AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-23
機械学習と単一細胞データ解析による、IgA腎症の補体関連バイオマーカーの同定
原題: Identification of complement system-related biomarkers in immunoglobulin A nephropathy through machine learning and single-cell data analysis
IgA腎症では補体系の制御異常が関わっているが、補体関連の分子マーカーは十分に明らかになっていない。研究では、バルク転写産物データと単一細胞RNA-seqデータを統合し、機械学習で特徴遺伝子を選抜した。A2M、C3AR1、SERPINA1が候補バイオマーカーとして挙げられ、3遺伝子を用いたANN分類器は外部検証でAUC 0.959を示した。ただし過学習の可能性があり、より大規模で臨床情報の付いたコホートでの検証が必要とされる。