大規模な血漿プロテオミクス解析によるアルツハイマー病の診断バイオマーカーと経路の解明

一、研究の背景と学術的意義 アルツハイマー病(Alzheimer’s disease, AD)は、世界的に最も高い発症率を示す高齢者認知症のタイプであり、全認知症患者の約60%~80%を占めています。その主な発症層は65歳以上であり、特徴的な病理学的変化として、アミロイドβ(amyloid-β)プラークの沈着、神経原線維変化、及び広範なニューロンの喪失が挙げられます。近年、神経画像、脳脊髄液検査、ゲノミクス解析によるAD研究は多くの進展を遂げていますが、ADの早期診断や病勢進行の客観的モニタリングはいまだ侵襲的手法(脳脊髄液採取や脳PET画像)や限られたバイオマーカーによって制約を受けています。血漿は採取が容易で患者の順応性が高いことから、将来的なADの非侵襲的診断および動的モニタリングにお...

複雑な形質に関与する原因遺伝子セットの生成的予測

生成型ディープラーニングによる複雑形質の原因遺伝子セット予測:PNAS注目新手法の解説 1. 学術的背景と研究動機 複雑形質のジレンマ 遺伝子型と表現型の関係は、生物学や遺伝学分野で最も核心的な課題の一つです。特に生物体レベルの複雑形質(complex traits)の研究において、この問題は顕著に表れます。いわゆる複雑形質とは、複数の遺伝子(あるいは複数の遺伝子座、loci)の協調的な作用によって調節される表現型のことで、喘息、炎症性腸疾患、糖尿病、癌転移などがその代表例です。これらの形質は通常、遺伝的背景、エピジェネティクス、環境要因など複数の要素に影響されるため、遺伝子型から表現型を予測するのが極めて困難となっています。 現代の遺伝学研究は主に全ゲノム関連研究(GWAS, genome...

事前学習DNA言語モデルを用いた植物ゲノムの単一ヌクレオチド分解能での種間モデリング

植物ゲノムの種間モデリングにおけるマイルストーン:PlantCaduceus DNA言語モデルの創出と画期的応用 1. 学術的背景と研究動機 過去20年間、ハイスループットシーケンシング技術の急速な発展とともに、1000種を超える植物ゲノムが公開されており、今後もこの数は急増し続けると予想されています。しかし、これら膨大なゲノムの機能要素注釈、それらの転写と翻訳レベルにおける発現調節の理解、さらに異なる遺伝変異が個体の適応性や形質に及ぼす影響の解析は、植物ゲノム学および作物改良分野で解決が求められる「ボトルネック」課題です。 動物やヒトと比較して、植物ゲノムはより複雑な構造を持ち、ゲノムサイズは巨大で、反復配列の割合が非常に高く、種間多様性が極めて大きいだけでなく、同属・同種内部でも著しいバ...

シミュレーションベース推論によるクライオ電子顕微鏡画像からの分子構造テンプレートマッチング

シミュレーションベース推論による単分子構造認識の加速 ――《amortized template matching of molecular conformations from cryoelectron microscopy images using simulation-based inference》研究ニュースレポート 研究背景と意義 分子生物学や構造生物学の分野において、生体高分子がどのように異なる構造(コンフォメーション)へと転換してその機能を発揮するかを理解することは、生命現象のメカニズムを解明する核心的な目標です。よく知られているように、タンパク質や核酸などの生体高分子は高度な柔軟性を持ち、細胞内で様々な構造間を絶えず再編成しています。そして、これら異なるコンフォメーションは...

ネットワーク生物学におけるリンク予測アルゴリズムのバイアス認識型学習と評価

ネットワーク生物学における連結予測アルゴリズムの“富ノード”バイアスの解明と新たな対応戦略 ーー “Bias-aware Training and Evaluation of Link Prediction Algorithms in Network Biology”を読み解く 1. 学術的背景と研究の発端 過去10年間、生物ネットワーク(network biology)は、生体分子間の関連や機能の解明においてますます重要な役割を担ってきました。タンパク質–タンパク質相互作用(protein–protein interaction, PPI)や疾患と遺伝子の関係など、大規模なネットワークデータが豊富になるにつれて、グラフ機械学習に基づく連結予測(link prediction、連結とはネット...

