AIが解く世界の難問 · 生命科学 · Nature (machine learning) · 2026-10-16
LitGene：テキストとオントロジーを統合した解釈可能なトランスフォーマーによる遺伝子表現学習
原題: LitGene: an interpretable transformer model integrating text and ontology for gene representation learning
遺伝子の表現学習は配列や発現、ネットワークのデータに頼る一方で、科学文献の情報を見過ごしがちだった。本研究はLitGeneを提案し、非構造化テキストと遺伝子オントロジー注釈を対照学習で統合した。8つのタンパク質ベンチマークで十分な精度を示し、遺伝子と疾患の関連などをゼロショットで予測した。さらに特発性肺線維症の候補遺伝子としてANGPTL6を挙げ、独立した試料での発現差がそれを支持するとした。