米サンディエゴを拠点とするバイオインフォマティクス企業、Inocrasは、2,882例の全ゲノムデータを活用して開発した画期的ながん基盤モデルを発表した。このモデルは、韓国科学技術院（KAIST）と共同開発され、がんの分子機構と臨床結果を高精度に捉えるための新規な「学習可能なトークン化」と「全ゲノム特徴の統合」を実現。がんの精密医療におけるAIの応用に大きな飛躍をもたらす。 同モデルの核となる技術は、独自開発の「DNAChunker」。従来の固定区画処理とは異なり、H-Netに基づく階層的動的チャンク化アーキテクチャにより、生物学的に意味のある領域に集中して処理し、情報量の少ない領域は圧縮。これにより、精度と計算効率の両立を達成した。 ベンチマーク評価では、Nucleotide TransformerやDNABERT-2など先進モデルを上回る性能を示し、独立データセット上で、HRD（ホモロジック再結合欠損）予測で98％、PAM50がんサブタイプ分類で84％の正確性を達成。これは、DNAベースのAIモデルが臨床的に意味あるがん生物学と直接結びついた初の例とされる。 InocrasCEOのSuh Jehee氏は「AIは、ゲノムの読み取りから理解へとシフトをもたらす。ここから、データが診断となり、ゲノムの知見が患者ケアの根幹となる」と強調。同社の研究は、11月11日（CET）にドイツ・ハイデルベルクで開催されるEMBLがんゲノム会議で発表され、同社共同創業者・Ju Young Seok博士が1,364例の乳がん全ゲノムデータを活用した患者層分類の成果を報告する。 Inocrasは、CLIA/CAP認定の検査施設を保有し、世界中の病院・製薬企業・研究機関と連携。全ゲノムデータと独自解析技術を融合し、次世代の精密診断基盤を構築している。