AIが解く世界の難問 · 生命科学 · Nature (computational biology) · 2026-10-22
深層学習によるヒストン修飾からの転写バースト動態の予測
原題: Predicting transcriptional burst kinetics from histone modifications with deep learning
転写は本質的にバースト的だが、ヒストン修飾の状況がバースト動態をどう符号化するかをゲノム規模で定量することは難しかった。深層学習モデルDeepBurstは、転写開始点周辺のヒストン修飾プロファイルから遺伝子ごとのバースト頻度・バーストサイズのレジームを予測し、3つのヒト細胞株で一貫した性能と強い細胞型間の汎化を示した。解釈の結果、バースト頻度は広範なクロマチン文脈の、バーストサイズはプロモーター近傍のシグナルの寄与が強く、in silico摂動によりバーストレジームを変化させると予測されるヒストンプロファイルの変化も同定された。