バイオテクはプラダをまとう
The biotechs wear Prada ｜ Elaine Chen, STAT, 2026. ｜ 毎年5月上旬、The Readoutニュースレターは恒例の伝統として、メットガラでの装いをバイオファーマのロゴになぞらえている。
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なぜ私たちはFDAを去ったのか：元当局者6名が語る
Why we left the FDA: Six former officials share their stories ｜ Alex Hogan, STAT, 2026. ｜ 規制当局者たちが、愛した仕事と離職の理由について語る。
トランプ氏、FDA長官マカリ氏の解任を計画か
Trump reportedly plans to fire FDA Commissioner Makary ｜ Lizzy Lawrence, STAT, 2026. ｜ マカリ長官の野心的な計画は、人事の混乱、大幅な人員削減、幹部の離職、科学への政治介入に関する論争によってしばしば頓挫した。
Capricor、日本新薬によるデュシェンヌ型筋ジストロフィー薬計画の遅延を非難
Capricor accuses Nippon Shinyaku of slow-walking plans on Duchenne drug ｜ Ed Silverman, STAT, 2026. ｜ Capricorは、価格設定方式の「致命的な欠陥」により、薬剤の患者への到達が「経済的に実行不可能」になると主張している。
多言語ヘルスケアにおける人工知能言語技術：今後の大きな課題
Artificial intelligence language technologies in multilingual healthcare: Grand challenges ahead ｜ V Briva-Iglesias, arXiv preprint arXiv:2605.01441, 2026 ｜ 多言語ヘルスケアにおける人工知能言語技術（AILT）は、テキスト、音声、マルチモーダル入力・出力にわたる言語処理・生成を通じて、多言語ヘルスケアコミュニケーションに影響を与えるAIシステムとして定義される。 本論文は、多言語ヘルスケアにおけるAILTの今後の大きな課題に焦点を当てている。
マンモグラムと臨床データを用いた乳がん診断強化のためのマルチモーダル深層学習フレームワーク
A multi-modal deep learning framework for enhanced breast cancer diagnosis using mammograms and clinical data ｜ AM Ibrahim et al., Scientific Reports, 2026 ｜ 乳がん診断の強化のため、臨床データとマンモグラムを統合利用する革新的なマルチモーダル深層学習アプローチが提案されている。 提案されたアーキテクチャは、複数のデータソースを効果的に組み込むことを目的としている。
歯内療法学における説明可能な人工知能：概念、臨床応用、および将来の方向性
Explainable Artificial Intelligence in Endodontics: Concepts, Clinical Applications, and Future Directions ｜ M Turky et al., Journal of Dentistry, 2026 ｜ 人工知能（AI）の「ブラックボックス」的性質は、臨床導入における大きな障壁となっている。 Explainable Artificial Intelligence (XAI) は、透明性と解釈可能性を高めるアプローチとして登場し、本研究は歯内療法学におけるXAIの概念、臨床応用、将来の方向性を探る。
精密医療のための薬物送達における人工知能支援型脂質ナノ粒子製剤
Artificial intelligence-assisted lipid nanoparticles formulation in drug delivery for precision therapy ｜ C Huang et al., Materials Today Advances, 2026 ｜ 脂質ナノ粒子（LNP）は、生体適合性と高い薬物積載能力により、薬物送達キャリアとして有望視されている。 従来のLNP開発は高コストで時間のかかる実験的アプローチに依存していたが、人工知能（特に機械学習）が精密医療のためのLNP製剤開発を支援する。
医療人工知能における人間の技能低下：EU人工知能法の下で禁止されるか、許容されるか？
Human deskilling in medical artificial intelligence: prohibited or permissible under the EU Artificial Intelligence Act? ｜ S Gerke et al., Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology, 2026 ｜ ヘルスケア分野でのAI導入が急速に進む一方で、「技能低下（deskilling）」現象が懸念されている。 医療AIへの日常的な接触がこの現象を引き起こす可能性があり、本研究ではこれらのリスクとEU人工知能法における許容範囲を議論している。
医学教育における人工知能：教育、学習、学術的誠実性の問題に関する系統的レビュー
Artificial intelligence in medical education: A systematic review of teaching, learning, and academic integrity issues ｜ E Blessing, International Journal of Applied Resilience and …, 2026 ｜ 医学教育における人工知能（AI）の急速な導入は、教育、学習、学術的誠実性に関する大きな機会と課題を生み出している。 生成AI、大規模言語モデル、適応学習、インテリジェントチュータリングシステムなどのAI技術が医学教育に影響を与えている。