ビッグデータ、AI・・・医療の分野も人工知能や機械学習が応用され、個別化医療がますます広がる様相になってきました。
機械学習の「教師なし学習」を使って、膵臓がんを分子レベルで見分け、適切な治療法の開発に道を開く研究がされています。
一言で膵臓がんと言っても、臨床的にはいくつかのタイプ（サブタイプ）に区別されています。それぞれのサブタイプごとに適切な治療薬を設計するためには、各サブタイプにおける生物学的プロセスを分子レベルで理解する必要があります。
南アフリカにあるケープタウン大学では、膵臓がんを二つのサブタイプに分類されることを見つけ、分子的特徴を特定することに成功したとのことです。
これらサブタイプは、特にmRNAレベルとDNAメチル化パターンに特徴的な違いを示しました。さらに、膵臓がんの細胞株ごとに薬剤応答性を予測できる可能性も示されました。
結論：AIの教師なし学習で膵臓がんをサブグループに分類し、適切な治療法を開発できる道筋ができた。また、薬剤の効果も事前にある程度分かるようになるだろう。