新しいDNAツールは、身長、骨密度、学歴を予測します

生物の機能のほとんどは、それらのDNAによって制御されています（それらがどのように発達し、生き残り、そして繁殖するかを含みます）。したがって、遺伝暗号を使用して生物の性質を予測することができます。

ミシガン州立大学の研究者は、初めて、彼らのユニークな遺伝子型や特徴を含む何千人もの人々の情報を含むデータセットを使用して、人々の身長を正確に予測し、癌や心臓病。

このツールは、ゲノムを分析してさまざまな人間の特性を予測する機械学習アルゴリズムで動作します。踵骨密度や達成する可能性のある教育レベルなど、個人固有のデータを提供できます。そしてもちろん、アプリケーションはそれだけではありません。

彼らはどこでこれらのデータセットを入手したのですか？さて、彼らは英国でほぼ50万人の成人の遺伝子構成全体を収集し、このデータを機械学習アルゴリズムに供給しました。データは、国際的な健康情報リソースであるUKBiobankから取得されています。

従来の遺伝子検査技術は人の染色体または遺伝子の特定の変異を探しますが、このモデルはいくつかのゲノム変異を考慮に入れ、数万の違いに基づいて予測するためのプログラムを開発します。

アルゴリズムは、遺伝暗号と各個人の身長を分析します。徐々に各人のデータから学習し、パターンがあるかどうかを識別しようとします。最終的に、アルゴリズムは、ゲノムを見て人の身長を判断するのに十分なほど賢くなります。

参照：遺伝学| doi：10.1534 / Genetics.118.301267 |ミシガン州立大学

これまでのところ、アルゴリズムは3つの結果（高さ、骨密度、および達成可能な教育レベル）に対して検証されており、乳がんや糖尿病などの健康リスクに関連する他の複雑な特性を予測するために適用できるようになりました。

検証テストでは、モデルは約1インチの平均誤差で人々の身長を予測することができました。骨密度と教育レベルの達成予測はうまくいきませんでしたが、骨粗鬆症（骨密度が低下する状態）を発症したり、学校で苦労したりするリスクが高い人々を検出するのに十分な精度でした。

このツールを使用すると、医師はできるだけ早く患者のケアに介入し、病気を遅らせたり予防したりして、精密な健康の実践を進めることができます。

研究者は、より多様なデータセットを利用することにより、モデルの精度を高めることを計画しています。これにより、医師は病気のリスクと重要な特性の遺伝的構造を正確にマッピングすることができます。

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将来的には、ゲノム検査は血液型検査と同じくらい簡単になる可能性があります。研究者によると、それはほぼ50ドルかかるでしょう。彼らが成功すれば、早期の介入は何百万人もの命と何十億ドルもの治療費を節約するでしょう。

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