機能性ＲＮＡの配列設計を支援する深層生成モデル“ＲｆａｍＧｅｎ”の開発

角 俊輔 氏（京都大学 ｉＰＳ細胞研究所（ＣｉＲＡ） 未来生命科学開拓部門 大学院生、早稲田大学 理工学術院 研究室受け入れ）、浜田 道昭 教授（早稲田大学 理工学術院）、齊藤 博英 教授（ＣｉＲＡ 同部門）は、目的の機能と構造を持つ人工ＲＮＡ設計を支援する世界初の深層生成モデル“ＲｆａｍＧｅｎ”を開発しました。

ＲｆａｍＧｅｎは、深層生成モデルで広く用いられている手法の１つである変分オートエンコーダー（ＶＡＥ）と、ＲＮＡ配列と二次構造の情報から機能性ＲＮＡを分類することのできる共分散モデルを組み合わせたもので、特定の機能と構造の特徴を持つＲＮＡ群の特徴を学習し、人工配列を生成することができます。

研究グループは、ＲｆａｍＧｅｎが学習したＲＮＡ群と相同な構造と機能を持つＲＮＡ配列が安定的に生成できることをコンピューター上の解析と生化学実験の両方で確認しました。また、このＲｆａｍＧｅｎの性能は、深層生成モデルに共分散モデルを適用した結果であることが分かりました。さらに、ＲｆａｍＧｅｎによる生成配列のＲＮＡを大規模に合成し、網羅的にその活性を検証したところ、生成配列のＲＮＡは天然のＲＮＡよりも高い活性を示す傾向も見られました。

ＲｆａｍＧｅｎによる学習結果を調べたところ、入力データのＲＮＡ群の二次構造や機能性のモチーフなどのバリエーションを、入力データの特徴の分布として効果的に集約していました。これにより、研究者が利用したいＲＮＡの特徴をカスタマイズして、配列を生成することが容易になります。

ＲｆａｍＧｅｎにより人工知能支援型のＲＮＡ設計が可能となることで、従来のＲＮＡ設計と比較し、開発コスト削減と高速化が実現し、核酸医薬や遺伝子治療などのＲＮＡ創薬の研究開発に貢献することが期待されます。

この研究成果は、２０２４年１月１８日に英科学誌「Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｔｈｏｄｓ」で公開される予定です。