NEWS RELEASE
2022 年 4 ⽉ 26 ⽇

細胞の直接変換を誘導する転写因⼦を⾼精度で予測する AI ⼿法を開発-マルチオミクスデータと機械学習を活⽤した再⽣医療の開拓-

九州⼯業⼤学⼤学院情報⼯学研究院の⼭⻄芳裕教授らの研究グループは、京都⼤学⼤学院医学研究科の沖真弥特定准教授との共同研究により、iPS 細胞のような未分化細胞を介さずに、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転写因⼦を⾼精度で予測する AI ⼿法を開発しました。

（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転写因⼦を予測する AI ⼿法を開発した。
○元細胞や標的細胞に関わる⽣体分⼦のマルチオミクスデータを融合する機械学習アルゴリズムにより、先⾏研究よりも⾼い精度で転写因⼦を予測することに成功した。
○今回の提案⼿法は、今後の再⽣医療分野における細胞治療のための細胞作製法の開発に繋がることが期待される。

本研究グループは、複数の⽣体分⼦情報（マルチオミクスデータ）や細胞間の系統関係情報を統合解析し、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転写因⼦を⾼精度で予測する AI ⼿法を開発しました。ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦を実験的に同定するのは、時間や実験コストの⾯から⾮常に困難なため、情報科学的な予測⼿法が切望されていました。今回の提案⼿法では、⽪膚由来の線維芽細胞を、さまざまな組織（肝臓、⾻、脳、⼼臓、膵臓、腸）由来の細胞へと、それぞれ直接変換させる転写因⼦を予測しました。さらに、細胞変換メカニズムを考慮し、元細胞や標的細胞に関わる⽣体分⼦のマルチオミクスデータや細胞間の系統関係情報を機械学習アルゴリズムで統合することにより、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦を⾼精度に予測することにも成功しました。本提案⼿法により、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦が未知の細胞変換に対しても、転写因⼦を新た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、2022 年 4 ⽉ 12 ⽇に英国科学誌「Bioinformatics」のオンライン版で公開されました。研
究の詳細は別紙をご参照ください。

【お問い合わせ先】
九州⼯業⼤学広報課（⽤正）sou-kouhou(at)jimu.kyutech.ac.jp093-884-3008【研究内容に関するお問い合わせ先】
九州⼯業⼤学⼤学院情報⼯学研究院
⽣命化学情報⼯学研究系 教授 ⼭⻄芳裕
yamani(at)bio.kyutech.ac.jp
0948-29-7821

（別紙）＜研究の背景と経緯＞
ダイレクトリプログラミングとは、細胞に単独もしくは複数の転写因⼦※1 を導⼊することで、iPS 細胞を経由せずに臓器の機能を持つ細胞に直接変換する過程を指します(図 1)。iPS 細胞を経由した細胞の作製法
より短期間で低コストに細胞を作製することができることから、転写因⼦の導⼊によるダイレクトリプログ
ラミング誘導法の研究が注⽬されており、将来の再⽣医療を担う⾰新的な技術として期待されています。
ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦の組み合わせを同定する上で、細胞実験や動物実験のみ
では多⼤なコストと時間を要するため、近年の計測技術向上により蓄積されているさまざまな⽣体分⼦情報（マルチオミクスデータ）を活⽤したデータ駆動型による転写因⼦の予測⼿法が切望されています。しかしながら、ダイレクトリプログラミングの分⼦⽣物学的機序に基づいた予測⼿法は未だに確⽴されておらず、また、予測結果の信頼性や精度は未だに乏しいことが課題となっていました。

図１：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＜研究の内容＞
九州⼯業⼤学⼤学院情報⼯学研究院⼤学院⽣（当時）の江⼝凌平、濱野桃⼦助教、岩⽥通夫博⼠研究員、⼤学院⽣（当時）の中村透、⼭⻄芳裕教授らの研究グループは、京都⼤学⼤学院医学研究科の沖真弥特定准教授との共同研究により、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦を⾼精度に予測する AI ⼿法を開発しました。
本研究では、細胞変換に関与するエピジェネティック※2 な修飾の変化を介して転写※3 を活性化するパイオニア因⼦※4 に着⽬し、クロマチン構造※5 から標的の細胞種それぞれのパイオニア因⼦を推定しました。次いで、様々なマルチオミクス情報や細胞間の系統関係情報を統合し、パイオニア因⼦を考慮した上でダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦を予測する世界初のコンセプトを提唱しました (図 2)。

図２：ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦候補を予測する提案⼿法
1．ゲノムにコードされているすべての転写因⼦から、元細胞から標的細胞に直接変換する転写因⼦候補を予測する。まず、クロマチン構造に着⽬し、凝集したクロマチン構造を弛緩する機能をもつパイオニア因⼦を推定する。
2．元細胞や標的細胞に関するマルチオミクス情報や細胞間の系統関係情報を⽤いて、協調因⼦（パイオニア因⼦と協調して働く転写因⼦）を推定し、最終的に転写因⼦候補セットを予測する。（マルチオミクス情報と細胞間の系統関係情報を統合するため、ベイズ最適化を⽤いた機械学習アルゴリズムを開発した。）

