AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-26
深層学習によるラマン分光のバッチ効果の軽減
原題: Deep learning mitigates batch effects in Raman spectroscopy
ラマン分光は生体試料の分子レベルの豊富な情報を得られる手法だが、高い感度のため患者の個人情報や装置の特徴、試料の取り扱い条件といった無関係な情報も含まれる。この交絡はバッチ効果と呼ばれ、機械学習モデルの過学習や汎化性能の低下、データ共有時のプライバシーリスクを招く。神経膠腫の腫瘍試料のデータセットを用いた研究では、深層学習で個々のスペクトルから患者を高精度に特定できることを示し、敵対的深層学習に基づく枠組みを導入して、腫瘍分類に関わる情報を保ちつつ試料固有の交絡信号の影響を減らした。