説明可能な機械学習が、37日間の微小重力後に雌マウスの白色脂肪組織で12倍のUcp1上方制御と熱産生の再プログラミングを明らかにする：NASA OSD-970の初のAI/ML解析
arXiv cs.LG / 2026/4/6
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要点
- 本論文は、NASAのOSDRデータセットOSD-970（RR-1ミッション）について、ISSで37日間飼育した16匹の雌マウスのRT-qPCR測定データを用いて、説明可能な機械学習による再解析を報告する。
- 微小重力に関連した雌の白色脂肪組織における主要な熱産生の変化を見出し、Ucp1の12.21倍の上方制御および熱産生成路全体のフォールド変化3.24を含む。
- 複数のML分類器を用い、leave-one-out交差検証を実施した結果、最良モデル（上位20特徴量を用いたRandom Forest）は、飛行試料と地上対照試料の間を強力に識別でき（AUC 0.922、F1 0.824）、優れた分類性能を示した。
- SHAPによる説明可能なAIにより、Ucp1が一貫して最上位の予測特徴量であることが示され、さらに分類の主要ドライバーとしてAngpt2、Irs2、Jun、ならびにKlfファミリーの転写因子が同定される。
- PCAでは、微小重力曝露試料と対照試料の明確な分離が観察され、熱産生の再プログラミングが迅速に起きたことを示唆するとともに、女性宇宙飛行士の健康および地球上での代謝疾患研究への動機付けとなる含意が示される。
