老化と病気を結びつける隠された細胞のつながりを解明

新しい画像解析技術が老化、病気、遺伝子の隠れたつながりを解明

イェール大学の研究チームは、老化、病気、ヒト細胞の遺伝子活動の間の隠れたつながりを明らかにする新しい画像解析技術を開発しました。この技術は、これまでの肉眼では見えなかった情報に光を当てます。

機械学習が隠れたパターンを解き放つ

研究チームは、新しい機械学習アプローチを用いて、顕微鏡下の組織サンプルから以下の情報を明らかにできることを発見しました。

遺伝子変異

遺伝子活動

個人の年齢推定

主任著者であるRan Meng氏は、「私たちの研究は、普通の組織画像が遺伝子発現を確実に予測し、個人の年齢を明らかにするパターンを含んでいることを示しています」と述べています。この技術により、画像品質が向上し、遺伝的特徴を関連付けられるようになりました。モデルは大量のデータを高精度で処理し、予測を左右する画像領域を特定できます。

遺伝子型と表現型のつながりの探求

共著者であるMark Gerstein教授は、「遺伝学の重要な側面の一つは、遺伝子型と表現型のつながりです」と説明しています。遺伝子型は生物の遺伝的構成を指し、表現型は遺伝子型と環境要因によって形成される観察可能な特性（身長、目の色、病気の有無など）を指します。Gerstein教授は、今回の研究が「遺伝子型を画像特徴に接続する上で進歩を遂げた」と述べています。

研究方法と主要な発見

研究では、健康なドナーから採取された組織画像、遺伝子情報、RNAデータに機械学習技術が適用されました。

データ: 838人のドナー、12種類の組織タイプ、10,000枚以上の画像を使用。

モデル構築: 研究者は、組織の外見に関連する遺伝子変異を特定し、遺伝子発現（遺伝子が「オン」または「オフ」になる時）や個人の年齢を予測できるコンピューターモデルを構築しました。

予測精度:

遺伝子発現の予測では、肺、心臓、精巣の組織サンプルで特に高い精度を示しました。

年齢の推定では、より多くの年齢関連の変化を示す皮膚、脛骨神経、脛骨動脈、精巣の組織で最も正確な年齢予測が得られました。