全ゲノム領域の変異効果予測を可能にするヒトゲノム言語モデルの開発

• Project/Area Number: 25K10208
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 48040:Medical biochemistry-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 高山 順 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (20574114)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
• Keywords: 全ゲノム解析 / 大規模言語モデル / 希少難病

Outline of Research at the Start

ゲノム上の単一の変異が引き起こす希少難病を症状から診断することは難しく、診断の決め手は原因変異の特定である。2009年にエクソーム解析が開発され、患者の4割で原因変異の特定が可能になった。残り6割の患者の原因変異は全ゲノム領域を解読すれば特定できると期待されたが、特定率は向上しなかった。これは、全ゲノム領域を解読しても非コード領域上の変異は無視されてきたためである。そこで本研究では、非コード領域の変異効果も考慮できるよう学習させた「ヒトゲノム言語モデル」を開発する。このモデルの性能を、申請者が収集した1000家系の希少難病患者データで評価し、未解決患者に適用して新規原因変異を特定する。