MAGIC: AI アシストレーザタグがガン起源を照らす

November, 18, 2025, Heidelberg--EMBLの研究者は、分子レーザタグのゲームを通じて、ガンの最初期の起源に光を当てることができる細胞を識別する新しいAIツールを開発した。

人体は機能するために正確な遺伝的指示に依存しており、これらの指示がスクランブルされるとガンが始まる。細胞が時間の経過とともに遺伝的エラーを蓄積すると、細胞は成長に対する通常の制御から解放され、過度に分裂する可能性がある。染色体異常(染色体の数的および構造的欠陥)は、このプロセスの一般的な最初のステップであり、多くの場合、正常細胞が癌化する原因となる。

EMBLハイデルベルクのKorbelグループの研究者によって開発された新しいAIツールは、そのような染色体異常がそもそもどのように発生するのかについて深い洞察を得るための強力な方法を提供する。この知識は、最終的に科学者がガンの起源を理解するのに役立つ可能性がある。

「染色体異常は、特に進行性のガンの主な要因であり、患者の死亡、転移、再発、化学療法抵抗性、腫瘍の発症の早さと大きく関連している」と、EMBLの上級科学者であり、Nature誌に掲載された新しい論文の上級著者Jan Korbelは話している。われわれは、細胞がそのような染色体変化を受ける可能性を決定するものと、まだ正常な細胞が分裂したときにそのような異常が発生する速度はどのくらいかを理解したかった。」

染色体異常がガンにつながるという考えは新しいものではない。実際、100年以上前、ドイツの科学者Theodor Boveriは、顕微鏡研究に基づいて、細胞内の異常な染色体含有量がガンの発症に寄与するという仮説を最初に立てた。

しかし、特定の時点で染色体異常を示す細胞はごく一部であり、これらの細胞は自然淘汰プロセスによって死滅(または全滅)することが多いため、それらの検出は以前から重要な課題であることが証明されてきた。科学者は顕微鏡下でそのような細胞を手動で見つける必要があり、さらなる分析のために一度に分離できる細胞はほんの一握りだった。

Korbel GroupのリサーチサイエンティストMarco Cosenzaは、EMBLの他のチームと協力して同様の課題に取り組んだ後、この問題の解決策を見つけた。同氏と同氏の共同研究者は、自動顕微鏡検査、単一細胞シーケンシング、AIを組み合わせた新しい自律システムを開発し、これをmachine learning(assisted genomics and imaging convergence)即ちMAGICと名付けた。

細胞を正確に識別してマーキングする「レーザタグ」
基本的に、MAGICは完全に自動化されたレーザタグゲームのように動作する。特定の種類の目に見える特徴を持つ「敵」、つまり細胞を見つける。この研究では、科学者たちは「小核」と呼ばれる細胞構造に焦点を当てた。小核(micronucleus)は、ゲノムの大部分から切り離された細胞のDNAのごく一部を含む細胞内の小さな密閉されたコンパートメントである。小核を持つ細胞は、新しい染色体異常を引き起こす傾向があり、癌化する可能性が高くなる。

小核を持つ細胞が検出されると、システムはレーザを使用してそれらを「タグ付け」する。このために、科学者たちは光変換可能な色素(光が当たると化学変化を起こし、発する光の色が変化する蛍光分子)を使用した。

「このプロジェクトは、私の興味の多くを1つにまとめた」とCosenzaは言う。「これには、ゲノミクス、顕微鏡イメージング、ロボットによる自動化が含まれる。2020年のCOVID-19関連のロックダウン中は、AIコンピュータビジョン技術を学び、以前に収集した生体画像データに適用することに時間を費やすことができた。その後、それを検証し、さらに進めるための実験を設計した。」

実際には、MAGICはこのように機能する。まず、自動顕微鏡が細胞サンプルの一連の画像をキャプチャする。次に、小核を含む細胞の手動で注釈が付けられたデータセットでトレーニングされた機械学習アルゴリズムが画像をスキャンする。アルゴリズムが小核を持つ細胞を見つけると、その位置を顕微鏡と共有し、それらの細胞に特異的に光を当てて恒久的にタグを付けるように指示する。タグ付けされた細胞は、フローサイトメトリなどの方法を使用してこれらのまだ生きている細胞から簡単に分離でき、その後、細胞ゲノムを調べるなどによって、より深い分析を受けることができる。

MAGICは、小核を持つ細胞を検出するという、これまで労働集約的で時間がかかり、エラーが発生しやすいプロセスを自動化することにより、科学者はこれまで前代未聞の規模と速度でそのような細胞を研究できるようになる。科学者はこの方法を使用して、1日以内に約100,000万個の細胞を分析できる。

研究チームはMAGICを用いて、正常なヒト細胞に由来する培養細胞の染色体異常を解析した。その結果は、すべての細胞分裂の10%強が何らかの自発的な染色体異常を引き起こし、特定の遺伝子(よく知られた腫瘍抑制因子であるp53)が変異すると、この割合がほぼ2倍になることを示した。科学者たちはまた、染色体内のダブルストランドDNA切断の存在と位置など、染色体異常形成の他の引き金と寄与者も研究した。

この研究には、EMBLハイデルベルクのAdvanced Light Microscopy Facility(ALMF)とPepperkokチーム、EMBL-EBIのIsidro Cortes-Cirianoのグループ、およびEMBLとハイデルベルク大学の間の分子医学パートナーシップユニット(MMPU)の一部でもあるドイツ癌研究センタ(DKFZ)のAndreas Kulozikのチームが主要な貢献をした。

MAGICは非常に汎用性が高く、適応性のある技術である。科学者たちはこの研究のために小核を持つ細胞を見つけるように訓練したが、理論的には、アルゴリズムは様々な種類のデータセットで訓練され、様々な細胞の特徴を検出できる。

「『通常の』細胞と視覚的に区別できる特徴がある限り、AIのおかげでそれを検出するようにシステムをトレーニングすることができる」とKorbelはコメントしている。