[翻訳] BioNTech/Pfizer の新型コロナワクチンを〈リバースエンジニアリング〉する｜柞刈湯葉
本記事は Bert Hubert による [Reverse Engineering the source code of the BioNTech/Pfizer SARS-CoV-2 Vaccine] を許可を得て日本語訳したものです。 はじめにようこそ。この記事では、バイオンテック社・ファイザー社による新型コロナウイルスの mRNA ワクチンのソースコードを、1文字ずつ解読していきます。 本記事を読みやすく、正しいものとするために時間を割いていただいた多くの方々に感謝いたします。間違いはすべて私の責任に属しますが、 bert@hubertnet.nl または @PowerDNS_Bert までお知らせいただけると幸いです。〔訳注：翻訳に関する指摘は柞刈湯葉 @yubais まで。〕 「ワクチンのソースコード」だって？ ワクチンは腕に注射する液体だろ、そのソースコードって何だよ？ と思われ
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北大ベンチャー3社、店舗での行列や店内の人と人の距離を監視するソリューションの開発へ
北大ベンチャー3社、店舗での行列や店内の人と人の距離を監視するソリューションの開発へ 薬局付近の顧客同士の距離検知やトラブル防止に AWL、調和技研、ティ・アイ・エルは4月8日、3社で協力してリテール向け新型コロナウィルス対策ソリューションの共同開発に着手したと発表した。 AWLはリテール向けAIカメラソリューションを提供、調和技研はAIアルゴリズムを開発、ティ・アイ・エルはAIボイスレコーダー開発を手がける企業。いずれも北海道大学で2016年4月に発足した北大発ベンチャー認定制度の認定を受けたベンチャー企業。 ロックダウンが実施された都市において、人々のライフラインとなる小売業は新型コロナウィルスの対策を強化しつつ営業を続けることになるが、人手による各種の作業の負担増大が予想される。 3社が共同して開発をすすめるリテール向けAIカメラソリューションは、カメラの画像解析などによって衛生用品
ユーザー認証は「お尻の穴」──尿や便で健康状態をチェックするスマートトイレ 米研究
トイレにガジェットやセンサーを取り付けることで、用を足した人の尿や便から健康状態をチェックするシステムを開発した──米スタンフォード大学医学大学院は4月6日（現地時間）、こんな研究結果を発表した。備えたカメラの映像と機械学習で、肛門の模様などからユーザーを特定し、尿の成分や流量、便の形状から、医師と同程度の精度で健康状態をチェックできるという。 研究チームは、洋式トイレの便座に圧力センサーやモーションセンサー、尿検査試験紙、各種カメラを設置した。 研究チームが開発したスマートトイレシステム。指紋と肛門でユーザー認証し、尿や便から得られた健康情報をクラウドサービスに送れる（画像は論文から引用） まず圧力センサーでユーザーが便座に座ったことを検知。モーションセンサーで放尿を検知すると、尿成分分析の試験紙の位置を調整する。2台の小型ハイスピードカメラ（GoPro HERO7）を用いて尿の流れを撮
富士フイルム，超軽量移動型デジタルX線撮影装置の新機能，AI技術を活用した「手術用ガーゼの認識機能」新発売
富士フイルム（株）は，超軽量移動型デジタルX線撮影装置「FUJIFILM DR CALNEO AQRO（カルネオアクロ）」*2の新たなオプションとして，AI技術を用いて開発した「手術用ガーゼの認識機能」を，富士フイルムメディカル（株）を通じて5月1日に発売する。 手術用ガーゼの認識機能は，国内の病院の協力を得て開発した*3。X線画像に映った外科手術に使用する手術用ガーゼを認識してマーキングすることで，術後の患者体内のガーゼ遺残有無の確認をサポートする。 外科手術では，一般的に，使用したガーゼが術後に体内に残っていないかを確認するために，手術前後にガーゼの数を数えて，カウント数が一致しているかを確認する。さらに，術後には手術室内で使用できる移動型のX線撮影装置で撮影したX線画像を目視で確認し，ガーゼ遺残の有無を確認する。手術用ガーゼには造影糸が織り込まれており，X線画像ではそれを目視して確認
モルフォが、千葉大学医学部附属病院、千葉県がんセンターと「内視鏡検査における大腸癌の深達度AI診断」の共同研究成果を発表
モルフォが、千葉大学医学部附属病院、千葉県がんセンターと「内視鏡検査における大腸癌の深達度AI診断」の共同研究成果を発表 【概要】 株式会社モルフォ（所在地：東京都千代田区、代表取締役社長：平賀 督基、以下 モルフォ）は、千葉大学医学部附属病院消化器内科および臨床工学センター（以下 千葉大学附属病院）、千葉県がんセンター内視鏡科とともに取り組んだ研究プロジェクトである「内視鏡検査における大腸癌の深達度AI診断」において、新たに検出支援システム（Computer-assisted detection system: CAD system）を共同で構築し、病変の位置検出および深達度診断でmean average precision （mAP）が0.916という非常に良い結果が得られたことを本日3月12日に発表します。 また、本演題はDDW（Digestive Disease Week）2020
