マルチモーダルデータ解析の新時代

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マルチモーダルデータ時代の細胞解析ツールを開発するMIT博士課程の学生、シンイー・チャン（Xinyi Zhang）。 近年のイメージング技術やゲノミクスなどの進歩により、生命科学の分野は膨大なデータにあふれています。例えば、アルツハイマー病患者の脳組織から採取された細胞を研究する生物学者は、細胞の種類、発現している遺伝子、組織内での位置など、さまざまな特徴を調査したいと考えるでしょう。 しかし、現在、細胞を実験的に異なる種類の測定を同時に行うことは可能ですが、そのデータを解析する際には、通常、一度に一種類の測定データしか扱うことができません。この「マルチモーダル」データを解析するためには、新しい計算ツールが必要です。ここで、シンイー・チャン（Xinyi Zhang）の登場です。 MIT博士課程の4年生であるチャンは、機械学習と生物学を組み合わせることで、従来の方法では限界がある領域において、基礎的な生物学的原理を理解するための研究を進めています。彼女は、MIT電気工学・コンピュータ科学部のキャロライン・ユーラー（Caroline Uhler）教授の研究室、情報と意思決定システム研究所（Laboratory for Information and Decision Systems）、およびデータ・システム・社会研究所（Institute for Data, Systems, and Society）で活動しており、ブロード研究所（Broad Institute）のエリック・ウェンディ・シュミットセンター（Eric and Wendy Schmidt Center）の研究者らとも協力しています。チャンは、細胞の制御メカニズムを理解するための計算フレームワークや原理の構築において、数々の取り組みを主導してきました。 「これらすべては、細胞がどのように機能するのか、組織

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