東京大学ら、ナノポアとAIでtRNAの量と修飾を解析する手法を開発

ニュース紹介

「ナノポアとAIでtRNAの「種類・量・修飾」を読み解く ～電流シグナルの直接解析で、絶対定量と1分子レベルの修飾検出を実現～」

東京大学 先端科学技術研究センターの上田 宏生 特任講師（千葉大学 健康疾患オミクスセンター 特任准教授 兼担）と、東京大学 大学院工学系研究科の鈴木 勉 教授らの研究グループは、たんぱく質合成を担うtRNAの種類・存在量・修飾状態を統合的に解析する技術を開発しました。ナノポア直接RNAシーケンスで得られる電流シグナルを深層学習で直接解析し、大腸菌の全48種類のtRNAを98.2%の精度で分類しました。さらに、特定のRNA修飾の有無を1分子レベルで判別する手法も開発しました。

精製したtRNAを同じモル数で混合した試料を標準に用い、tRNA種ごとに異なる読み取り効率の偏りを補正する絶対定量法も確立しました。大腸菌に適用し、生育段階や栄養条件によってtRNAの組成が変化することを捉えています。本成果は、2026年11月9日（現地時間）付で学術誌『Nature Communications』に掲載されました。

出典：東京大学・科学技術振興機構（JST）・千葉大学 2026年11月12日 プレスリリース／掲載誌：Nature Communications／DOI：10.1038/s41467-026-78563-0
https://www.jst.go.jp/pr/announce/20261112-3/index.html

FrontJournalの解説

この研究分野について

tRNA（転移RNA）は、mRNA（メッセンジャーRNA）に記された遺伝暗号とアミノ酸を対応づける分子です。tRNAの量と化学修飾の状態は、たんぱく質をつくる速度や精度、mRNAの安定性に関わります。

ただし、tRNAは互いによく似た配列を持ち、多数の化学修飾を含むため、従来のシーケンス解析では種類の識別と正確な定量が難しいとされてきました。今回の研究が使うナノポアシーケンサー（膜に開けた極小の穴をRNAが通るときの電流の変化から配列を読む装置）は、RNAをDNAに変換せず直接読めます。DNAへの変換を伴う解析ではRNA修飾の情報の多くが失われるため、修飾を調べる目的に適しています。

①電流パターンから48種類のtRNAを直接見分ける

「東京大学」の上田宏生氏と鈴木勉氏らの研究グループは、深層学習（大量の例から特徴を自ら学ぶAI技術）のモデル「tyCooNN」に、tRNAごとの電流シグナルの特徴を学習させ、「ナノtRNA分類器」を作りました。この分類器は、電流シグナルを塩基配列（A・C・G・U）へ変換する処理「ベースコール」を介さず、電流パターンから種類を判別します。大腸菌の全48種類のtRNAを区別するモデルで、分類精度は98.2%でした。

②標準試料で量を比べ、1分子ごとに修飾の有無を判別する

量の比較には、精製したtRNAを同じモル数（分子の数）で混ぜた標準試料を使います。tRNAの種類によって読み取られやすさが異なるため、標準試料を基準に偏りを補正し、異なる種類のtRNAの存在量を共通の物差しで比べられるようにしました。大腸菌では、生育段階や栄養条件によってtRNAの組成が変わる様子を捉えています。

修飾については、特定の修飾を持つtRNAと持たないtRNAの電流シグナルを学習させました。これにより、tRNA1分子ごとに特定の修飾の有無を判別でき、種類別に修飾を持つ分子の割合（修飾率）も推定できます。

FrontJournalからのひとこと

tRNAの種類・量・修飾を、同じ電流シグナルの解析から並べて調べられる点がこの成果の特徴です。研究グループは、たんぱく質合成の制御や疾患との関係を調べる基盤技術としての活用を期待しています。環境によって変わるtRNAの量と修飾を1分子ごとに読み取れれば、細胞がたんぱく質をつくる仕組みを調べる手がかりが増えます。

FrontJournal編集部