Nature サブジャーナル: 機械学習を使用してヒトの遺伝子制御の背後にある「文法」を明らかにする

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AIはまた素晴らしいことを成し遂げました。

今回、フィンランドのヘルシンキ大学の最新の研究では、機械学習を利用して、人間の遺伝子制御の背後にある「文法」を解明しました。

これまで科学者たちは、DNA が遺伝子がいつどこで発現するかを決定することができるということしか知りませんでした。しかし今や、科学者たちはついにその背後にある論理を深く理解するようになりました。

この成果は、がんや遺伝性疾患の研究に新たなインスピレーションをもたらすものであり、Nature の関連誌 (Nature Genetics) に掲載されました。

遺伝子制御の背後にある文法を解明する

始める前に、背景情報をいくつか確認しましょう。

遺伝子調節は細胞内の遺伝子活動を制御する重要なプロセスです。不適切な調節は癌などの病気を引き起こす可能性があります。

ヒトゲノムの DNA には、タンパク質をコードする遺伝子、筋肉細胞に強度を与える配列、脳細胞に情報処理能力を与える配列などが含まれています。

DNA には、筋肉遺伝子は筋肉でのみ発現し、脳遺伝子は脳でのみ発現するようにするなど、遺伝子が発現する時期と場所を決定する遺伝子を制御する要素も含まれています。

遺伝子制御を決定するコーディングロジックについては、以下の理由により、まだほとんどわかっていません。

ヒトゲノムには約 30 億の塩基対が含まれていますが、ゲノム配列は短すぎるため、その背後にあるロジックを理解するのには使用できません。

現在、フィンランド科学アカデミーの癌遺伝学先端研究センターの科学者たちは、天然のゲノム配列を使用する代わりに、ランダムに合成されたDNA配列をヒト細胞に導入するという革新的なアプローチを採用している。

細胞は新しい DNA を読み取り、アクティブな調節要素である配列を強調表示します。

これらのシーケンスが研究対象となります。

著者らによると、その合計空間は全ヒトゲノムの100倍の大きさだという。

十分なサイズのデータ​​セットがあれば、機械学習を使用してデータ分析を行うことができます。

どのような発見がありましたか?

遺伝子発現は DNA に結合する転写因子（タンパク質のクラスの総称）によって制御されることがわかっています。

この機械学習モデルは、個々の転写因子が弱い文法で「加算的」に遺伝子制御に関与していることを示しています。

2 つの主要な調節要素であるエンハンサー (転写を増加させる) とプロモーター (転写の開始を定義する) のうち、エンハンサーは転写因子間の相互作用を伴わないメカニズムによってプロモーターからの発現を増加させます。

研究者らはその後、大腸がん細胞、肝臓がん細胞、網膜の正常細胞という3種類のヒト細胞を比較した。

研究者たちは、細胞内で非常に活発に活動している転写因子はごくわずかであるが、その活性は細胞の種類に関係なくどこでも同様であることを発見した。

この結果は、ヒト細胞内の遺伝子制御要素がクロマチン環境（コンテキスト）に基づいて 2 つのタイプに分類できることを示しています。

DNA が密集している閉じたクロマチン領域、または DNA がヒストンにしっかりと囲まれていないより開いたクロマチン環境のいずれかです。

クロマチンと染色体は、同じ物質の 2 つの形態です。クロマチンは伸長した状態にあります。 DNA情報の表現に役立ちます。

従来の見解では、活性調節要素は、転写因子が DNA に容易にアクセスできるオープンクロマチン領域にのみ存在します。

したがって、閉じたクロマチン領域内で機能する活性調節要素の発見は、この研究の核となる新たな観察結果の 1 つです。

さらに、研究者らはクロマチンに依存する調節要素を発見した。

これらの要素はゲノム内の通常の位置では活性ですが、元の位置から除去され、別の遺伝子の近くに移動されると、その活性は大幅に低下します。

論文アドレス: https://www.nature.com/articles/s41588-021-01009-4