植物DNAの調節スイッチを解読するAIモデル
- •研究チームが植物ゲノムにおけるDNA調節スイッチをマッピングする深層学習モデルを開発した。
- •同モデルは46の転写因子ファミリーについて、数千もの遺伝子にわたる調節パターンを特定する。
- •形質に関連するDNA変異の5分の1が、転写因子の結合活性を変化させると予測された。
ライプニッツ植物遺伝学・作物植物研究所（IPK）の研究チームは、植物の形質を制御する非コードDNA領域の役割を予測する深層学習モデルを開発した。遺伝子が基本的な構造を決定する一方で、これらの調節要素はサーモスタットやヒューズのように、遺伝子がいつ、どの程度の強さで発現するかを制御する役割を担う。2026年7月15日に発表された本研究は、モデル植物であるシロイヌナズナを用いて、植物ゲノムの「調節文法」を解明した。
研究チームは数百の実験的なDNA結合データセットでモデルを学習させ、46の転写因子ファミリーの結合パターンを同時に認識させることに成功した。このMulti-label designにより、孤立したDNAモチーフだけでなく、複雑な調節の組み合わせを解析することが可能になった。筆頭著者のフリッツ・フォルバン・ペレケ(Fritz Forbang Peleke)によると、DNAの機能は周囲の配列やシグナルの文脈によって決まり、単語が文章を形成するような仕組みで機能しているという。この手法を通じ、研究チームは数千ものシロイヌナズナの遺伝子を14の反復する調節パターンに分類し、それらが生物学的な機能と相関していることを明らかにした。
マッピングの枠を超え、本モデルはDNA変異と観察可能な植物の形質を結びつける。研究者が先行研究で特定された7,000以上のDNA変異を解析したところ、約20%が転写因子の結合を変化させると予測された。これにより、科学者は単なる統計的相関を超えて、分子メカニズムの特定へ踏み込めるようになる。例えば、モデルは調節領域における単一の塩基置換が、複数の転写因子の結合を変化させることで開花時期に影響を与えることを正確に予測し、これはハイスループットレポーターアッセイによって確認された。シロイヌナズナで学習したモデルはトウモロコシの熱ストレス制御因子の特定にも成功しており、実験データが限定的な種においても作物研究への広範な応用が期待される。