AIを使って「がん免疫療法が効く人と効かない人」を判別することが可能に
by DC_Studio AIによるがんや悪性腫瘍の診断技術は日進月歩で進化しており、既に乳がん、肺がん、脳腫瘍などは人間のよりもAIの方が高い精度で発見できるようになりつつあります。そんな中、AIによりがんの治療の効果を早い段階で判定することができる技術が開発されました。 Changes in CT radiomic features associated with lymphocyte distribution predict overall survival and response to immunotherapy in non-small cell lung cancer | Cancer Immunology Research https://cancerimmunolres.aacrjournals.org/content/early/2019/11/12/2326-6066
わずか46日で新薬候補、米スタートアップがGAN活用で
米国のスタートアップが、2つの一般的な人工知能（AI）技術である敵対的生成ネットワークと強化学習を用いて、極めて短期間で新薬を開発できる方法を示した。 AI製薬スタートアップ企業であるインシリコ・メディシン（Insilico Medicine）のチームは、トロント大学の研究グループと協力し、線維症（組織の瘢痕）に関連するタンパク質を標的とする分子3万種類をわずか21日間で設計した。同チームは研究室でこれらの分子のうち6種類を合成した後、2つを細胞でテストし、最も有望な1つは実際のマウスでテストをした。そして、これらの合成された分子は線維症に関連するタンパク質に対して非常に強力で、「薬物のような」効果を示したと結論付けた。この全体のプロセスはわずか46日間で完了し、研究結果は9月2日付で学術誌のネイチャー・バイオテクノロジー（ Nature Biotechnology ）に掲載された。 今回
膵臓がん、「5年生存率8％未満」でも絶対に諦めてはいけない理由
東京大学医学部卒業。腫瘍外科・血管外科医。2000年に北青山Dクリニックを設立。下肢静脈瘤の日帰り根治手術・椎間板ヘルニアのレーザー治療・痛みのない内視鏡検査・進行がんに対する革新的治療―がん遺伝子治療まで、質の高い医療サービスの提供に励んでいる。著書に『アンチ・エイジング革命（講談社）』、『下肢静脈瘤が消えていく食事（マキノ出版）』、『尊厳あるがん治療（医学舎）』などがある。 医師が教える！気になるあの病気の意外な真実 阿保義久 がん、心筋梗塞、脳卒中など、最悪の場合に死に至る「気になる病気」。しかし、その実態を知らない人も多いのではないでしょうか。この連載では、青山Ｄクリニックの阿保義久医師が、気になるあの病気の意外な真実について、詳しくわかりやすく解説します。 バックナンバー一覧 克服が困難な膵臓がん ほとんどが発見時ステージ4 「なぜ神は膵臓という臓器を造ったのか？」 東京大学医学
医学界が震撼。がんや脳梗塞を迅速に発見できる画期的な診断法 - まぐまぐニュース！
人類の寿命が益々伸びることになるかもしれません。現役医師の徳田安春先生が自身のメルマガ『ドクター徳田安春の最新健康医学』で紹介しているのは、急性期脳梗塞をはじめ様々な病を医師より正確に、そして迅速に発見できる画期的な診断法。まさに日進月歩のそのシステムとはどのようなものなのでしょうか。 急性期脳梗塞の診療を医師より迅速にできる 脳梗塞の中でも、脳の太い血管が閉塞するタイプは、症状も重篤であり、死亡率も高く、重度の神経障害を残す可能性が高くなります。多くの場合で、動脈硬化症や心房細動による血栓が原因となります。血栓を溶かす薬や、カテーテルによって血栓を除去する治療を緊急で行うことができれば、神経障害を残すリスクを下げることができます。 しかし、脳の太い血管が完全に詰まってしまうと、1分間で約200万個もの神経細胞が死滅してしまいます。そのような治療が必要なタイプの脳梗塞であるかの診断を迅速に
Google、目の網膜スキャンから機械学習を用いて心臓病を予測するコンピュータビジョンベースのアルゴリズムを発表
Google、目の網膜スキャンから機械学習を用いて心臓病を予測するコンピュータビジョンベースのアルゴリズムを発表 2018-02-20 Google Research、Alphabet傘下の生命科学部門Verilyの研究者らは、機械学習を用いて心臓病を予測するdeep learningアルゴリズムを発表しました。 論文：Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning 著者：Ryan Poplin, Avinash V. Varadarajan, Katy Blumer, Yun Liu, Michael V. McConnell, Greg S. Corrado, Lily Peng,Dale R. Webster 本システムは、コンピュータビジョン技術を
