スペインのナバラ大学研究者らがRNACOREXを立ち上げました。これはオープンソースソフトウェアで、がん腫瘍に隠された遺伝子ネットワークを明らかにします。このツールは数千の分子間相互作用を解析し、先進的なAIシステムに匹敵する明瞭さで患者の生存を予測します。13種類のがんのデータでテストされ、がん研究を進める解釈可能な洞察を提供します。
ナバラ大学の研究者らがRNACOREXを導入しました。これはがんの基盤となる複雑な遺伝子ネットワークを明らかにするための新しいオープンソースプラットフォームです。データサイエンスと人工知能研究所（DATAI）で、ナバラ大学クリニックがんセンターとの協力で開発され、国際的な生物学データベースのデータと遺伝子発現情報を統合して、主要なmiRNA-mRNA相互作用を特定します。
これらの相互作用は腫瘍の挙動と患者の転帰に影響を与える調節ネットワークを形成します。DATAIのデジタルメディシン研究所長で筆頭著者のルベン・アルマニャンサス氏は、「これらのネットワークの構造を理解することは、腫瘍の検出、研究、分類に不可欠です。しかし、膨大な利用可能なデータ、多数の偽陽性シグナル、疾患ごとに真正に関連する分子間相互作用を区別できるアクセスしやすく精密なツールの欠如により、これらのネットワークを信頼性高く特定するのは課題です」と説明します。
RNACOREXはランク付けされた相互作用から確率モデルを構築することでこれらの問題に対処し、腫瘍機能の明確な分子マップを提供します。The Cancer Genome Atlas（TCGA）コンソーシアムのデータで評価され、乳がん、大腸がん、肺がん、胃がん、メラノーマ、頭頸部腫瘍を含む13種類のがんに適用されました。洗練されたAIモデルに匹敵する精度で生存を予測しますが、解釈可能な説明が際立っています。
筆頭著者でDATAI研究者のアイトル・オビエド-マドリード氏は、「このソフトウェアは洗練されたAIモデルに匹敵する精度で患者の生存を予測しましたが、多くのシステムに欠けているものがあります：結果の背後にある分子間相互作用の明確で解釈可能な説明です」と指摘します。予測を超えて、RNACOREXは腫瘍間で共有される分子パターンを特定し、生医薬学的に関連する分子を強調し、診断と治療のための新たな仮説を支援する可能性があります。オビエド-マドリード氏は「当社のツールは新しい生物学的標的を優先する信頼できる分子『地図』を提供し、がん研究を加速します」と付け加えます。
2025年にPLOS Computational Biologyに掲載（DOI: 10.1371/journal.pcbi.1013660）、RNACOREXはGitHubとPyPIで利用可能で、簡単な統合のための自動データベースツール付きです。ナバラ政府のANDIA 2021プログラムとERA PerMed JTC2022 PORTRAITにより一部資金提供され、ゲノミクスにおける説明可能AIを強調しています。アルマニャンサス氏は「ゲノミクスにおける人工知能が加速する中、RNACOREXは説明可能で解釈しやすいソリューションとして位置づけられ、『ブラックボックス』モデルへの代替となり、omicsデータを生医薬学の実践に取り入れるのを助けます」と述べます。
将来の拡張にはパスウェイ解析と追加の分子層が含まれており、腫瘍進行をより良くモデル化し、精密がん医療を支援します。
