特集論文
質量分析法と統計的学習機械を組み合わせた新規がん診断支援装置の開発
ルーレット 勝ち 方 69〔3・4〕 203～210 (2013.3)
要旨
著者らは従前のイオン化法とは異なり前処理が不要で迅速に数pLという極微量の試料をイオン化することが可能な探針エレクトロスプレー法（Probe ElectroSpray Ionization, PESI）と，得られたスペクトルを全て利用して経験的かつ高精度な予測が可能な学習機械（dual Penalized Logistic Regression Machine, dPLRM）を組み合わせることで，内視鏡室，検査室，手術室で即時診断可能な革新的がん診断支援装置の開発を進めている。本稿ではこの装置の基盤となっている上記二つの要素技術を簡単に紹介した後に，実際の具体的な応用例としてマウスを用いた解析，ヒトのがん組織を用いた判定例を紹介する。dPLRMを用いると一見違いがないように見えるがん組織と非がん組織のスペクトル群を高精度で識別することが可能であり，本装置の有用性が示された。
1山梨大学医学部 博士（医学）
2基盤技術ルーレット 勝ち 方所 博士（理学）
3山梨大学クリーンエネルギールーレット 勝ち 方センター 工学博士
4ルーレット 勝ち 方
5早稲田大学 理学博士
6ルーレット 勝ち 方 工学博士
7山梨大学工学部 工学博士
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