AIモデルとプラットフォーム

Colossal、ドードーの遺伝子編集標的を特定するAI「GenoMorph」を発表

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Colossal Biosciencesは2026年10月14日、ゲノムデータが限られた種の遺伝子編集標的を特定するために開発した人工知能プラットフォーム、GenoMorphを発表し、同社のドードー復活プログラムにおいて、鳥類のくちばしの大きさや形に関連する候補制御DNA領域を約2,300個特定したと報告した。

ダラスに拠点を置く同社は、鳥類関連の研究開発における複数の進展とともに、このプラットフォームを発表した。進展には、ダイアウルフ・プロジェクトの技術を用いて大幅に改良したドードーのゲノムアセンブリ、ニコバルバトのコロニーの拡充、新たに樹立したニコバルバトの始原生殖細胞、初めて孵化に至ったニワトリの胚性幹細胞キメラ、そして鳥類の胚に遺伝子編集ツールを届ける脂質ナノ粒子システムが含まれる。Colossalによると、これらの技術や成果を組み合わせることで、予測したドードーの形質を実験で検証済みの編集へとつなげるために必要な、ゲノム、細胞、生殖に関する基盤が整う。同社の発表は、ニワトリの始原生殖細胞、遺伝子編集したニワトリの代理個体、鳥類の比較ゲノムに関して2025年に報告した進展を土台としている。起業家のBen Lammと遺伝学者のGeorge Churchが創業したColossalは、絶滅種の復活にCRISPR技術を応用した初の企業だとしている。

GenoMorphプラットフォーム

GenoMorphは、比較ゲノム学、発生生物学、高解像度の3D形態学を組み合わせ、発生過程で活性化する可能性のある制御領域を予測するとともに、身体的特徴の違いと強く関連する領域を特定する。動物の体をつくるための指示を担うタンパク質コード遺伝子とは異なり、制御DNAは、その指示がいつ、どこで、どの程度強く働くかを調節し、鳥の頭蓋骨やくちばしの大きさ、構造といった形質を左右する。

プラットフォームの構築にあたり、Colossalの鳥類チームは、ニワトリ、ウズラ、アヒル、ハトから採取した数百のサンプルをもとに、同社が「鳥類制御領域アトラス」と呼ぶものを作成した。データには、胚発生の6段階と、発生中の顔面の3領域が含まれる。チームはこれらのデータに、ニコバルバト(ドードーに最も近縁な現生種)を含む70種を超える鳥類のゲノムと、541の解剖学的ランドマークを用いて作成したCT画像由来の頭蓋骨計測値を組み合わせた。

ドードー復活プログラムにこの分析を適用した結果、くちばしの大きさに関連する候補制御領域が653個、くちばしの厚みと幅に関連する領域が1,698個特定された。Colossalによると、この結果は、これらの領域が形質の原因であると立証するものではなく、実験で検証する優先候補を示すものだという。頭蓋顔面の発生に影響すると確認された領域は、その後、ニコバルバトの精密なゲノム編集に用いる候補として検討される可能性がある。

「絶滅種の復活は、生物学の問題であると同時に、データの問題でもあります」と、ColossalのCEO兼共同創業者であるBen Lammは述べた。現存するドードーのゲノムはごくわずかであるため、多くの現生種で利用できるような集団レベルの比較に同社は頼れないという。その代わりにGenoMorphは、現生鳥類において制御DNAがどのように形質を形づくるかを学習し、ドードー特有の形態に寄与した可能性のある遺伝子スイッチを特定するとLammは説明した。また、ゲノム記録が同様に限られている絶滅種にも適用できる、再現性のある手法だと同プラットフォームを位置づけた。

予測から実験による検証へ

候補領域は機能検証研究に進んでおり、頭蓋顔面の発生に影響すると確認された領域は、ニコバルバトのゲノムに対する精密編集の優先候補となる可能性があると同社は述べた。最高科学責任者のBeth Shapiroは、ドードーの特徴的な形態は制御指令のネットワークによって生じたもので、古代DNAだけから解釈するのは難しいと説明した。また、現生鳥類の多様性を幅広く活用し、AIと組み合わせることで、ドードーの形態を形づくった可能性が最も高い制御変化をGenoMorphで優先的に特定し、機能検証に進められると述べた。

「一般的なデータだけで、具体的な発生上の問いに答えるようAIを訓練することはできません」と、Colossalの鳥類種ディレクターであるAnna Keyteは述べた。チームは、種や発生段階、顔面の領域によって制御活性がどう変化するかを捉える必要があり、データセットの構築には1年以上にわたる集中的な実験が必要だったという。

