近年、研究者界隈で大きな話題になっているCRISPR/Cas。「核酸の認識と切断」からなるこの技術は、ゲノム編集に応用できるだけでなく、ウイルスを高感度で検出する手法に使えるのではないかと考えられています。
さて、CRISPR/Cas研究の第一人者として知られるJenifer Doudnaらのグループが「CRISPR/Cas12aが1本鎖DNAウイルス検出ツールとして使える」と言うことを示した論文を発表しました (Science, 2018)。さらに、 DoudnaらとCRISPRの特許で争っているFeng Zhangらのグループも同じ号に「Cas13とCas12aとCsm6が核酸検出ツールとして使える」という論文を発表しています (Science, 2018)。
この辺りの争いについてもう少し詳しく書いていきます。
特殊なカメラを使って目の瞳から奥深くを覗き込むと、血管や神経が写った眼底写真を撮ることが出来ます。お医者さんはこの写真を使って目の病気や血管の状態を診断します。
眼底写真の診断の自動化が出来れば、お医者さんの負担が減るだけでなく、日々のヘルスチェックをする新たなガジェットの普及につながるかもしれません。
Google社とStanford大学は以前よりディープラーニングによる眼底写真の分析を試みています（JAMA, 2016、Google Research Blog）。これを更に発展させ、284,335人のデータセットを用いて学習させ、独立した２つのデータセットを用いて検証した結果が昨年arXiv.orgで報告されました（arXiv, 2017、Google Research Blog）。
上の図表にあるように、眼底写真から『年齢・性別・血圧・BMI・喫煙歴など』を読み取ることが出来ており、その精度の高さは注目に値します。人間では写真一つからここまでの情報を引き出すのは無理だと思われ、改めて機械学習の強さを感じさせられました。
参考文献
・Deep LearningのReview (Nature, 2015)
・アルゴリズムについての先行報告 by google
Batch Normalization（arXiv, 2015、Qiita by @supersaiakujin）
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision (arXiv, 2015、Qiita by @aiskoaskosd)
・Deep learning sharpens views of cells and genes (Nature News, 2017)