本提案⼿法を⽤いて、線維芽細胞から肝臓、⾻、脳、⼼臓、膵臓、腸の６種類の細胞への直接変換を誘導する転写因⼦を予測しました（図３）。その結果、全ての標的細胞に対して転写因⼦の予測を⾏うことができ、また、予測された転写因⼦にはパイオニア因⼦を含む転写因⼦の組み合わせが同定されました。予測された転写因⼦には、先⾏研究でダイレクトリプログラミングを誘導することが実験的に証明されている既知の転写因⼦を多く含んでおり、予測の妥当性を確認できました。例えば、線維芽細胞から肝細胞への直接変換では、予測上位 10 個のうち既知の転写因⼦６個を正確に再現できました。このことから、本提案⼿法を適⽤することで、既知の転写因⼦を含むダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦の予測が可能であることが明らかになりました。

図３：本提案⼿法を⽤いて予測されたパイオニア因⼦候補と協調因⼦候補
線維芽細胞からさまざまな標的細胞への直接変換を誘導するパイオニア因⼦と協調因⼦の候補を⽰す。パイオニア因⼦は、凝集したクロマチンを弛緩させ、協調因⼦の結合を誘導する。⾚字で⽰す転写因⼦は、先⾏研究でダイレクトリプログラミングを誘導することが実験的に証明されている転写因⼦を⽰す。

次いで、本提案⼿法と 3 つの先⾏研究⼿法の予測精度の⽐較を⾏いました。予測スコアの⾼い上位 10 個の転写因⼦のうち、各標的細胞に対して実験的にダイレクトリプログラミングを誘導することが証明されている転写因⼦の数を⽐較しました (図 4)。その結果、本提案⼿法は、3 つの先⾏研究⼿法より多くの既知の転写因⼦を再現することができ、最⼤で 67％の精度向上を達成するなど、⾼い予測精度を確認しました。

図４：ダイレクトリプログラミングを誘導する因⼦候補の予測性能の⽐較
⽐較のため、エントロピーに基づく⼿法（Entropy-based method; DʼAlessio et al., Stem Cell Reports, 2015）、遺伝⼦制御ネットワークに基づく⼿法（Mogrify; Rackham et al., Nat. Genet., 2016）、遺伝⼦制御ダイナミクスに基づく⼿法（DGC-based method;Ronquist et al., Proc. Natl. Acad. Sci., 2017）を⽤いた。本提案⼿法を⽤いることにより、線維芽細胞からさまざまな標的細胞への直接変換に必要な転写因⼦を、より精度良く予測することができる。

＜今後の展開＞
本研究では、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦を精度良く予測する AI ⼿法を開発しました。本提案⼿法は、細胞の変換過程において重要な役割を果たすパイオニア因⼦を考慮している点が特⻑であり、マルチオミクスデータ（ヒストン修飾、遺伝⼦発現、ChIP-seq、エンハンサー領域、分⼦ネットワー
クなど）と細胞間の系統関係情報をベイズ最適化などの機械学習アルゴリズムで統合した先駆的な情報技術です。
本提案⼿法は、元細胞と標的細胞のデータさえ⽤意できれば任意の細胞変換を扱うことできるため、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦の組み合わせが同定されていない細胞変換への応⽤も可能です。
このことから、本研究は再⽣医療における細胞治療法の開発への貢献に繋がることが期待されます。
本研究は、⽇本学術振興会・科学研究費助成事業・挑戦的萌芽研究における研究課題「低分⼦化合物による転写因⼦制御と細胞直接変換のためのインシリコ予測法の開発」（研究代表者：⼭⻄芳裕）、挑戦的研究（開拓）「AI によるデータ駆動型ダイレクトリプログラミングの創⽣と腫瘍化リスクの回避」（研究代表者：⼭⻄芳裕）の⽀援を受け⾏われました。
＜発表雑誌＞
雑誌名：「Bioinformatics」（オンライン版：04 ⽉ 12 ⽇）
論⽂タイトル：TRANSDIRE : data-driven direct reprogramming by a pioneer factor-guided trans-omics
approach
著者：Eguchi, R., Hamano, M., Iwata, M., Nakamura, T., Oki, S., and Yamanishi, Y.
DOI 番号： https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac209

＜⽤語解説＞※1 転写因⼦DNA に結合して遺伝⼦の発現を調節するタンパク質であり、調整する標的の遺伝⼦に応じて多様な種類、組み合わせがある。
※2 エピジェネティクス
DNA や DNA が巻きついているヒストンタンパク質の化学的修飾により、DNA の塩基配列の変化を伴わずに遺伝⼦発現が制御される仕組みのことを指す。

※3 転写
遺伝⼦の発現を調節するために、DNA から RNA が写し取られる過程のことを指す。
※4 パイオニア因⼦
⾼度に密集したクロマチン構造に結合してそれを弛緩させ、抑制されていた遺伝⼦発現を活性化する状態を作りうる特殊な転写因⼦のことを指す。
※5 クロマチン構造
ヒストンタンパク質 8 量体に DNA が約 150 塩基対巻きついたヌクレオソームを基本構造とし、その形状を動的に変えることで遺伝⼦の発現を制御している。