遺伝子編集技術CRISPRのエラーが機械学習で予測できるように

topgzou
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現在、AIDsなどの不治の病とされている疾患も、遺伝子編集技術「CRISPR」によって撲滅が可能になるかもしれません。まるで魔法のテクノロジーのように注目されているCRISPRですが、大きな問題の一つに「オフターゲット効果」というものがあげられます。

オフターゲット効果とは、編集する予定ではなかったDNAにも影響を与えてしまうというもの。その結果、意図せずに癌などの新しい問題を生み出してしまうことがあり得るようです。オフターゲット効果の頻度がどれくらいか、というのはケースによるものの、正確な遺伝子編集技術といわれるCRISPRとはいえ、まだまだ完璧とは言えないのが現状なんですね。

こういった事故を減らすために、科学者たちは長年CRISPRの精度を高める方法を研究してきました。そんな中、Microsoftは人工知能がこの問題を解決してくれるのでは、と考えているようです。

Microsoftは米国中の研究施設のコンピューター科学者、生物学者らと協力して、Elevationと呼ばれる新しいツールを開発しました。これはCRISPRのオフターゲット効果を予測するというもの。

CRISPRは2つのシステムから構成されており、一つはDNAを切断をするためのタンパク質。もう一つは、編集部位の遺伝子部位とマッチするように人工的にデザインされた「ガイドRNA」です。このガイドRNAの種類によって、オフターゲット効果の度合いが変わってくるとのこと。

科学者が特定の遺伝子に編集を加えようとする際に、Elevationにその遺伝子部位の名称を入力すると、どのガイドRNAを使うとどのオフターゲット効果が起きる可能性が高いか、ということを予測してくれるという仕組みになっています。また、ターゲットとなっている遺伝子部位に対してオフターゲット効果が起きる可能性は、といったフィードバックも提供してくれるそうです。

Elevationの機械学習に使用された、目標となる遺伝子部位とガイドRNAがどう相互に影響を与えるか、に関するデータは、Microsoftの研究データと公共にオープンになっているデータが使われているとのこと。先日、科学誌「Nature Biomedical Engineering」に詳細が説明された論文が発表されました。

このツールは研究者向けに無料で公開されており、2016年にMicrosoftがリリースしたオンターゲット効果を予測するツールAzimuthと組み合わせて使うことができます。

CRISPRがもたらすオフターゲット効果がどれほどの問題をもたらすか、そしてそれをどうやって解決すれば良いのか、科学界では大きな議論が繰り広げられています。Microsoftはそこに建設的な新しいツールを加えた形です。ここ数年間、MicrosoftはAIがヘルスケア問題に取り組む大きな武器となると強調してきています。その成果がどんどんと世に出てきていますね。

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Source: Nature Biomedical Engineering
Kristen V. Brown - Gizmodo US[原文

(塚本 紺)

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