医学多組学データ分析における多重先験知識グラフニューラルネットワーク 背景紹介 精密医療は将来の医療保健において重要な分野であり、患者に個別化された治療計画を提供することにより、治療効果を改善しコストを削減します。例えば、乳がん患者の複雑な臨床、病理、および分子特性を考えると、同じ治療が異なる効果を示すことがあります。バイオ医学技術の急速な発展に伴い、多組学データを通じて疾病の特性化が可能になっています。多組学アプローチは単一組学アプローチに比べて、複数のデータ間で一貫性と補完的な情報を捉えることができ、より正確かつ深くモデルを構築することができます。例えば、がんゲノム図譜（The Cancer Genome Atlas, TCGA）は、mRNA 発現、DNA メチル化、およびコピー数変異（...