健康データマイニングの評価（Ⅱ)― 長期間の時系列データに基づく事例―

研究論

新たな転写因子の検索法についての研究 BRAK遺伝子の発現上昇に関与する転写因子の検索

抗腫瘍性ケモカインBRAK/CXCL14遺伝子の発現上昇に関与する転写因子の検索として、ナラプロテクノロジーのデータマイニングを使用する方法を試みた。マイクロアレイのチップとしてヒトの約1万遺伝子を1枚のスライドグラスに搭載したものを使用し、高密度培養でBRAKと共に発現が上昇したものは1883個、低下が2148個存在した。これらを群分けして発現制御に関わるシグナル伝達経路をKyoto Encyclopedia Genes and Genomes PATHWAY等を参考に検討し、SP1、BACH2、PAX5、JUN、NFκBがBRAKの発現上昇に関与する可能性が示された。さらにBRAKの転写開始領域上流に存在する転写因子結合配列を検索し、SP1のみが該当した。SP1特異的Sh-RNAをHSC-3細胞に導入したところ、SP1の遺伝子低下に伴い著しいBRAKの遺伝子発現低下が確認され、SP1がBRAKの発現上昇に関与する転写因子であることが明らかとなった。神奈川歯科大学201

火星探査航空機主翼翼型の多目的最適設計探査とクラスタ分析を用いたデータマイニング

九州工業大学博士学位論文（要旨） 学位記番号:工博甲第379号 学位授与年月日:平成27年3月25

乳がん・前立腺がん経験者のインタビューテキストデータから集団機械学習ランダムフォレストによる検診行動の推定の試み ―DIPEx-Japanのテキストデータ二次分析―

本研究の目的は、厚生労働科学研究補助金がん臨床研究事業の一環として作成され、DIPEx-Japanが管理する、わが国の乳がん・前立腺がん経験者の語りのインタビューを基にがん検診に関するテキストデータから人工知能を利用した二次分析によって検診行動の推定の可能性を明らかにすることであった。対象は疾患特性・地域特性等を考慮した、対象者の多様性を確保するサンプリング法（Maximum variation sampling survey）で得られた乳がん経験者38例、前立腺がん経験者46例のデータであった。方法はテキストデータに対して人工知能を利用する集団機械学習ランダムフォレスト法を用いてgini係数を基に作成したモデルから推測した固有名詞を用いた予測成績を求めた。結果として、gini係数により検診受診の有無の鑑別成績を高めたものは、前立腺がん経験者で「サプリメント」、「PSA」、乳がん経験者で「マンモ」、「浮腫」という順であった。モデルの推測成績は前立腺がん経験者で47.6％、乳がん経験者で59.5％の判別性を示した。人工知能による集団学習と機械学習によって生成したモデルは、両者の間で医学専門用語と一般用語の頻度の比において逆転していた。二次分析手法に人工知能を用いることで、このような知見を得られる可能性があることから、データマイニングをインタビュー開始から間もない時期に行うことで、より適切な情報から検診行動を推定するための構造化質問の作成が容易になる可能性が示唆された

プロセス産業に向けたデータマイニング技術を用いた分析手法の提案

電気通信大学201