ポイント
- オーソログ（Ortholog）情報を学習する生成AI「OrthologTransformer」により、同義置換だけでなく非同義変異や挿入・欠失も自然な範囲で取り入れた遺伝子配列の再設計が可能。
- 45種の細菌・450通りの種間変換で、宿主（ターゲット種）の天然オーソログに近い配列を生成し、従来のコドン最適化や既存手法を一貫して上回る性能を確認。
- PETase遺伝子を枯草菌で発現させる実験で、コドン最適化と比べて反応生成物量が最大約10倍に向上。
- ゲノム全体をデザインできるプラットフォームの構築に向けた生成AI基盤モデルを確立。
北里大学 未来工学部 データサイエンス学科の榊原 康文 教授、慶應義塾大学および信州大学との共同研究グループは、系統進化の過程で保持・分化してきたオーソログ（共通祖先に由来する遺伝子）の配列パターンを学習し、導入先の生物（宿主）に適したDNA配列を生成する深層学習モデル「OrthologTransformer」を開発しました。45種の細菌を対象とした大規模ベンチマーク（450通りの種間変換）で、従来のコドン最適化を上回る性能を示し、プラスチック分解酵素PETaseを枯草菌（Bacillus subtilis）で発現させる実験では、反応生成物量が最大で約10倍向上しました。
本研究成果は、2026年3月3日付（現地時間）で、国際学術誌「Nature Communications」に掲載されました。
本研究は、科学技術振興機構（JST） 戦略的創造研究推進事業 CREST（課題番号：JPMJCR20S3）の支援を受けて実施しました。
＜プレスリリース資料＞
- 本文 PDF（403KB）
＜論文タイトル＞
- “Cross-species gene redesign leveraging ortholog information and generative modeling”
- DOI：10.1038/s41467-026-69966-0
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