微小な孔を通るときの電流を直接読む
発表の対象は、遺伝情報とアミノ酸を対応づけるtRNAの解析だ。ナノポアは分子を通す微小な孔を指し、通過時の電流には配列や化学修飾の特徴が含まれる。研究では、その信号をいったん塩基配列へ変換してから照合するのでなく、電流の特徴をAIに直接学ばせた。大腸菌の全48種を区別するモデルで分類精度98.2％と報告する。この値は当該実験の種類の識別に関するもので、量や全修飾の測定精度を一括して示す数字ではない。
正しく分類できても、そのまま量は比べられない
同じ数の分子があっても、tRNAの種類によって読み取れる回数が異なるため、分類結果を数えるだけでは存在量に偏りが出る。研究では、組成が分かる精製試料を基準にして、この偏りを補正した。大学の説明による細胞内濃度は、補正後の比率と既報の総tRNA濃度から推定した値で、個々の細胞の分子を直接数えた値ではない。名称に絶対定量とあっても、どの基準に基づく測定かを確認する必要がある。
生育条件の変化と、特定の修飾を調べる
共同発表は、大腸菌の生育段階や栄養条件に応じてtRNAの組成が変わる様子を捉えたと説明する。また、対象の化学修飾を持つ試料と持たない試料を学ばせ、1分子ごとに有無を判別して修飾の割合を推定した。すべての化学変化を一度に未知のまま読み出す方法という説明ではない。分類、量の補正、特定の修飾の検出という別の工程を組み合わせることで、たんぱく質合成の仕組みを調べる基盤を構成している。
ヒトへの応用には、さらに検証が必要
検証は大腸菌で行われた。大学は、ヒトを含む他の生物では、それぞれのtRNAに対応する学習と性能確認が必要と明記する。編集上は、研究用の測定法と、病気を判断する検査を切り分けて読むことが重要だ。今回の成果から診断精度や治療効果を推定することはできない。論文の掲載日は9日、大学とJSTの発表は12日であり、14日に実験が行われたという意味ではない。今後は他の生物での検証と再現性が確認点になる。