血液遺伝子発現データからALS識別の新手法を開発 -機械学習によるALS病態分子の発見とiPSモデルでの検証-

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2026-07-03 理化学研究所,京都大学iPS細胞研究所,大阪大学

理化学研究所、京都大学iPS細胞研究所、大阪大学などの共同研究グループは、機械学習を用いて血液中の遺伝子発現データから筋萎縮性側索硬化症(ALS)を高精度で識別する新たな手法を開発した。ALS患者233人と健常者508人の公開データを非線形解析アルゴリズム「Maximum Mean Discrepancy(MMD)」で解析した結果、PRKAR1A、QPCT、TMEM71の3遺伝子の組み合わせがALSの特徴を示すことを発見し、平均AUC0.83で患者を識別できることを確認した。さらに、患者由来iPS細胞から作製した運動ニューロンで各遺伝子の機能を検証したところ、3遺伝子の発現低下によりALS病態の中心因子であるTDP-43の異常蓄積が誘導され、特にPRKAR1Aを抑制するとTDP-43の細胞質への異常移行やリン酸化、神経突起の短縮が生じた。これにより、機械学習で抽出した遺伝子がALS病態に直接関与することが実証された。本成果は、血液による早期診断法や新規治療標的の開発につながるとともに、AIとiPS細胞を組み合わせた疾患研究の有効性を示す成果である。

血液遺伝子発現データからALS識別の新手法を開発 -機械学習によるALS病態分子の発見とiPSモデルでの検証-
図1 Maximum Mean Discrepancy(MMD)によるALSの識別(模式図)
MMDによる非線形解析で、高次元空間において、健常者とALSの識別を行う三つの遺伝子を抽出した。

<関連情報>

血液トランスクリプトームの非線形組み合わせ解析により、PRKAR1Aが筋萎縮性側索硬化症におけるTDP-43病態生理の調節因子であることが同定された Nonlinear combinatorial analysis of blood transcriptomes identifies PRKAR1A as a regulator of TDP-43 pathophysiology in amyotrophic lateral sclerosis

Keiko Imamura,Ayako Nagahashi,Aya Okusa,Takuya Yamamoto,Yuishin Izumi,Naonori Ueda,Yoshinobu Kawahara,Haruhisa Inoue
Biology Methods and Protocols  Published:11 May 2026
DOI:https://doi.org/10.1093/biomethods/bpag023

Abstract

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a fatal neurodegenerative disease characterized by progressive loss of motor neurons. Accurate and accessible blood-based diagnostics for neurodegenerative diseases, including ALS, are being progressively required. Although blood cell gene expression profiles have potential clinical utility for distinguishing ALS, robust transcriptomic biomarkers for supportive diagnosis have not yet been established. Here, we analyzed publicly available peripheral blood mononuclear cell (PBMC) transcriptomic data from ALS patients using Maximum Mean Discrepancy, a kernel-based method that captures nonlinear distributional differences in a reproducing kernel Hilbert space and enables the extraction of informative gene combinations while minimizing multicollinearity, a common issue in multiple regression models. Using this approach, we identified a nonlinear three-gene combination—PRKAR1A, QPCT, and TMEM71—that distinguished ALS from healthy controls with an area under the curve (AUC) of 0.83 in a public PBMC dataset. This achievement was confirmed in laboratory PBMC samples with an AUC of 0.85, supporting the robustness of the identified gene signature in independent samples. Furthermore, these genes also enabled ALS classification in induced pluripotent stem cell-derived motor neurons with an AUC of 0.79. Knockdown of PRKAR1A, QPCT, or TMEM71 in motor neurons increased the TDP-43 expression levels, and PRKAR1A knockdown induced the mislocalization of TDP-43, accompanied by phosphorylation, suggesting a potential link to ALS-related pathophysiology. These findings suggest that nonlinear gene combinations may provide a useful strategy for identifying blood-based biomarkers and offer insights into ALS pathogenesis. This nonlinear, data-driven analytical framework enabled the transition from unbiased gene discovery to the identification of pathophysiology-associated molecules by in vitro functional validation.

医療・健康
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