[論文賞] 加賀谷 祐輝/Purdue University

Yuki Kagaya, Ph.D.

[分野：INDY Tomorrow (インディアナ州) 分野]

論文リンク

https://www.nature.com/articles/s41467-025-56261-7

論文タイトル

NuFold: end-to-end approach for RNA tertiary structure prediction with flexible nucleobase center representation

掲載雑誌名

Nature Communications

論文内容

 生命現象を深く理解するためには、その活動を担うタンパク質やRNAといった分子の立体構造を知ることが不可欠です。生命活動の中心は長らくタンパク質だと考えられてきましたが、近年、RNAもまた遺伝情報を伝えるだけでなく、それ自体が酵素のように働いたり遺伝子の発現を調節したりと、多彩な機能を持つことが知られるようになり、注目を集めています。しかし、こうした分子の立体構造を実験で解明するには多大な時間と費用がかかるため、コンピュータを用いて高い精度で予測する技術が求められています。

私たちの開発した「NuFold」は、最先端の深層学習技術を用いた新たなRNA立体構造予測手法です。この手法は、タンパク質構造予測の分野で革命を起こしたAlphaFold2の技術を基盤としつつ、RNA特有のしなやかで複雑な動きを精密に再現するための独自の工夫を取り入れています。これにより、RNAの配列情報のみから、全原子を含む詳細な3次元立体構造を直接予測することが可能になりました。

開発したNuFoldの性能を検証したところ、従来手法を大幅に上回る高い予測精度を示し、他の最先端手法とも同等の性能を持つことが確認されました。本研究の成果は、未解明なRNAの機能解明を加速させ、RNAが関わる疾患の理解や創薬研究の進展に貢献するものと期待されます。

受賞者のコメント

研究テーマの発案から最終的な発表までに非常に時間のかかったプロジェクトだったので、UJA論文賞を受賞することができて大変嬉しく思っています。

審査員コメント

今崎 剛 先生

"RNAは生体機能に必須である一方、その立体構造研究はタンパク質と比較して遅れている。実際、タンパク質や核酸の三次構造情報が登録されるProtein Data Bank（PDB）において、RNA構造が占める割合は全体の約3%に過ぎず、未解明の点が多い。

著者らはRNA三次構造予測手法としてNuFoldを開発した。本手法は、エネルギー最小化に基づく既存手法より高い予測精度を示し、また深層学習（deep learning）ベースの他手法とも同等水準の性能を達成している点が評価できる。構造予測手法の検証は既知構造を用いた評価に依存するため、真の汎化性能について懸念が生じ得る。しかし著者らは、CASP15における高いパフォーマンスなどの結果により、この懸念を大きく払拭しており、NuFoldが実用性の高い優れた手法であることを強く示している。

近年、機能性RNAが生体機能の多様な局面で重要な役割を担うことが明らかになりつつあり、機能と直結する構造情報の重要性は一層増している。本研究はこの課題に正面から取り組んだ点で意義が大きく、著者らの今後の展開にも期待される。今後は、RNA–タンパク質複合体や長鎖ncRNAなど、より困難なターゲットへ適用可能な手法への拡張、さらにはRNA構造デザインへの応用へと発展することを期待したい。"

飯島 弘貴 先生

本研究は、RNAという重要な生体分子の立体構造を予測する新しい計算手法「NuFold」を開発した点で非常に高く評価できます。この成果は、RNAの働きや役割を理解する基礎研究だけでなく、新しい薬の開発や疾患研究への応用にも大きな可能性をもたらします。さらに、研究成果として公開されているツールは、幅広い科学コミュニティでの利用や今後の発展にも貢献することが期待されます。

矢部 貴大 先生

RNA三次構造を高精度に予測するために開発された新しい計算手法である NuFold を紹介する論文である。広く注目を集めた AlphaFold を発展させたモデルであり、精度比較や検証も丁寧に行われている点が分かりやすかった。ソースコードと Google Colab Notebook が公開されており、計算生物学コミュニティや RNA 配列構造のモデリングに関心のある研究者にとって利用しやすい形になっている点も有用だと感じた。

奧村 賢治 先生

RNA structure predictionをNuFoldというシステムで構築し、とても素晴らしいと思います。

１）研究者を目指したきっかけ

研究者を目指したきっかけを一言で言うと、「やってみたら、思っていたより自分に合っていたから」です。学部時代は、周囲の多くの同級生が大学院の修士課程へ進学していたため、私も大きな迷いなく進学しました。修士課程では、卒業研究以上に本格的に研究へ取り組むことになり、大変なことも多く、簡単ではありませんでした。ただ、その中で、自分で考えながら課題を解決していくことや、少しずつ前に進んでいく面白さも感じるようになりました。なにより、研究環境の自由さが好きでした。また、博士課程の先輩方や先生方の気軽な後押しもあって、博士課程へ進学しました。博士課程も簡単ではありませんでしたが、博士号取得後も、せっかくここまで続けてきたのだからもう少し研究の世界で挑戦してみようと思い、現在も研究を続けています。最初から明確に研究者を目指していたというより、進んでいく中でこの道につながっていった、というのが正直なところです。

２）現在の専門分野に進んだ理由

学部では最終的に情報系を専門にしていました。その中で、理論そのものを深く追究するよりも、情報科学の力を使って実際の課題を解決する、応用・工学的なアプローチに強く惹かれるようになりました。特に興味を持ったのが、情報科学と生命科学が交わるバイオインフォマティクスです。生物学はもともと化学、物理学、医学など多くの分野とつながっており、そこに情報科学を組み合わせることで、新しい発見や技術につながる点に大きな魅力を感じました。現在は立体構造科学を専門とし、生体分子の形や働きを計算科学の視点から研究しています。分子の構造がわかると、生命現象の理解や創薬への応用にもつながります。この分野の面白さは、学べば学ぶほど新しい疑問が生まれ、まだ知られていないことが次々に見えてくるところです。生命科学の世界はとても広く、探究するテーマが尽きないため、日々新鮮な気持ちで研究に取り組んでいます。

３）この研究の将来性

私の研究は、RNAという生体分子の立体構造をコンピュータで予測する技術の開発です。RNAは以前はDNAの補助的な存在と考えられることもありましたが、近年では、遺伝子の働きを調節したり、病気に関わったりする重要な役割が次々に見つかっています。mRNAワクチンの成功によって、医療分野での注目も大きく高まりました。一方で、RNAは非常に複雑で、どのような形になり、どのように働くのか、まだ分かっていないことが多く残されています。そこで、RNAの構造を正確に予測できるようになれば、新しい薬の開発、病気の原因解明、人工的に機能するRNAの設計などに役立つ可能性があります。

留学や研究生活にまつわるエピソード

私が博士号取得後に海外で研究することになったきっかけは、博士課程在学中に参加した半年間の海外研究交流でした。そのときに現在の研究室のPI（指導教員）と出会い、良い関係を築くことができたことが、その後の進路につながりました。正直に言うと、当時は海外に行くことにあまり気が進まず、不安もありました。言葉や生活環境の違い、自分がうまくやっていけるのかという心配もありました。しかし、実際に行ってみると、新しい研究環境に触れられただけでなく、世界各国の友人や、海外で活躍している日本人研究者とも知り合うことができ、自分の視野が大きく広がりました。機会があっても、実際に行くにはいくつものハードルがあるでしょう。でも、積極的に挑戦してみてほしいと思います。