研究課題
基盤研究(C)
米国FDNA 社によるFace2Gene (https://face2gene.com/)は,顔貌情報による先天形態異常症候群の診断補助を機械学習で実現したものである.われわれは,本邦症例(26 症候群49 症例)を用いた性能評価を試みた(Mishima et al., J Hum Genet, 2019).その結果,学習済の症候群であれば85.7%で上位10 位までの症候群提示に成功し,すでに高い性能を持っていることが明らかになった.同時に,一部の学習済症候群の提示に失敗することも分かった.この結果の原因には学習症例数の不足や,人種的背景の影響の強さの違いなどがあり得る.
Face2Geneは、すでに日本人集団においても高い候補症候群提示能力を持つことが明らかになった。このことは、同システムが臨床遺伝専門医が、本邦における9,000症候群近くが知られる先天形態異常症候群からの診断を絞りこむ上で有用であることを示した。また、先天形態異常症候群の原因である単一遺伝子のバリエーションが顔貌表現型に与える影響は、多くの場合地理的集団による遺伝的バックグラウンドよりも十分に強いものであることが示唆された。
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すべて 雑誌論文 (22件) (うち国際共著 3件、 査読あり 21件、 オープンアクセス 14件) 学会発表 (17件) (うち国際学会 2件、 招待講演 8件)
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