大規模ながん患者・健常人のプロテオミクスデータを統合した機械学習解析を実施しました。異なるプロジェクトで取得された2つのデータセットのバッチ間差を補正したうえでモデルを構築し、がん組織か健常組織かを分類する精度について定量的な評価を行いました。また、複数がん種それぞれを識別するモデルを構築し、分類に寄与するタンパク質の性質について、エンリッチメント解析による確認を行いました。
課題と対応
課題
- がん組織か健常組織かを機械学習で分類する手法の構築と精度検証が求められていた
- 複数のがん種それぞれについて種別を識別できるかどうかの評価を必要とした
対応
- 複数の機械学習モデルを比較・評価し、がん・健常の分類で最高性能のモデルを選定した
- がん種それぞれについて2値分類モデルを構築し、がん種ごとの識別性能を評価した
プロジェクト情報
| 関係機関 / お取引先名 | 国立医学系研究機関様 |
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| キーワード |
AI・データ・サービスへの
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