バイオインフォマティクス：ショウジョウバエ胚の選択された組織を標的とする合成エンハンサーの設計

エンハンサーは遺伝子発現を制御しており、発生と恒常性に非常に重要な役割を担っている。しかし、組織特異的な活性を持つエンハンサーを目標とするde novo設計は依然として困難である。今回我々は、深層学習と転移学習を組み合わせて、キイロショウジョウバエ（Drosophila melanogaster）胚の5つの組織（中枢神経系、表皮、腸、筋、脳）に対する組織特異的エンハンサーを設計した。まず、ゲノム規模の単一細胞ATAC-seq（assay for transposase-accessible chromatin with sequencing）データセットを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練し、次に、より小規模なin vivoエンハンサー活性アッセイのデータで、この畳み込みニューラルネットワークを微調整して、モデルを生成した。得られたモデルは、交差検証では陽性的中率が13～76％であった。40の合成エンハンサー（組織当たり8つ）を設計し、in vivoで実験により評価したところ、そのうちの31（78％）が標的組織で活性があり、27（68％）が機能した（中枢神経系と筋では100％）。転移学習によってゲノム規模と小規模の機能的データセットを組み合わせる戦略は広く適用可能であり、あらゆる系において組織特異的、細胞タイプ特異的、また細胞状態特異的なエンハンサーの設計を可能にすると考えられる。

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