機械学習を用いたバクテリア生命システム進化の法則解明・未来予測・実験検証
| Project/Area Number |
22KJ1008
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| Project/Area Number (Other) |
22J20318 (2022)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2023)
Single-year Grants (2022) |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 45020:Evolutionary biology-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
今野 直輝 東京大学, 理学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| Project Status |
Discontinued (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,400,000 (Direct Cost: ¥3,400,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | 進化予測 / バクテリア / ゲノム進化 / 機械学習 / 遺伝子水平伝播 / 薬剤耐性 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は生命システムの進化における系統間に普遍的なルールを発見し、医学・生物工学に応用することを目的とする。前年度までに確立した遺伝子獲得・欠失によるゲノム進化の予測手法Evodictorを活用して薬剤耐性遺伝子を未来に獲得する確率が高い種を予測しデータベース化する。同時に、その予測に寄与している情報を調べることで耐性遺伝子の獲得に先んじて獲得されやすい遺伝子を同定し、さらにその遺伝子をノックアウトした大腸菌株を用いて実際に薬剤耐性遺伝子を獲得しにくくなっているのかを実験検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、遺伝子獲得/欠失による生物の進化は予測できるのか、そしてその進化の予測をいかにして医学や生物工学の応用研究に活かせるのかを探求した。ド ライ解析とウェット実験を組み合わせ、次の3つの課題に取り組むことを目的とした:(1)ゲノム情報が豊富であるバクテリアを対象に、各遺伝子の獲得/欠失の予測を行う機械学習の手法の開発。 (2)薬剤耐性遺伝子の獲得の未来予測と、将来に耐性株が出現する危険性の高い種の解明。 (3)遺伝子獲得の未来予測と遺伝子導入実験の結果を比較による、進化のパターンの背後にあるメカニズムの実験的な検証。
我々は機械学習を用いて数億年以上にわたる原核生物の長期進化の過程における遺伝子獲得・欠失の順序のパターンを学習できる機 械学習フレームワークEvodictorを開発した。Evodictorはある遺伝子を獲得・欠失する際に、前もってどのような遺伝子を持っている・いない傾向があるのかを、数千種以上のゲノム情報をもとに学習し、次にある遺伝子を獲得・欠失しそうな種を予測することができる。Evodictorを用いて3000種程度のバクテリアのゲ ノム進化を解析し、代謝系全体の遺伝子獲得・欠失が有意に予測可能であること、そしてその背後には生理学的・生態学的に解釈可能な具体的な進化のルールが 存在することを発見した。これらの成果を論文として投稿し、”Machine learning enables prediction of metabolic system evolution in bacteria” (Konno and Iwasaki, 2023, Science Advances)として掲載されるに至った。
さらに遺伝子獲得の予測が可能である薬剤耐性遺伝子を絞り込むことで、特定の薬剤耐性遺伝子の獲得における普遍的な進化パターンを示唆した。
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Report
(2 results)
Research Products
(17 results)
