九州工業大学大学院情報工学研究院の濱野桃子助教・岩田通夫准教授、名古屋大学大学院情報学研究科の山西芳裕教授の研究グループは、国立研究開発法人産業技術総合研究所安全科学研究部門の竹下潤一主任研究員との共同研究により、iPS細胞を介さずに、すでに分化した細胞を別の種類の細胞へと直接変換するダイレクトリプログラミングを誘導する低分子化合物(薬剤など)の組み合わせを予測する機械学習アルゴリズムを開発しました。
本研究グループは、すでに分化した細胞を別の種類の細胞へと直接変換するダイレクトリプログラミングを誘導する低分子化合物(薬剤など)を予測する機械学習アルゴリズムを開発しました。ダイレクトリプログラミングの誘導には転写因子の遺伝子の導入が一般的ですが、細胞のがん化のリスクがあることから、低分子化合物で誘導する方法の開発が切望されていました。そこで本提案手法では、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子の働きを模倣する低分子化合物を情報科学的に予測する機械学習アルゴリズムを開発しました。まず、細胞が転写因子の導入によってダイレクトリプログラミングを誘導される際の特徴を遺伝子の発現パターンから捉えました。次いで、細胞が変換する過程で変化する遺伝子発現パターンを模倣する低分子化合物の最適な組み合わせを探索しました。シミュレーティッドアニーリングの枠組みで開発した最適化アルゴリズムにより、ダイレクトリプログラミングを誘導する低分子化合物の組み合わせを予測することに成功しました。提案手法により、転写因子に置き換わる低分子化合物を簡便に予測することができるようになり、今後の再生医療分野における細胞作製法の開発を促進することが期待されます。
本研究成果は、2024年1月25日にBioinformaticsで公開されました。研究の詳細は別紙をご参照ください。
○すでに分化した細胞を別の種類の細胞へと直接変換するダイレクトリプログミングを誘導する低分子化合物(薬剤など)の組み合わせを予測する機械学習アルゴリズムを開発した。
○ダイレクトリプログミングを誘導する転写因子の働きを模倣する低分子化合物の候補を情報科学的に提案することで、細胞のがん化のリスクを回避することに貢献できる。
○提案手法は、今後の再生医療分野における細胞治療のための細胞作製法の開発に繋がることが期待される。
◆詳細（プレスリリース本文）はこちら
雑誌名：「Bioinformatics」（オンライン版：1月25日）
論文タイトル：DIRECTEUR: Transcriptome-based prediction of small molecules that replace transcription factors for direct cell conversion
著者：Hamano, M., Nakamura, T., Ito, R., Shimada, Y., Iwata, M., Takeshita J., Eguchi, R. and Yamanishi, Y.
DOI番号：10.1093/bioinformatics/btae048
大学院情報学研究科 山西 芳裕 教授
https://yamanishi.cs.i.nagoya-u.ac.jp/index_J.html
