2023.12.14

JPLにおけるがん研究の紹介

marugotoyoten

カリフォルニア工科大学のYoutube動画「JPLにおけるがん研究の紹介」について要点と要約をまとめました

３つの要点

要点１
JPLはがん研究の伝統があり、宇宙探査のために開発された手法をがん研究にも応用しています。
要点２
機械学習、特にランダムフォレストは、がん研究の異なるレベルで正確な検出、セグメンテーション、分類に使用されています。
要点３
ランダムフォレストは、前立腺がんのグレード付け、膵臓のセグメンテーション、肝細胞の検出など、さまざまながん研究領域に成功裏に応用されており、客観的かつ正確な結果を提供しています。

要約

JPLにおけるがん研究の伝統
このモジュールでは、がん研究と宇宙探査との関連について説明します。宇宙探査での業績で知られるJPLは、がん研究でも伝統を持っています。JPLは、国立がん研究所の早期検出研究ネットワークを管理し、がん研究のさまざまな取り組みに関与しています。宇宙探査のために開発された検出やセグメンテーションなどの手法は、がん研究にも応用することができます。

計算病理学とデータ収集
計算病理学は、実験設計、統計的パターン認識、生存解析を組み合わせて、病理学の科学的および臨床的な問いに答える新しい領域です。病理学者は、組織サンプルを取得し、パラフィンで固定し、薄いスライスに切ることによってデータを収集します。これらのスライスは、特定の特徴を強調するために異なる物質で染色されます。しかし、データのほとんどはアナログ形式または大規模なアーカイブに保存されており、ビッグデータの問題となっています。機械学習の技術が必要です。データから知識を抽出し、病理学者にとって有用性を提供するためです。

がん研究における機械学習
機械学習、特にランダムフォレストは、がん研究のさまざまなレベルで使用されています。細胞の核の正確な検出や細胞の境界の識別には機械学習が使用されます。組織学的スライドのレベルでは、機械学習が異なる組織構造のセグメンテーションや分類に使用されます。形態学的構造のレベルでは、機械学習が細胞核の組成を定量化するために使用されます。ランダムフォレストは、細胞核の検出やがん細胞の分類において、訓練を受けた病理学者と同等の結果を示しています。

がん研究におけるランダムフォレストの課題と応用
ランダムフォレストは、組織学的画像の変動性により、分類器のトレーニングに課題を抱えています。しかし、ドメインの専門家の注釈や特徴の抽出を使用することで、ランダムフォレストは細胞核の効果的な検出や染色の推定を行うことができます。ランダムフォレストは、前立腺がんのグレード付け、膵臓のセグメンテーション、肝細胞の検出など、さまざまながん研究領域に成功裏に応用されています。がん研究でのランダムフォレストの使用は、タスクの自動化だけでなく、客観的かつ正確な結果を提供し、がん患者の診断と治療に役立ちます。

▼今回の動画