本研究で提案された生物学的知識に基づいた特徴抽出手法は、他の疾患領域の多モーダル統合分析にも応用可能です。ただし、他の疾患領域に適用する際にはいくつかの課題や展望が考えられます。
データの異質性: 他の疾患領域では、さまざまなデータソースや異なるデータ形式が存在するため、データの統合と解釈が複雑化します。異種グラフ構造を適切に拡張し、データの異質性に対応する手法が必要です。
バイオマーカーの特定: 他の疾患領域では、がんとは異なるバイオマーカーや病理学的特徴が存在する可能性があります。生物学的知識に基づいた特徴抽出手法を他の疾患領域に適用する際には、適切なバイオマーカーの特定が重要です。
モデルの汎用性: 他の疾患領域においても、提案された手法が汎用性を持つかどうかが重要です。異種グラフ構造を他の疾患領域に適用する際には、モデルの汎用性と拡張性を検証する必要があります。
これらの課題に対処しながら、生物学的知識に基づいた特徴抽出手法を他の疾患領域の多モーダル統合分析に応用することで、新たな疾患理解や治療法の開発に貢献することが期待されます。