特集 人工知能(AI)と小児医療
遺伝子診断・ゲノム医療 大量の遺伝子データの分析、疾患レジストリの応用
荻島 創一
1
1東北大学東北メディカル・メガバンク機構 ゲノム医療情報学分野
キーワード:
腫瘍
,
自然言語処理
,
登録
,
難病
,
遺伝学的検査
,
遺伝学的データベース
,
希少疾患
,
標準化
Keyword:
Natural Language Processing
,
Genetic Testing
,
Reference Standards
,
Registries
,
Catastrophic Illness
,
Neoplasms
,
Databases, Genetic
,
Rare Diseases
pp.91-97
発行日 2019年1月1日
Published Date 2019/1/1
DOI https://doi.org/10.24479/J00648.2019141079
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<Key Points>(1)次世代シーケンサー(next generation sequencer:NGS)の技術進展とともに、大量の遺伝子データを安価に高速に分析できるようになり、ゲノム医療の研究開発が国内外で急速に進展している。(2)一方で、臨床データに基づく正確な病型情報が不可欠となっており、患者の病型情報が登録される疾患レジストリが重要となっている。(3)大量の遺伝子データ分析により、希少疾患、がんにおいて、診断や治療薬選択の研究開発が急速に進んでいる。また、産生された大量の遺伝子データに基づき、知識データベースの構築、データシェアリングが進んでいる。(4)正確な病型情報を蓄積するために、疾患レジストリの構築が進んでおり、難病プラットフォームが立ち上がった。(5)病型を記述するにあたって、ICDやhuman phenotype ontology(HPO)により標準語彙を用いるのが重要である。
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