ナノポアとAIで大腸菌tRNAを98.2%分類、種類・量・修飾を一体解析する手法
東京大学とJST、千葉大学は2026年11月12日、ナノポア直接RNAシーケンスの電流シグナルを深層学習で解析し、大腸菌の全48種類のtRNAを98.2%の精度で分類する手法を発表した。等モル混合標準で読み取り効率の偏りを補正する絶対定量法と、1分子レベルの修飾判別も示された。成果は2026年11月9日付でNature Communicationsに掲載された。
何が起きたか
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、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、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たと発表した。塩基配列へ変換するベースコールを介さず、電流パターンからtRNAの種類を直接識別する「ナノtRNA分類器」を開発し、大腸菌の全48種類のtRNAを98.2%の精度で分類した。本研究成果は2026年11月9日（現地時間）付で学術誌「Nature Communications」に掲載された。発表は2026年11月12日付で、東京大学、科学技術振興機構（JST）、千葉大学の共同発表として公表されている。
絶対定量と修飾検出の仕組み
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や正確な定量が困難だった。研究グループは、精製したtRNAを同じモル数で混合した試料を標準として用い、tRNA種ごとに異なる読み取り効率の偏りを補正することで、異なるtRNA種の存在量を共通の基準で比較する絶対定量法を確立したとしている。この手法を大腸菌に適用し、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た。また、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ることで、各tRNA種について修飾を持つ分子の割合（修飾率）を推定できることを示した。
企業・産業への影響
本手法は現時点で大腸菌を用いた研究段階の成果であり、発表資料には産業利用や製品化、企業との連携に関する記述はない。ただ、資料はtRNAの種類・存在量・修飾状態を統合的に解析する基盤技術として、たんぱく質合成の制御や疾患との関係を調べる用途への期待を示している。創薬やバイオ計測の分野では、こうした解析基盤が研究開発の効率を左右する可能性があるが、実用化には対象生物の拡大や再現性の検証などの条件が必要になると考えられる。
関連する研究動向との位置づけ
鈴木勉教授らのグループは、2026年3月10日付の東京大学の発表で、ヒト細胞およびマウス組織のtRNAにおいて脱硫型修飾（xm5h2U）が内在的に生成され、特定のtRNAのアミノアシル化効率とコドン解読能を低下させてタンパク質合成効率を制御することを明らかにしている。今回のナノポアとAIによる解析手法は、こうしたtRNA修飾の研究を調べる手段として位置づけられる。両発表は同一グループによる別の研究成果であり、今回の発表内容を直接裏付けるものではない点には注意が必要だ。