レンセラー工科大学のチームは、コンピューター ソフトウェアが
グリコサミノグリカン - 複雑なレパートリーシェイクスピアの作品のようなシーケンス - 複雑な文字のセット。文章を読むのに専門家が必要であるのと同じように、文章を書くにも専門家が必要です。私たちは、ababab や bcbcbc などの 4 文字の単語に相当する単語をすばやく読み取るようにマシンをトレーニングしました。これらは意味のない単純なシーケンスです。しかし、彼らは機械に読み方を教えることができることを示しました。この技術をスケールアップして開発すれば、何年もかかることなく、グリカンやタンパク質さえもリアルタイムで配列決定できる可能性があります。
ロバート・リンハルト、主任研究者兼教授。レンセラー工科大学で化学とケミカル生物学の博士号を取得。
市販のシーケンスデバイスナノポアはDNAシーケンシングに使用されます。これは、文字A、C、G、およびTとして知られる4つの核酸ユニットで構成されており、さまざまな構成でリンクされています。このデバイスは、幅がわずか数十億分の1メートルの膜の穴を通るイオン電流を使用します。 DNA鎖は穴の片側に配置され、電流で穴から引き抜かれます。各核酸は、通過するときにある程度穴を塞ぎ、電流を遮断し、その核酸に関連する特定の信号を与えます。現在フィールド調査に使用されているデバイスは、比較的高速で自動化されたDNAシーケンス手法の1つにすぎません。
グリコサミノグリカン（GAG）は、構造的に複雑なクラスのグリカン。これらは生物に見られる必須の糖です。それらは、細胞の成長とシグナル伝達、抗凝固、創傷治癒において複数の機能を持っています。今日、グリコサミノグリカンは屠殺された動物から抽出され、医薬品や栄養補助食品として使用されています。
DNA と同様に、次のように分類できます。それらを構成する二糖類の糖単位。しかし、DNA は直線状の文字列のわずか 4 文字で構成されていますが、グリカンには数十の基本単位があります。それらの中には、硫酸基、酸基、アミド基が結合しているものもあります。たとえば、6 糖単位の比較的小さな天然ヘパラン硫酸分子であっても、32,768 個の可能な配列を持つ可能性があります。糖鎖の配列決定は依然として扱いにくく、液体クロマトグラフィー、タンデム質量分析、核磁気共鳴分光法などの技術を使用した骨の折れる実験室作業と複雑な分析に依存しています。
ナノポアとイメージングソフトウェアは、硫酸化グリコサミノグリカンをリアルタイムでシーケンスできます。クレジット：レンセラー工科大学。
科学者たちは、一般的な抗凝血ヘパリンの合成バージョンを開発しました。彼はGAGのシーケンスを行って、自然に発生するフォームを理解し、合成バリアントを開発しています。
科学者のチームはすべてのヘパラン硫酸をスキップしましたナノポアを介して、時間に対するデバイスの出力電圧を示すグラフを作成しました。 4つのバリアントのそれぞれがデバイスを2,000回以上通過したため、実験用ナノポアの基本設計を考慮に入れると、正確な読み取りの統計的確率が高まりました。
このデバイスは、最も単純なヘパラン硫酸をリアルタイムでシーケンスし、科学者が4つのサンプルのそれぞれについて一度に簡単に認識できるパターンを作成しました。それらが異なることはすぐに明らかです。
客観的な分析を提供するために、チームは結果を無料の機械学習および画像認識ソフトウェアにアップロードしました。彼らはGoogleのディープニューラルネットワークを使用してソフトウェアをトレーニングし、4つの異なるパターンを区別し、ヘパラン硫酸の各バリアントを識別しました。最も成功したモデルは、ほぼ97％の精度で分析を行いました。
GAGシーケンス情報コンテンツ同じ量のDNAまたはRNAを大幅に超える可能性があります。これは、それらを読む能力が、生命の複雑な生化学を理解するための新しいウィンドウをすばやく開くことを意味します。概念実証研究は、革新的なナノ検出技術と最新の機械学習ツールを結び付けます。
グリコサミノグリカンの割合を減らすナノポアを通過すると精度が向上し、デバイスをより複雑なシーケンスでトレーニングできます。しかし、科学者たちはすでに主要なGAG分子の配列決定にかかる時間を数年から数分に短縮しています。
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