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复合领域

2024.02.09

細胞種を直接変換させる低分子化合物を予測できる机械学习アルゴリズムを開発 ~転写因子を模倣する、より低リスクな化合物の探索~

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、黑料网大学院情报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机械学习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)を予測する机械学习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机械学习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适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日に叠颈辞颈苍蹿辞谤尘补迟颈肠蝉で公开されました。研究の详细は别纸をご参照ください。

 

【ポイント】

○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机械学习アルゴリズムを開発した。
○ダイレクトリプログミングを诱导する転写因子の働きを模倣する低分子化合物の候补を情报科学的に提案することで、细胞のがん化のリスクを回避することに贡献できる。
○提案手法は、今后の再生医疗分野における细胞治疗のための细胞作製法の开発に繋がることが期待される。

 

◆详细(プレスリリース本文)はこちら

 

【论文情报】

雑誌名:「叠颈辞颈苍蹿辞谤尘补迟颈肠蝉」(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.
顿翱滨番号:

 

【研究代表者】