AIと神経難病・神経免疫疾患 ── 基礎（総論） ── 2026-10-30

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神経変性・神経免疫の基礎研究の進展とAI

• CPRISP：環状RNAとRNA結合タンパク質の相互作用部位を予測し、解釈もできる深層学習の枠組み
  CPRISP: an interpretable deep learning framework predicting circRNA-RBP interactions and guiding therapeutic discovery in neurodegeneration
  Nature Communications · 2026-10-28 · 証拠の段階: 前臨床（計算機による解析、in silico）
  抄録（全訳）

  環状RNAは、RNA結合タンパク質と相互作用して遺伝子発現を調節する。ただし、その結合部位の予測はまだ難しい。とくに、タンパク質や細胞の状態が変わっても通用する予測は難しい。既存の手法は転写産物の特徴を重視することが多い。一方で、タンパク質固有の情報や構造上の文脈はあまり使っていない。

  本研究では、複数の情報を組み合わせた深層学習フレームワークを作った。組み合わせたのは、環状転写産物の配列組成、物理化学的性質、二次構造、事前学習済みの表現、タンパク質の特徴である。37 のベンチマークデータセットで評価したところ、相互作用部位の予測が向上した。予測は異なる細胞株にも汎化した。

  モデルを解釈すると、保存された一本鎖の配列パターンが見いだされた。アルツハイマー病、パーキンソン病、筋萎縮性側索硬化症（ALS）に関わるタンパク質も解析した。その結果、繰り返し現れる経路が見つかった。アルツハイマー病、パーキンソン病、筋萎縮性側索硬化症に関わるタンパク質では、核と細胞質の間の輸送、リソソームのシグナル伝達、グアノシントリホスファターゼ活性に関わる経路が繰り返し見られた。この解析をもとに、実験での追跡調査に向けて化合物の優先順位を付けた。

  以上は、環状RNAとタンパク質の相互作用を、正確かつ解釈可能な形で対応付けられることを支持する。ただし、治療効果を示唆するものではない。

  掲載誌の IF 相当：18.6（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-25 時点の値、2026-10-26 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Wang Y, Li J, Liu X, You L, Chen CYC. CPRISP: an interpretable deep learning framework predicting circRNA-RBP interactions and guiding therapeutic discovery in neurodegeneration. Nat Commun. 2026 Oct 28 [Epub ahead of print]. doi:10.1038/s41467-026-79009-3.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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