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学部生に伝える研究最前線　深層学習の特徴抽出でがんの新たな知識を発見 深層学習の特徴抽出でがんの新たな知識を発見 角田 達彦（生物科学専攻 教授） 私たちは，がん患者からの分子データでがんの発生メカニズムを解明し，患者ごとにがんの 個性を見分け最適な治療法を選ぶ方法を研究している。ここでいう分子データとは，ゲノムやそこから転写されるRNAの総体であるトランスクリプトーム，細胞内で発現している全タンパク質を指すプロテオーム，メタボローム（生体内に含まれる代謝物質の総体），遺伝情報を修飾するエピゲノムなどで，これらを網羅的にまとめて研究する学問をオミクスと言う。がんの個性はこの多くのオミクス間の複雑な関係で決まるので，従来の統計学では扱いにくい。 深層学習は，非線形関数の中間層を複数持つ深層ニューラルネットワーク（DNN）に基づき，複雑なパターンを扱え，画像処理などに優れていることから着目していたが，オミクスは画像ではなく，高次元のデータであることから良い方法がないかと試行錯誤した結果，私はオミクスデータを2次元で表現できれば良いはずだとひらめき，多くの検体間で似た挙動をする分子どうしが近くになるように分子をマップし直せばよいと気づいた。こうして画像にしたオミクスデータを深層学習で扱い，がん種を高精度に判定できた（2019年発表DeepInsight法）。ではDNNは何を見てがんを見分けているのだろう？ 今回，私たちはそれを発見するDeepFeature法を考案した。DNNでは，学習後，出力層近くの中間層（図右側）にさまざまな特徴が集約されており，それらを総合して画像を判別する。この層を分析することが鍵であると考えた。分析にはCAM（Class Activation Mapping）という技術を用いた。学習後に画像を入力すると（図左端），この中間層上の（x,y）座標での出力fk（x,y）が 特徴kごとに計算される（図右側の「活性度マップ」）。さらに，各特徴kが判別対象（例えば肺がん） を支持する度合いを表す重みwkもDNN内で計算されている。そこで特徴ごとにfk（x,y）· wを深層学習の特徴抽出でがんの新たな知識を発見計算し，最後に全特徴で足し合わせる。すると，肺がんと判定されたとき，入力画像の各画素が寄与する度合い，つまりどの画素を見て判定したかがわかる。こうして構築したDeepFeature法を10種のがんを判別予測する実験に適用すると，上皮間葉転換や凝固，血管新生，低酸素，炎症反応 など，がんによく関わる遺伝子を見ていることがわかった。さらに，コラーゲンに代表される細胞外マトリックス構造やタンパク質のチロシン残基のリン酸化を介した受容体チロシンキナーゼシグナル伝達，Gタンパク質共役型受容体（GPCR） リガンド結合などのシグナル経路を見ていることも新たに発見できた。   図：がん患者のがん組織からの非画像のオミクスデータを画像のように変換し，深層学習の入力画像とする（左端）。この画像を入力すると，深層ニューラルネットワーク（上側）の左から右へ中間層上のニューロンが発火していく。出力層に近い層が特徴を表現する層（右端側）で，その活性度の様子（「活性度マップ」，色の着いた部分）から，どのような特徴を見ているかがわかる。論文から改変。 深層学習には結論に至る道筋がわからないと いう「ブラックボックス」問題があるが，本研究を糸口にそれを脱却し，経緯を発見することが夢でなくなるだろう。今後，複雑でダイナミックながん化のメカニズムを解明し，患者ごとにがんの細かい「顔」の違いをみて治療を決 めることを目指している。 本研究成果はA. Sharma et al., Briefings in Bioinformatics 22, bbab297 (2021) に掲載 された。 （2021年8月19日プレスリリース） 理学部ニュース2022年1月号掲載   学部生に伝える研究最前線>     News Press Releases 2024年 2023年 2022年 2021年 News 受賞・表彰 2024年 2023年 2022年 2021年 総長賞・学修奨励賞・研究奨励賞 受賞者一覧 お知らせ Features 理学部ニュース トピックス 2024年 2023年 2022年 2021年 理学エッセイ 理学のタマゴ 理学のススメ 未来へのとびら 理学の研究者図鑑 理学の謎 １+１から∞の理学 学部生に伝える研究最前線 理学の本棚 学生支援室よりみなさんへ・男女共同参画委員会よりみなさんへ 温故知新 英語で伝える科学 理学部見聞録 リガクル YouTubeチャンネル Events 理学部公開講演会 オープンキャンパス 高校生講座 女子中高生イベント 東京大学理学部ホームカミングデイ サイエンスカフェ 臨海実験所 植物園本園・分園 木曽観測所 過去に開催したイベント イベント通知メールの登録 サイエンスギャラリー イメージバンク 全て 建物 人 歴史 設備 教育 研究 物理学専攻 天文学専攻 地球惑星科学専攻 化学専攻 生物化学専攻 生物科学専攻 臨海実験所 植物園 地殻化学実験施設 天文学教育研究センター 数理科学研究科 学務からのお知らせ News Press Releases News 受賞・表彰 お知らせ Features 理学部ニュース リガクル YouTube Events サイエンスギャラリー イメージバンク 理学系について 研究科長からのご挨拶 憲章 組織 機構図・役職 窓口一覧(学内限定) 研究者 共有施設 理学図書館 小柴ホール・共通講義室 歴史 ロゴ 理学部概要・パンフレット 会議資料 教授会議事録 会議資料サイト(学内限定) 研究 最新の研究成果 専攻紹介 附属施設紹介 素粒子物理国際研究センター 研究倫理 入学案内 学部 アドミッションポリシー 学士入学 GSC 学部研究生 学部聴講生 奨学金 大学院 --> 大学院 アドミッションポリシー 修士課程 博士課程 GSGC 外国人特別選考 外国人研究生 大学院研究生 特別聴講学生 奨学金 教育 学部教育 お知らせ 学科紹介 カリキュラム・ディプロマポリシー 教育プログラム 科目ナンバリング 授業評価アンケート 大学院教育 お知らせ 専攻紹介 カリキュラム・ディプロマポリシー 教育プログラム 産学連携プラットフォーム 科目ナンバリング 国際 ダブルディグリープログラム 受入れプログラム 学生の声 UTRIP GSC GSGC その他プログラム 派遣プログラム 学生の声 SVAP UGRASP GRASP その他プログラム 支援 奨学金・経済的支援 就職情報・キャリア支援 キャンパスライフ 保健センター 学生支援室 育児支援室・休養室 ハラスメント相談体制 ダイバーシティ＆インクルージョン 男女共同参画室 バリアフリー支援室 国際支援 留学生 外国人研究者・教員 在学生向け留学情報 研究者の海外派遣情報 グローバル化支援(学内) ETHZとの戦略的パートナーシップ(SPUR) 研究科支援 研究支援総括室 情報システムチーム 技術部 広報室 環境と安全 環境安全管理室 放射線管理室 研究資金 卒業生・修了生 同窓会 各種証明書交付申請のご案内 寄付のご案内 基金紹介 寄付金の活用事例 寄付者からのコメント 社会貢献 --> 社会貢献 公募 アクセス お問い合わせ 撮影・取材について ポリシー サイトマップ facebook twitter YouTube instagram spotify © 2024 東京大学 大学院理学系研究科 広報委員会 ↑