薬理ゲノミクスにおける個別化医療のためのAIとブロックチェーンの統合に向けて
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年5月30日
タイトル：Towards convergence of AI and blockchain for personalized medicine in pharmacogenomics
雑誌名：Scientific Reports. 2026 May 28; doi: 10.1038/s41598-026-53058-6.
概 要：
本研究は、個別化医療におけるAIとブロックチェーンの統合モデルを提案し、薬物反応の予測を通じて個別化医療を支援することを目的としています。AIモデルは優れた予測能力を持つものの、しばしばブラックボックスとして機能し、予測の信頼性に疑問が生じます。そこで、AIの予測モデルとブロックチェーンによる検証を組み合わせ、AI生成出力の整合性、追跡可能性、信頼性を確保する手法を開発しました。このモデルは、予測結果やデータをブロックチェーンに不変的に保存し、AIの信頼性を向上させることを目指しています。
方 法：
本研究では、AI予測モデルとブロックチェーンを統合した分散型モデルを用いたコホート研究を実施しました。具体的には、GDSCv2データセットから得られたゲノムデータを用いて、ランダムフォレスト回帰器（RFR）を訓練し、薬物感受性の予測を行いました。主要評価指標はR²で、0.979を達成しました。
結 果：
提案したモデルは、5-Fold Cross-Validationにおいて平均R² 0.977±0.001を示し、強い信頼性とロバスト性を持つことが確認されました。また、患者の同意を得た上で、予測結果をブロックチェーンに保存し、監査試験を通じて70%の透明性と検証可能性を確保しました。
結 論：
本研究の結果は、高リスクな個別化医療やバイオメディカル環境において、検証可能なAI予測が重要であることを示しており、提案したモデルの適用可能性を支持するものです。