一、学術的背景と研究意義 近年、タンパク質の液-液相分離（phase separation、PS）は、細胞内生体分子の制御メカニズムとして生命科学分野で広く注目を集めています。相分離は膜なしオルガネラ（biomolecular condensates）の形成を促進するだけでなく、生化学反応速度、タンパク質の組織や局在に大きく影響し、さらに癌や神経変性疾患といった重大疾患の発症とも密接に関わっています。相分離現象の生物学的意義は次第に明らかになってきましたが、その駆動メカニズムや調節コードは依然として複雑かつ捉えがたく、とくに相分離を駆動するタンパク質領域の認識において、科学界は依然多くの課題に直面しています。 従来の相分離予測手法は、既存のタンパク質注釈情報や人工的に設定した特徴パラメータに...

T細胞受容体（TCR）特異性予測の新たな進展——SCEPTRモデルの提案 学術的背景 T細胞受容体（TCR）は免疫システムにおいて極めて重要な役割を果たしており、主要組織適合複合体（MHC）によって提示されたペプチドと結合することで、免疫反応の特異性を決定します。TCRと特定のペプチド-MHC複合体（pMHC）の相互作用を理解することは、免疫学における大きな課題です。高スループット実験技術の発展により、大量のTCR配列データが得られるようになりましたが、TCRが特定のpMHCと結合する能力を正確に予測することは依然として困難です。現在、タンパク質言語モデル（PLMs）は高スループットデータ分析において強力な可能性を示していますが、TCR特異性予測タスクでは特にデータが不足している状況下では不...

大規模言語モデルによるCTおよびMRI自由記述放射線レポートの多言語翻訳能力 学術的背景 グローバル化が進む中、患者の移動性が高まり、放射線レポートは疾患の診断と管理において重要なツールとなっています。しかし、言語の壁がこれらのレポートの有効な使用を妨げ、患者の適切な管理を損なう可能性があります。特に、遠隔医療の普及により、患者が遠隔地の専門家に相談したり、セカンドオピニオンを求めたりするケースが増え、言語の壁がさらに深刻化しています。適切な翻訳がなければ、これらのレポートは誤解されたり無視されたりし、診断の遅れや誤診につながる可能性があります。 医学的専門知識を持つ人間の翻訳者が常に利用可能とは限らないため、人工知能ベースのモデル、特に大規模言語モデル（LLMs）が有望な代替手段として注目...

タンパク質構造予測：課題、進歩、および研究パラダイムの変化 タンパク質構造予測は、生化学、医学、物理学、数学、コンピューターサイエンスなど多分野の研究者を引きつける重要な学際的研究課題です。研究者たちは同じ構造予測問題を解決するために様々な研究パラダイムを採用しています：生化学者と物理学者はタンパク質フォールディングの原理を解明しようとしています；数学者、特に統計学者は通常、与えられた目的配列のタンパク質構造の確率分布を仮定することから始め、最も可能性の高い構造を見つけます；一方、コンピューターサイエンティストはタンパク質構造予測を最適化問題として捉え、最低エネルギーを持つ構造コンフォメーションを見つけるか、予測構造と天然構造の間の差異を最小化しようとします。最近では、深層学習もタンパク質構...

5’非翻訳領域(5’UTR)はメッセンジャーRNA(mRNA)分子の開始端にある調節領域であり、翻訳プロセスの調節およびタンパク質発現レベルに影響を与える重要な役割を果たします。言語モデルはタンパク質と遺伝子配列の機能を解読する有効性を示してきました。この研究では、著者らは5’UTRに特化した言語モデル、UTR-LMを紹介しています。 研究背景 実際、5’UTRはmRNAの翻訳過程の調節において重要な役割を果たし、mRNAの安定性、局在、翻訳効率に影響を与えます。これまでに多くの研究が、5’UTRの生物学的特性、二次構造、相互作用するRNAタンパク質、5’UTR変異体の遺伝子発現への影響などを探求してきました。mRNAの複雑な機能とそれが人間の健康に与える潜在的な影響から、より一般的に適用可...