浅い勾配における持続的な仮足分裂は有効な走化性戦略である

学術的背景 走化性(chemotaxis)は、細胞や微生物が化学勾配に沿って方向性を持って移動する重要な行動であり、免疫反応、創傷治癒、病原体感染などの生理的プロセスで重要な役割を果たします。しかし、細胞が複雑な勾配環境で最適な運動モード(例えば偽足分裂やde novo形成)をどのように選択するかはまだ不明です。従来のモデルでは、細胞はグローバルな勾配感知(global gradient sensing)によってナビゲーションを行うと仮定されていましたが、このメカニズムは浅い勾配(shallow gradients)や動的な環境では非効率である可能性があります。 本研究は、アメーバ様細胞(例えば*Dictyostelium discoideum*)の偽足(pseudopod)ダイナミクスに焦...

遠隔地での社会的触覚のための道を開く:触覚相互作用とその基盤となる感情の音響化

学術的背景 触覚は人間が最初に発達させる感覚の一つであり、心身の健康に不可欠である。しかし、仮想通信が普及する現代では、遠隔交流における触覚相互作用の欠如が不安や孤独感などの心理的問題を引き起こす可能性がある。従来の研究では、触覚が効果的に感情を伝達できる(例えば、撫でることで愛情を、叩くことで怒りを伝える)ことが示されているが、そのメカニズムは聴覚などのクロスモーダルな方法による遠隔伝達には至っていない。 本研究は社会的触覚(social touch)と運動の音響化(movement sonification)分野の最先端の成果を組み合わせ、「オーディオタッチ(audio-touch)」技術を提案し、以下の問題の解決を目指す: 1. 触覚相互作用の物理的特徴(力、速度など)は音を通じて正確...

DeepRNA-Twist:言語モデル誘導型RNAねじれ角予測とアテンション-インセプションネットワーク

一、学術的背景と研究動機 生命科学およびバイオインフォマティクスの急速な発展に伴い、RNA分子構造とその機能に関する研究はホットな分野となっている。RNAは単なる遺伝情報の伝達者に留まらず、調節・触媒など数多くの生理過程で重要な役割を果たしている。RNA分子の三次元構造はその生物学的機能に直接影響し、RNA構造の精密な解析は基礎科学、創薬、疾患メカニズム研究などにとって極めて重要である。しかし、RNAの配列から構造への変換はタンパク質よりもはるかに複雑であり、RNAの骨格には7つの主鎖ねじれ角(α, β, γ, δ, ε, ζ, χ)があり、さらに複雑な擬似ねじれ角(η, θ)や非標準塩基対、多重ループ、三重相互作用など多様な構造要因が加わることで、高精度なRNA三次元構造予測が非常に困難と...

Chrombus-XMBD:染色質特徴に基づく3Dゲノム予測グラフ畳み込みモデル

研究背景と学問的意義 真核細胞内において、クロマチン(Chromatin)の三次元空間構造は、遺伝子発現の制御に極めて重要な役割を果たしています。DNAは複雑な折りたたみやループ形成、局所的な空間再構築を通じて、異なる遺伝子要素(プロモーターpromoterやエンハンサーenhancerなど)が空間的に隣接し、精巧なシス(cis)制御を実現します。近年、発生生物学、疾患メカニズム、またはエピゲノム研究の分野で、三次元ゲノム(3D-genome)の動的構造が遺伝子発現の変化と密接に関連していることが繰り返し証明されています。 現在、ゲノム空間構造を捉える主な実験手法には、3C、4C、5C、Hi-C、ChIA-PET、HiChIPなどがあります。しかし、これらの実験手法はコストが高く、操作が複雑...

Deep scSTAR: 単細胞RNAシーケンシングおよび空間トランスクリプトミクスデータからの表現型関連特徴の抽出と強化のための深層学習の活用

近年、シングルセルRNAシーケンシング(scRNA-seq)及び空間トランスクリプトミクス(spatial transcriptomics, ST)などの先端技術は、生命科学・臨床医学の発展を飛躍的に促進してきました。これらの技術は細胞異質性を明らかにし、疾患、発生、免疫などの重要領域に新たな知見をもたらしました。しかし、大規模シングルセルデータは技術ノイズが強く、バッチ効果(batch effects)が複雑で、生物学的シグナルが多様かつ雑然としているため、「表現型に関連した特徴の正確な抽出と強調」が最大の課題の一つとなっています。多くの従来手法はノイズ除去や統合を主目的としていますが、同時に研究の鍵となる表現型決定シグナルを弱めたり、消失させたりしてしまい、疾患機構や細胞間相互作用の理解...