「MITとハーバードの研究者が革命的なAIベースの計算手法を公開：少ない実験で最適な遺伝子介入を効率的に特定する」

「ミットとハーバードの研究者が革命的なAIベースの計算手法を公開：少ない実験で効率的に遺伝子介入を特定する方法」

細胞再プログラミングの分野では、研究者は遺伝子の最適な変異を特定するという課題に直面しています。これは細胞免疫療法や再生療法などの応用において有望な技術です。人間のゲノムは約2万の遺伝子と1,000以上の転写因子から成る膨大な複雑さを持つため、理想的な変異を探す作業は費用と手間がかかります。

現在、大規模な実験はしばしば経験則に基づいて設計されており、最適な介入を見つける過程で高い費用がかかり、進捗が遅くなることがあります。しかし、MITとハーバード大学の研究チームは、この問題に取り組む画期的な計算手法を提案しました。

提案された手法は、ゲノム調節など複雑なシステム内の因果関係を活用し、従来の手法よりも少ない実験で最適な遺伝子の変異を効率的に特定します。研究者たちはこの手法を支える理論的なフレームワークを開発し、細胞再プログラミング実験をシミュレートするための実生物データに適用しました。彼らの手法は既存のアルゴリズムよりも優れており、最良の遺伝子介入を見つけるためのより効率的かつ費用対効果の高い方法を提供します。

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彼らの革新の核心は、機械学習の手法であるアクティブラーニングを逐次実験プロセスに適用することにあります。従来のアクティブラーニング手法は複雑なシステムに対して苦戦する一方、新しい手法はシステム内の因果関係の理解に焦点を当てています。最適な結果につながりやすい介入を優先することで、探索範囲を大幅に絞り込むことができます。さらに、研究チームは出力の重み付けという技術を用いて手法を強化し、最適解に近い介入をより強調します。

細胞再プログラミングのための実生物データにおける実地テストでは、獲得関数がベースラインの手法と比較して常に優れた介入を特定しました。これは、少ない実験でも同等またはそれ以上の結果を得ることができ、効率性を高めて実験コストを削減できることを意味します。

研究者たちは実験家と協力して、彼らの手法を実験室で実装する予定です。この手法は、ゲノミクスに限らず、消費者製品の価格最適化や流体力学の制御など、さまざまな分野に広がる潜在的な応用があります。

まとめると、MITとハーバードの画期的な計算手法は、細胞再プログラミングの進歩を加速させるための効率的かつ費用対効果の高い最適な遺伝子介入を特定する方法として非常に有望です。この開発は、より効果的な免疫療法や再生療法を求める取り組みにおいて重要な一歩であり、他の分野における広範な応用の可能性を持っています。

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