人工知能（深層学習）により細胞内の特定タンパク質の局在推定に成功～関連するタンパク質のみの画像から予測可能～タンパク質同士の相関関係の解明に期待

プレスリリース

人工知能（深層学習）により細胞内の特定タンパク質の局在推定に成功～関連するタンパク質のみの画像から予測可能～タンパク質同士の相関関係の解明に期待

研究成果 2021/08/05

人工知能（深層学習）により細胞内の特定タンパク質の局在推定に成功
～関連するタンパク質のみの画像から予測可能～
タンパク質同士の相関関係の解明に期待

概要

　奈良先端科学技術大学院大学（学長：塩﨑一裕）先端科学技術研究科バイオサイエンス領域分子医学細胞生物学研究室の末次志郎教授（データ駆動型サイエンス創造センター／デジタルグリーンイノベーションセンター兼務）の研究グループは、細胞の画像をもとに特定のタンパク質が細胞内に局在している様子を調べる方法として、目的の2つのタンパク質間に十分に機能的な相関関係がある場合、人工知能（深層学習（注1）ディープラーニング）を用いることで、一方のタンパク質からもう一方のタンパク質の局在状況が予測できることを初めて明らかにしました。

　細胞は周囲の環境に合わせて微細な構造を取り、それらの構造には特定のタンパク質の局在がみられます。これまでも細胞画像に機械学習を用いることで細胞の構造情報を抽出し、解析する試みがなされてきましたが、細胞の状態の分類や、細胞膜・核のラベリング等にとどまっており、細胞画像をもとに微細な構造の内部にあるタンパク質分子の局在を予測するといった試みはなされてきませんでした。

　本研究では、深層学習の一種であるU-netモデル（注2）や、2つのネットワークにより正否を判定する敵対的生成ネットワークGenerative adversarial network（GAN）（注3）をべースにしたpix2pixモデル（注4）に、タンパク質の染色画像を学習させたところ、少なくとも機能的に関連のあるタンパク質同士では、ある一種類のタンパク質の染色画像から、他のタンパク質の染色画像を生成することができました。これを通して、コンピューターの深層学習によりタンパク質局在の推定が行えることを示しました。
　1つのタンパク質の局在から他のタンパク質の局在を予測できるため、今後は細胞画像をもとに複数の他タンパク質の局在がわかるようになり、また、未知のタンパク質分子間の相関関係の解明等に役立てることができると考えています。
　本研究成果は、2021年8月5日（中央ヨーロッパ時間）発行のスイス科学誌「Frontiers in Cell and Developmental Biology」のオンライン版で公開されました。