がん分類問題へのグラフニューラルネットワークの適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC2-4

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Application of Graph Neural Network for Cancer Classification Task

著者名: 平島 龍真（近畿大学）,半田 久志（近畿大学）

著者名(英語): Ryoma Hirashima (Kindai University),Hisashi Handa (Kindai University)

キーワード: グラフニューラルネットワーク|がん|RNARNA|Graph Neural Network|Cancer|RNA

要約(日本語): 次世代シーケンサーによって取得できる生物データの規模は大きくなっており、これらを扱う計算手法の提案が課題となっている。mRNAは細胞を構成するタンパク質の合成時にアミノ酸配列をコードしており、miRNAはmRNAを標的にして結合することでタンパク質の合成量を調整している。これらの分子はがんの成長や抑制の因子として働くため、バイオマーカーとして適している。本研究では、がんに含まれるmiRNAとmRNAのデータをグラフにし、グラフニューラルネットワークを用いてがんの種類の分類を行う。TCGAはがんに含まれる分子のデータ、TargetScanはmiRNAが標的とするmRNAのデータを公開している。これらに基づいてmiRNAとmRNAをノード、両分子の標的関係をエッジとすることでグラフを構成する。がんの種類ごとのグラフの構造の違いを学習し、分類精度を検証する。