大規模データ解析で異常mRNAの分解ルールを再評価~遺伝子変異の影響予測や疾患診断精度の向上に繋がる成果~

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2025-12-02 九州大学

九州大学・生体防御医学研究所の須山幹太教授らは、1,086名分のゲノムと遺伝子発現データを統合解析し、異常mRNAを分解する NMD(ナンセンス変異依存的mRNA分解) の予測精度を従来より 12%向上 させたと発表した。これまでNMD予測規則は完全ではなく、一部の変異で分解の有無が説明できない問題があった。本研究では、従来考慮されてこなかった 複数変異の組み合わせ、翻訳状態、RNAアイソフォーム といった要素を新たにモデルに組み込み、NMDが作動する条件をより精密に再評価した。これにより生物学的に説明が難しかった予測因子にも合理的なメカニズムを提示し、NMD規則の重要性を再確認した点が大きな成果である。本研究は遺伝性疾患の診断精度向上、変異の病的影響予測、創薬標的探索などゲノム医療の発展に寄与することが期待され、国際誌 Nucleic Acids Research に掲載された。

大規模データ解析で異常mRNAの分解ルールを再評価~遺伝子変異の影響予測や疾患診断精度の向上に繋がる成果~
図1 本研究で新たに考慮した要素

<関連情報>

統合的かつ正確なアノテーションにより、現在のナンセンスmRNA分解ルールが強化される Integrative and accurate annotations enhance current nonsense-mediated mRNA decay rules

Hiroyuki Iha ,Chie Kikutake ,Mikita Suyama
Nucleic Acids Research  Published:02 December 2025
DOI:https://doi.org/10.1093/nar/gkaf1306

Abstract

Variants generating premature termination codons (PTCs) are a major cause of human genetic disease, and it is crucial to accurately assess their impact. Nonsense-mediated mRNA decay (NMD) is a surveillance system that degrades mRNAs containing PTCs to prevent the production of truncated proteins. Prior studies have shown that PTC position-dependent rules are major contributors to NMD efficiency, though they leave a portion of the variability unexplained. To improve the coverage of current NMD escape rules, we used matched human genome and transcriptome data from 1086 individuals and re-evaluated NMD efficiency by considering multi-nucleotide variants (MNVs), translation status, and RNA isoform expression as part of an accurate annotation. Integrated data assessment and accurate annotation resulted in a 12.0% improvement in the explanatory power of NMD efficiency. Furthermore, we found that variants with high allele frequency or occurring in regions of low genomic conservation escape NMD due to the presence of MNVs or the absence of translation by ribosomes. Our results emphasize the importance of accurate annotation in assessing the impact of nonsense variants.

細胞遺伝子工学
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