘍の複雑性を捉える能力に限界がある従来のラジオミクスに代わる強力な選択肢を提供する。この分野の統合戦略、トレンド、将来の方向性を分析するため、Web of Science Core Collection を使用して計量書誌学的分析が実施され、2025年10月28日時点で4,915件の関連論文が収集された。CiteSpace、VOSviewer、bibliometrix を用いて共著、共引用、キーワード分析、潜在ディリクレ配分トピックモデリング、バースト検出が実施された。年間の出版数は2019…

• FarrSight®ベイジアン基盤モデルによる分子デジタルツインが、膵臓がん治療反応予測において従来のMoffitt分類を上回る性能を示した
• mFOLFIRINOX反応予測で、basal-likeサブタイプにおいてAUC 72.3%対44.8%、全体精度65.8%対47.4%と、デジタルツインモデルが従来法を大きく上回った
• COMPASS臨床試験の参加者データを用いて検証が行われた

加齢黄斑変性(AMD)は、世界的に不可逆的な視力低下の主な原因であり、その複雑な病態は疾患予測と治療管理を困難にしている。近年、人工知能(AI)と精密治療の進歩により、個別化されたデータ駆動型のAMDケアの新たな機会が生まれている。眼底写真、光干渉断層計(OCT)、OCT血管撮影(OCTA)、遺伝的感受性座(例:CFH、ARMS2/HTRA1、C3、CFI、APOE)、および縦断的臨床情報を含むマルチモーダルデータセットで訓練されたAIモデルは、早期疾患検出、進行予測、バイオマーカー同定、治療応答予測において有望な能力を示している。これらの進歩は、最適化された抗血管内皮増殖因子(anti-V…

エージェント型AIは、計画立案、ツールの呼び出し、専門サブエージェントの連携により、単一モデルのテキスト生成能力を超える多段階の科学的ワークフローを実現できる。しかし、規制科学や毒性学のような重要分野では、流暢な出力だけでは不十分であり、トレーサビリティ、再現性、使用文脈の妥当性、不確実性の明示的な伝達が採用の鍵となる。本稿では、エビデンスに基づいた医学と毒性学が、エージェント型AIを設計段階から信頼できるようにするための成熟した認識論的基盤を提供すると論じる。我々は、エンドツーエンドのタスクをプロトコル化された役割(質問の枠組み、検索、スクリーニング、抽出、バイアスリスク評価、統合、メカニ…