東大発、AI画像解析技術ソフトでがん検診が変わる －エルピクセルCEO島原氏インタビュー | IoT NEWS
2021-03-292015-10-19 東大発、AI画像解析技術ソフトでがん検診が変わる －エルピクセルCEO島原氏インタビュー 画像認識や画像解析というと、顔認識ソフトや、工場で部品などを区別するために使われていることはよく話題になるが、医療などの「研究者向け画像解析ソフト」というと多くの方が馴染みにくい分野かもしれない。 しかし、東大の研究室からはじまったという、エルピクセル株式会社 CEO島原佑基さんの話を聞くと、何も特別なことではなく、日々研究する中で多くの研究者が困っていたことをサービス化したという、ビジネス展開は通常のスタートアップとなんら変わりはない。 研究者向けというと、スケールしにくいビジネスのように見えるが、実際は専門性と日本発であるという強みを生かし、世界へ広がる可能性があるとしたら、どうだろうか。 東大の中にあるアントレプレナープラザにて、島原さんに詳しくお話を伺
顔認識システムで難病を特定!126の特徴を使って胸腺低形成症候群を診断、精度は96.6% | Techable(テッカブル)
人を自動的に識別する顔認識システム。監視カメラなどに使われ、最近では指紋や声紋などとともに本人かどうかを確認するためのセキュリティツールとして活用されている。 その顔認識システムを、病気発見に使うことができるようになりそうだ。アメリカの国立ヒトゲノム研究所は、顔認識システムを使って難病の胸腺低形成（ディ・ジョージ）症候群を検知できたと発表した。 ・126の特徴を照会 胸腺低形成症候群は染色体の欠乏による病気で、免疫の低下や口蓋裂、低カルシウムなどの症状があり、また先天的な心疾患を伴うケースが多い。3000～6000人に1人の割合で発生する難病なのだという。 この病気は顔に特徴が出ることが多く、研究では126の特徴を用いてボランティアの顔写真を顔認識システムにかけた。その結果、96.6%の精度で胸腺低形成症候群を診断できたという。 ・人種を問わず診断 この試験はボランティア156人を対象に行
ディズニー、携帯端末による短い動画から正確な「歯」のモデルを再現する論文を公開
Disney Research Zurich、チューリッヒ工科大学、Max Planck Institute for Informaticsの研究者らは、共同で口の画像や動画から「歯」のCGモデルを再現する非侵襲ツールを開発、映像と共に論文「Model-Based Teeth Reconstruction」を公開しました。 歯の正確なレンダリングは、現実的な表情の表示には不可欠であり、しかし現在、高品質な顔のアニメーションは面倒な手作業で作成された歯列モデルに頼っています。一方で、歯科では特別な口腔内用スキャナーが開発されましたが、侵襲的であり、かつ高価で容易に手に入りません。 そこで、口領域の写真セットや短い動画から、人物ごとの歯列全体を非侵襲的に再構成するためのアプローチを本論文で提示します。アプローチは、新しいパラメトリック歯列をベースとしており、特別な装置は必要とせずモバイルデバイ
LPixel、生体組織の立体構造情報と人工知能を活用する病理診断支援システム開発 | IoT NEWS
2021-09-062016-08-25 LPixel、生体組織の立体構造情報と人工知能を活用する病理診断支援システム開発 エルピクセル株式会社（以下、LPixel）は、経済産業省「平成28年度戦略的基盤技術高度化支援事業」にて、株式会社TCK他との協同プロジェクト「レーザーアブレーション技術 を用いて生体組織の構造解析を高速かつ低価格で実現するナノレベル3D構造解析システムの開発」が採択された。「戦略的基盤技術高度化支援事業」とは、精密加工・バイオなど12種類の特定ものづくり基盤技術の向上に繋がる研究開発、その事業化に向けた支援をすることを目的とした経済産業省の取り組みだ。同プロジェクトは、2018年の事業化を目指し開発が開始される。 近年、医療現場での病理診断や再生医療の進歩とともに、医師は膨大な数の診断と向き合うこととなった。特に標本作製から診断まで高度なスキルが要求される病理診断で
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モルフォの海外子会社Top Data Scienceが、AIを活用したPCR検査等感染症検査向けの開発成果を発表：時事ドットコム
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“AIトイレ”で大便の状態を自動判定、LIXILが開発 「教師データは社員の便」 介護施設などの需要見込む
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人工知能は難病の「早期発見」をどう変えたのか