国立がん研究センターの高澤建外来研究員らの研究グループは、機械学習技術の１つである非負値行列因子分解（ＮＭＦ）を用いた網羅的ＤＮＡメチル化データの解析手法「メスプライヤー」を開発した。

従来のＤＮＡメチル化分析ツールは１つのデータセット内の比較分析に焦点を当てていたため、異なる集合体間の比較や希少疾患研究、違った機関との間の研究などを行うことが難しかった。

構築したメスプライヤーは因子分解や正則化によって、データセットやプラットフォーム間のバイアスを低減させることでデータ横断的な統合解析を容易にするという。

高澤研究員らは「データセット横断的な解析が促進されることで、単一施設や研究機関で大規模なＤＮＡメチル化データを収集することが困難な希少がんなどの研究が促進される」と説明。「がんの機序解明や創薬標的探索が進むことが期待できる」とコメントしている。