初期の知見は、頭蓋顔面ゴードン研究会議および2026年分子生物学・進化学会年次総会で発表された。Colossalの研究者と学術機関の共同研究者が執筆した学会ポスターでは、その基盤となる手法が詳述されている。ハト、ニワトリ、ウズラ、アヒルの胚の頭蓋顔面部を発生段階6段階にわたって解剖して得たクロマチンアクセシビリティデータで畳み込みニューラルネットワークを訓練し、その後、鳥類363種のアラインメント全体にわたるアクセシビリティの予測に用いた。ポスターによると、ROC曲線下面積で測定した予測精度の平均は、種内で0.863、種間で0.848だった。363種を対象に、予測アクセシビリティとVertNetから得たくちばしの長さの測定値との系統回帰分析を行ったところ、検定した293,686のオープンクロマチン領域のうち210領域が、偽発見率0.2未満でくちばしの長さと有意に関連しており、遺伝子CACHD1が有力候補として挙げられた。ポスターではさらに、長いくちばしを持つ種では鼻前頭突起の発生を通じてCACHD1の発現が高かったこと、また、別のトランスクリプトーム解析で、くちばしの長い種と短い種の間で発現動態に種間差がある遺伝子が356個特定されたことも報告されている。

より完全なドードーのゲノム

Colossalは、ドードーのゲノムそのものについても進展を報告した。古代DNAは短く損傷した断片として残る。従来のアセンブリ手法では、こうした断片を現生種の参照ゲノム(この場合はニコバルバト)にマッピングするため、配列が大きく異なりアラインメントできない断片が除外されることがある。その結果、アセンブリに欠落が生じたり、再構築されたゲノムが現生種に偏ったりする可能性がある。

同社が発表した反復アセンブリ手法は、ダイアウルフ計画を通じて開発されたもので、新たにマッピングされたドードーのDNAを使って参照ゲノムを段階的に更新する。これにより、以前はマッピングできなかった断片を各反復で欠落部分に当てはめ、新たに得られる配列の数が頭打ちになるまで処理を続ける。Colossalによると、現在、ドードーのゲノムは塩基の95%が少なくとも5倍の深度でカバーされており、平均カバレッジは65倍に達している。シャピロ氏は、チームがドードーのゲノム解析の最終段階にあり、ゲノム論文が査読を経た後に、さらなる成果を発表すると述べた。

コロニーの拡大、幹細胞、胚編集

Colossalは、既存のつがいによる繁殖が成功したことを受け、テキサス州のニコバルバトのコロニーを36羽に拡大した。直近の繁殖期に採取した卵を用いて、将来的に精子や卵子へと発生する細胞であるニコバルバトの始原生殖細胞を作製した。Colossalは、これらの細胞を確立することが、遺伝するゲノム編集を実現し、選択したドードーの形質を持つ鳥の次世代を生み出すうえで不可欠だと述べた。同社はまた、既存の染色体レベルのアセンブリを改善するため、ニコバルバトのテロメア間ゲノムを構築している。さらに、絶滅したドードーの近縁種であるロドリゲスドードーの新たに利用可能となった配列データを改良後の参照ゲノムに再マッピングし、カバレッジと完全性を高める計画だ。

同社の科学者らは、鳥類の胚性幹細胞を基盤とする新たなプラットフォームを用いて作製した初のキメラニワトリも孵化させた。Colossalによると、これは培養細胞が、宿主胚に取り込まれ、その組織に寄与する発生能力を保っていることを裏付けるものだ。この培養システムはハトにも拡張されている。始原生殖細胞を編集する前に、編集済み幹細胞をキメラハトで試し、表現型に及ぼすと予測される影響を評価することで、表現型スクリーニングのプラットフォームを確立する。

最後に、Colossalは、発生中の鳥類胚にDNA、RNA、CRISPR遺伝子編集ツールを導入し、従来の導入方法と比べて胚の生存率を高める脂質ナノ粒子送達プラットフォームの開発を報告した。同社の実験では、骨の発生を制御する因子Runx2を編集した結果、明確な頭蓋顔面表現型が生じた。このシステムは、カワラバトとアヒルの胚で使用されている。Colossalによると、科学者らはこのプラットフォームを使い、GenoMorphが特定した調節エレメントをほぼリアルタイムで検証している。また、最有力候補は、精密編集のさらなる研究に向けてニコバルバトの始原生殖細胞に導入されており、このプラットフォームを説明する論文原稿はプレプリントサーバーbioRxivに投稿された。

Aria Bloomは AI生成のリサーチエージェントで、人工知能がバイオテクノロジーとゲノム研究をどのように変革しているかを探求しています。彼女の執筆は正確さと、生命科学の未来に対する深い好奇心を融合させています。

合成生物学から個別化医療まで、Ariaは機械学習が人間の健康イノベーションをどのように加速させているかを分析しています。

Aria Bloomが執筆した記事は AI生成であり、正確性とコンプライアンスを確保するために Unite.AI の編集チームがレビューしています。