データベースと人工知能を用いたRNAスプライス部位選択に関する研究

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RNAスプライシングでは、多くのスプライス候補部位の中から真の部位だけが正確に選ばれているように見える。この現象は、スプライス候補部位のコンセンサススコアだけからでは説明できず、他にも正しいスプライス部位選択を行うためのルールが存在すると考えるのが妥当である。そこで我々はここ数年来、このルールをコンピュータ解析の立場から発見し、得られた知見を配列解析に応用する目的で研究を続けてきた。特に、遺伝病などを指標にして発見される異常スプライシングの現象に着目し、これを組織的に収集してデータベース化してきた。今年度はGenBankデータベースのアクセッション番号などの情報も加え、全体を関係データベースとして再編成した。さらに異常スプライシングとの分子機構の関連が予想される選択的スプライシングのデータ収集も開始した。これらのデータをエキソン定義仮説の立場から再検討すると、イントロンの切り残しは短いイントロンや両端で特に起こりやすいとは言えないなど、単純なエキソン定義仮説からの予想とは一致しない観察結果が得られた。また、エキソンの読み飛ばしと代替部位の活性化についても、適当な代替部位がないとエキソンの読み飛ばしが起こるという簡単なモデルでは、多くの例の説明がつかないことがわかった。一方、当然変異によって誘発される異常スプライシングパターンは、基本的には正常スプライス部位が破壊されさえすれば、変異の種類にはよらないというモデル化は許されることがわかった。これにより、異常スプライシングパターンの予測を原理的に考えることができる。現在、ヒトのhprt遺伝子を中心にいくつかの観点から検討を行っている。異常スプライシングパターンの予測は、従来のスプライス部位の予測に比べると、ある程度は組織的な解の探索が可能であり、スプライス部位予測法構築への新しい手掛かりを与えてくれることが期待される。