単一細胞臨床データに対するトランスフォーマー型AIによる恒常性機構推定と合理的バイオマーカー創出

概要

トランスフォーマー型の解釈可能AI（MIST + single-cell FastShap）は単一細胞データから血球数の70–82%の分散を説明し、従来法を大きく上回った。血球間の共制御機構を示し、敗血症との診断関連を高める白血球由来バイオマーカー“Down Shift”を同定した。

主要発見

• MISTはRBC・WBC・PLT数の分散の70–82%を説明し、従来の5–20%を大きく上回った。
• 解釈マップにより血液細胞集団間の共制御・クロストークと微細なサブグループが明らかになった。
• 白血球単一指標“Down Shift”は炎症マーカーを補完し、敗血症等の疾患での診断関連を強化した。

臨床的意義

検証が進めば、“Down Shift”は既存の炎症マーカーを補完し、新規測定を要さずに日常の血液データから敗血症の早期検出を強化し得る。

限界

• 査読前のプレプリントであり、前向き外部検証は未報告。
• データセット規模や多施設一般化について抄録中に具体記載がない。

今後の方向性

“Down Shift”の多施設前向き検証、臨床意思決定閾値の評価、敗血症早期警戒システムへの統合と既存バイオマーカーとの比較。