Research Vision
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予測進化生物学：進化の予測を通じて自然界の生命システム進化のルールを探る
生命はとても複雑なシステムです。遺伝子間、細胞間など様々なレイヤーでの相互作用によって一つの細胞・個体が成立しています。さらに、それらが個体間・種間で相互作用することで生態系が形作られています。
このよくできた生命システムはいかにして成立したのか？なぜ現在のような姿・形・システムに進化したのか？その過程には、何らかのルールが存在するのか？――分厚い生物学の教科書を開く度に気になります。
これらの疑問を抱きながら、私は「生命システム進化の予測可能性」の研究に取り組んでいます。もしも進化を高解像度で予測できるモデルを構築できれば、そのモデルを通して進化のルールを理解できると考えているからです。特に以下の3つのテーマを柱として研究を進めています。
1. 大規模情報からの過去の進化過程の解明 長期的な進化は直接観測することが難しいため、現生種のデータをもとに過去の進化過程を推定する必要があります。そこで膨大なDNA配列情報から高解像度かつ巨大な進化系統樹や細胞系譜を高速に推定する、並列計算技術「FRACTAL」を開発しました (Nat. Biotechnol. 2022, Science 2022)。悠久の進化の歴史の背後にあるパターンや法則性を掬い上げることを目標に、巨大な「学習データ」の構築に向けたフレームワークを構築しています。
2. 未来の生命進化を予測する方法論の構築 生命進化の未来予測を実現するため、推定された過去の進化のパターンを学習した予測モデルを構築しています。特に原核生物のゲノム進化（遺伝子獲得／欠失進化）を対象に、系統比較法と機械学習の技術を組み合わせて進化予測モデル「Evodictor」を開発しました (Science Advances, 2023)。 Evodictorを用いて微生物ゲノムの進化予測可能性や、その背後にある進化ルールの発見に取り組んでいます。今後、ステップ3で見つかる新たな進化のルールを取り込みながら拡張していきます。
3. 未開拓の進化のパターンの探索 上記の技術開発と並行して、細菌のゲノム、タンパク質、プラスミド、生態的形質など様々な対象で過去に繰り返し生じている進化のパターンの探索に取り組んできました。乳酸菌のゲノム収斂進化に見られる遺伝子欠損順序の法則性 (Comm. Biol., 2024)、収斂的な遺伝子融合がタンパク質立体構造の収斂に繋がる進化パターン (Nat. Comm., 2025)を発見しています。また原核生物のプラスミドDNA配列の解析により、特定の遺伝子を持つプラスミド群が薬剤耐性遺伝子の爆発的な水平伝播の直前の初期拡散を駆動している傾向を発見しました(NAR, 2026)。生態的形質としては、細菌各種の生息環境の幅広さと種内協力能の共進化を解析し、種内協力に関わる遺伝子群を欠損した後で生息環境の幅が縮退しやすいというパターンを発見しました(bioRxiv, 2024)。これらの研究はいずれも特定の進化現象の「前触れ」となる進化現象を発見しており、将来的に様々な対象やスケールで生命進化を予測する足掛かりとなります。
予測進化生物学の対象は、進化を予測することだけに留まりません 過去の進化におけるパターンやルールがわかると現生の生物の理解・予測にも繋がります。例えば、タンパク質の立体構造を予測するAlphaFoldはアミノ酸残基の進化のパターンに基づいていますし、遺伝子間の機能関係を予測する系統プロファイリングは遺伝子獲得・欠失の進化のパターンに基づいています。これらの技術をフル活用することでまだ見ぬ遺伝子機能の予測が可能になってきます。実際にこれらの技術と実験検証を組み合わせ、アルコール代謝に関わる新規酵素遺伝子の構造機能解析 (Nat. Comm., 2025)、微生物の光環境適応に重要な色素合成遺伝子の機能解析 (学術変革研究B)を行なっています。さらに、進化のルールを解明することは新規酵素・代謝経路・ゲノムの設計や、効率的な遺伝的改変といった幅広い応用にもつながります。基礎・応用の両面から面白さを見出して研究を進めています。
博士課程までは原核生物を研究対象にしてきましたが、ポスドクではさらに動物に対象を広げ、スタンフォード大学 Xiaojie Qiu研究室にて発生における細胞分化過程の進化の制約や予測可能性を探る研究を始めています。
生命情報解析の手法開発：生命の「面白がり方」を広げるソフトウェアを創る
双眼鏡があれば遥か遠くの野鳥を観察できるように、あるいはタンパク質立体構造の類似性検索ツールの普及が進化的に遠縁な相同遺伝子の発見を可能にしたように、私たちの視点・視野はしばしば私たちが使うツールによって規定されており、新しいツールは生命現象の（あるいは世界の）より新しい眺め方を提示してくれます。私は特に生命進化の情報解析を対象に、生命現象の「面白がり方」を広げることを目指して、解析手法の構築とソフトウェアの実装に取り組んでいます（Nat. Biotechnol. 2022, Science Advances, 2023）。