プレスリリース要約
九州工業大学の濱野桃子准教授らの研究グループは、iPS細胞を介さずに細胞を直接別の細胞へ変換する「ダイレクトリプログラミング」を誘導する低分子化合物の組み合わせを予測するAI技術を開発しました。再生医療における細胞作製のコスト削減と安全性向上を大きく前進させる成果として注目されます。
九州工業大学大学院情報工学研究院の濱野桃子准教授らは、名古屋大学の山西芳裕教授との共同研究により、体細胞を直接別の細胞に変換する「ダイレクトリプログラミング」を誘導する低分子化合物の最適な組み合わせを予測するAIモデルを開発しました。従来、遺伝子導入による細胞変換はがん化のリスクがありましたが、安全性の高い低分子化合物（薬剤など）を用いることで、そのリスクを回避できます。しかし、最適な化合物の組み合わせを実験で特定するには膨大なコストがかかるため、AIによる予測技術が切望されていました。
開発されたAI手法は、1細胞レベルの遺伝子発現データからダイレクトリプログラミングの過程をシミュレーションし、細胞変換のプロセスを「初期・中期・後期」などの段階に分類します。それぞれの段階で変化する遺伝子発現パターンを分析し、最適な分子メカニズムを制御する低分子化合物の組み合わせをアルゴリズムで予測します。実際に線維芽細胞から神経細胞への変換を予測したところ、実験的に証明されている既知の化合物を高精度で再現することに成功しました。
Journalポイント
実はこれ、バイオ研究における 『実験の空振り』を劇的に減らす 画期的なシミュレーション技術なんです。
実験の空振りですか？ 再生医療の現場って、そんなに手探りで実験をしているものなんですか？
そうなんです。細胞を別の細胞に変えるために、どの薬剤をどう組み合わせるべきかは無限に近いパターンがあります。これまでは研究者の経験や膨大な実験コストに頼るしかなく、開発の大きなボトルネックになっていました。
なるほど。でも、そもそも iPS細胞 を使えば、どんな細胞にでも変えられるから十分なのでは？
iPS細胞というのは、あらゆる細胞に分化できる万能細胞のことで、確かに素晴らしい技術です。しかし、一度未分化の状態に戻すため、がん化のリスクが伴います。今回の ダイレクトリプログラミング は、そのステップを飛ばして直接変換するので、安全性が格段に高いんです。
安全性が高いのは魅力的ですね！具体的には、今回のAIはどのようにして最適な薬剤を見つけ出すのですか？
ダイレクトリプログラミングというのは、細胞を直接別の種類の細胞へ変換する技術のことです。今回のAIは、細胞が変化していくプロセスを 初期・中期・後期 の段階に分け、それぞれのステップで働く遺伝子に合わせた最適な薬剤の組み合わせをピンポイントで予測します。
細胞の変化を段階的に追いかけるのですね。これは他の細胞、例えば心臓や肝臓の細胞を作るのにも使えるのでしょうか？
はい、遺伝子データさえあれば、神経細胞だけでなく あらゆる細胞変換に応用可能 です。これにより、患者自身の細胞から必要な組織を安全かつ迅速に作り出すオーダーメイド医療の実現に一歩近づきます。
医療分野だけでなく、新薬の開発スピードも上がりそうですね。非常に勉強になりました！
