Machine learning for microbiologistsCitationNature Reviews Microbiology, vol. 22, pp. 191–205 (2024)論文の要約本レビューは、微生物学研究における機械学習（ML）および人工知能（AI）技術の応用について、基礎から応用までを体系的に総括している。背景と重要性：ゲノム解析、メタゲノム、メタボロームなど大量かつ高次元な生物データの解析には、従来の統計手法だけでは不十分であり、MLがその分析力を大幅に向上させる可能性がある。主要手法の紹介：教師あり・非教師あり学習、強化学習を用いた分類、クラスタリング、異常検知などの典型的手法が構造化データや画像データ、時間系列データへ適用される具体例とともに示されている。応用領域：ゲノムから表現型予測：耐性遺伝子の同定、代謝能力の推定。画像解析：細菌コロニー形態、細胞構造、染色パターンの自動識別。生態系解析：微生物ネットワーク、相互関係の推測、ダイナミクス予測。プロセス制御：発酵やバイオリアクター運転の最適化にMLを活かす事例。課題と展望：データ品質の偏り、解釈可能性、過学習のリスク、汎用化可能性の限界など現実的な制約がある一方、安全性担保や倫理、再現性の確立に向けた取り組みが進行中である。今後の方向性：インターオミクス解析、セル・オルガノイド実験との連携、リアルタイム解析の進化、MLとドメイン知識の統合モデル構築が、新たな発展段階として期待される。本論文は、微生物学の研究者がAI・MLを実際の研究にどう取り入れるかを示す実践的ロードマップを提供しており、創薬、環境微生物、感染症など多様な応用分野において不可欠な知見を含むレビューである。

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