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慶大と阪大、より複雑で長いRNAの二次構造を高速に予測可能に

発表日:2021年10月06日

より複雑で長いRNAの二次構造を高速に予測可能に

慶應義塾大学理工学部生命情報学科の佐藤健吾専任講師と大阪大学大学院医学系研究科の加藤有己助教からなる研究グループは、シュードノットと呼ばれる複雑なRNA部分構造を予測可能なRNA二次構造予測法(IPknot++)を開発することに成功しました。従来、数千塩基を超えるRNA配列に対するシュードノットを含めたRNA二次構造予測は計算量の観点から極めて困難でしたが、本手法はこれを克服して高速かつ高精度の予測を実現しました。メッセンジャーRNA(mRNA)やウイルスRNAなどの長鎖RNA配列においてシュードノットが関与する遺伝子発現制御機構の解明などへの応用が期待されます。

本研究成果は、2021年10月2日にイギリスの科学雑誌Briefings in Bioinformaticsのオンライン版に掲載されました。

1.本研究のポイント

● 必要な計算量を配列長の3乗から線形(1乗)に削減し、mRNAやウイルスRNAなどの長いRNA配列に対するシュードノットを考慮したRNA二次構造予測を可能にした。

● あらかじめ予測精度を見積もる指標を導入することで適切なパラメータが選択可能となり、二次構造予測の精度と汎用性が向上した。

2.研究背景

RNA(リボ核酸)は生物の細胞内に存在し、DNAのゲノム(遺伝情報)からタンパク質の情報をコピーしている鎖状の高分子です。近年、COVID-19に対するワクチンで利用されるなど、その医療応用に向けた有用性が世界的に認知されています。このRNAの未知の機能を解明するには、強い相関関係がある構造の解析が不可欠で、コンピューターによりRNAの塩基配列データから、その折り畳み構造(RNA二次構造(※1))を予測するアプローチは、時間とコストがかかる構造解析実験技術を補完する有力なツールとされています。

シュードノットは、RNA二次構造において重要なトポロジーの一つです(図1)。任意のシュードノット構造を含むRNA二次構造予測の厳密解法は、その計算量(計算の複雑さ)が極めて複雑なクラスであることが証明されており、その実装は現実的ではないとされています。そのため、これまでの多くのRNA二次構造予測法はシュードノット構造を無視した予測を行います。しかしながら、シュードノット構造は翻訳やスプライシングの制御、リボソームのフレームシフトなどに関与することが知られており、シュードノット構造を考慮したRNA二次構造予測手法が求められています。

*図は添付の関連資料を参照

そこで、本研究グループは近似解法を用いて計算を高速化するIPknotを2011年に開発しました[Sato et al. 2011]。しかし、配列長に対して3乗に比例する計算時間を必要とする上に、配列長が500塩基を超えたあたりから予測精度が著しく低下するため、mRNAやウイルスRNAのような長い配列に適用することは困難でした。

*以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

https://release.nikkei.co.jp/attach/619040/01_202110061641.PNG

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach/619040/02_202110061641.pdf

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