過去に人々を震わせた結核。もしも「結核はもう治せる病気だ」と一括りにしてしまっているのなら、それは誤解かもしれない。

薬剤耐性のある菌の増加が問題となっている

結核は、結核菌によって引き起こる、世界中で問題となっている疾患の一つである。中でも、「薬剤耐性のある」結核菌の増加は、結核治療に深刻な課題をもたらしている。

全ゲノムシーケンス（WGS）は、耐性を獲得した細胞を分離し、抗菌薬耐性に関与する遺伝子変異を特定する診断ツールとして用いられているが、大規模で高次元のデータの分析にはあまり適していない 。そこで、機械学習を利用すれば、高次元データからの予測が可能になり、抗結核薬による薬剤耐性を予測できるようになると期待される。

そんな課題に立ち向かう、イギリスにあるロンドン大学のWouter Deelderら研究者の発表を紹介したい。

彼らは結核菌の薬剤耐性の予測という課題に着目し、機械学習予測モデルの開発を試みたのだった。

結核菌の薬剤耐性を予測

まずはWouter Deelderらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。