T細胞受容体（TCR）は免疫システムにおいて重要な役割を果たし、主要組織適合複合体（MHC）によって提示される抗原ペプチドを認識することで、病原体や腫瘍細胞に対する免疫応答を開始します。しかし、TCRの特異性（つまり、自己抗原と非自己抗原を区別する能力）は、免疫システムが効果的に機能するための核心です。エンジニアリングされた高親和性TCRは、抗原認識を強化する可能性を示していますが、しばしば特異性を失い、自己抗原との交差反応を引き起こし、深刻な副作用を引き起こします。この現象のメカニズムはまだ明確ではなく、TCRのがん免疫療法や感染症治療への応用を妨げています。 自然に進化したTCRは、動的な生体力学的調節の下で非常に高い特異性を示しますが、エンジニアリングされた高親和性TCRはしばしばこの...

ゲノミクス分野において、ゲノムの空間的構造を理解することは、遺伝子制御メカニズムを解明する上で極めて重要です。Hi-C技術は、全ゲノム染色体構造捕捉技術として、ゲノムの三次元構造を明らかにするものであり、特にクロマチンループ（chromatin loops）が遺伝子制御において重要な役割を果たしています。しかし、既存のHi-Cデータ解析手法は、共有されるクロマチンループを識別することはできるものの、細胞タイプ特異的なクロマチンループを検出することは困難です。これにより、異なる細胞タイプにおける遺伝子制御メカニズムの理解が制限されています。この問題を解決するため、Rui Liuらは、SSSHiC（Significance in Scale Space for Hi-C Data）と呼ばれる新し...

非コードRNA（ncRNA）は、細胞プロセスや疾患の発症において重要な役割を果たしています。ゲノムシーケンシングプロジェクトによって大量の非コード遺伝子が明らかになりましたが、ncRNAの機能と分類は依然として複雑で挑戦的な問題です。ncRNAの多様性、複雑性、および機能性は、バイオマーカーや治療ターゲットの発見において、特に生物医学研究の重要な対象となっています。しかし、既存のncRNA分類ツールの多くは、単一または2種類のデータタイプ（例えば配列や二次構造）に依存しており、他の重要な情報源を無視しています。さらに、既存の手法は解釈可能性に欠けることが多く、異なるncRNAクラスの特徴を明らかにするのが困難です。 これらの問題を解決するため、Université Paris-Saclayと...

ゲノム解析のプライバシー保護フレームワーク：マルチキー準同型暗号に基づく研究 学術的背景 ゲノムシーケンスのコスト低下により、ゲノムデータの広範な利用可能性は、個別化医療（ゲノム医療とも呼ばれる）に新たな可能性をもたらしました。しかし、ゲノムデータには疾患の感受性、祖先情報、身体的特徴などの機密情報が含まれており、これらのプライバシー問題は医学研究とデータ共有における重大な障壁となっています。これまでに研究者たちはさまざまなプライバシー保護技術を提案してきましたが、既存の暗号ベースの手法は相互運用性、拡張性、プライバシー保護レベル、および複数者分析のサポートにおいて依然として課題を抱えています。これらの制限はゲノムデータの潜在能力を制約し、医学研究への応用を妨げています。そのため、プライバシ...

T細胞受容体（TCR）は適応免疫システムにおいて重要な役割を果たしており、特定の抗原エピトープ（epitope）に結合することで病原体を認識します。TCRとエピトープ間の相互作用を理解することは、免疫応答の生物学的メカニズムを解明し、T細胞を介した免疫療法を開発する上で極めて重要です。しかし、TCRのCDR3領域がエピトープ認識において重要であることは広く認められているものの、特定の疾患や表現型に関連するTCR-エピトープ相互作用を正確に予測する方法は依然として課題となっています。この問題に対処するため、研究者たちはEpicPredを開発しました。これは注意メカニズムに基づく多インスタンス学習（Multiple Instance Learning, MIL）モデルであり、がんやCOVID-1...