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現在進行中の進化を野外で研究する

Credit: Conny Pokorny/iStock/Getty

–– 進化の研究に進んだきっかけは?

若い頃から山歩きと自然観察が好きだった私は、進化学や生態学にもともと興味がありました。自然界にはこんなにも多様な植物が存在する。その多様性はどのようにもたらされるのだろうか、それを知りたいと考えていました。大学院ではまず、シロイヌナズナ(Arabidopsis thaliana)の分子生物学を学ぶことにしました。シロイヌナズナのゲノム塩基配列解読が行われ、モデル生物として注目された時代でした。大学院時代のある時、山でミヤマハタザオというシロイヌナズナの近縁の植物を見つけた私は、この植物を用いれば、進化の研究を進められるかもしれない。そうひらめきました。

大学院修了後、ポスドクとしてゲノム情報学(遺伝統計学)をノースカロライナ州立大学(米国)で学び、2006年からはチューリヒ大学(スイス)で自分のラボを持ち、進化ゲノム学の研究を進めてきました。

ミヤマハタザオという倍数体との出合い

–– ミヤマハタザオはどんな特徴を持つ植物なのですか。

山で見つけたミヤマハタザオの花粉をシロイヌナズナの雌しべに交配してみると、雑種第1代が育ちました。当時ミヤマハタザオはシロイヌナズナとは別属に分類されていましたが、雑種第1代が育ったことから、実際は近縁であることに気付きました。

その後、分類学者の力も借りて解析を行った結果、ミヤマハタザオはシロイヌナズナの同属の2種を両親として生じた種であることが分かりました(図1)。この両親種はどちらもシロイヌナズナと同様に、染色体セットを2つ持つ二倍体ですが、それらから生じたミヤマハタザオは染色体セットを4つ持つ四倍体であることを明らかにしました。

図1 ミヤマハタザオという種の誕生
山地に育つミヤマハタザオは、シロイヌナズナ近縁の2種を親とする四倍体である。牧野富太郎(まきの・とみたろう)博士が名付けたタチスズシロソウはその亜種で、湖や海の近くに生育している。 Credit: Kentaro K. Shimizu

–– 二倍体と四倍体の違いは、進化とどう関係するのですか。

四倍体のように、染色体セットが増えた種は倍数体といいます。倍数体は、ゲノムが増えること(ゲノム重複)によって生じます。ゲノム重複により生じた倍数体は、親種とは染色体数が異なるので交配できなくなり、新しい種が生じたことになります(新種形成)。

しかし一般に、生じた新種は両親種との生存競争に負けてしまうことが多く、やがて消滅してしまいがちです。しかしミヤマハタザオのように、異種の両親から倍数体が生じた場合(異質倍数体)には、新種は両親それぞれの長所を兼ね備えていることもあり、それが有利に働いて生存競争を勝ち残る確率も高くなると推測されます。ミヤマハタザオは確かに両親種よりも広い範囲の気候に適応・生育できています。

–– 倍数体は新種形成の研究に適しているのですね。

新種形成は、チャールズ・ダーウィンの著した『種の起源』以来の生物学の中心的課題ですが、その大部分は過去に起こった現象のために直接観察することが困難です。一方、倍数体の新種の進化は急速に起こるもので、過去300年以内に現れた新種植物も世界中で数例知られています。その1つが、シロイヌナズナに近縁なタネツケバナ属のCardamine insuetaです。

19世紀末にスイスアルプスのウルナーボーデン村で森林が開拓されて牧草地が作られました。水没環境に適応した植物種と乾燥環境に適応した植物種が、この開拓により出合うことになって交配が起こり、新種の倍数体C. insuetaが現れました。この新種は、開拓によって生じた水分環境の変動が大きい牧草地に生育できると考えられます。染色体数の違いのため、親種との交配は妨げられています。このように進化とは過去に起きただけでなく、現在も進行中の現象なのです。

生物の進化の過程ではゲノム重複は頻繁に起こっており、陸上植物の3分の1の種に見られるほどです。過去にゲノム重複が大規模に起きた時期を推定すると、生物の大量絶滅期と一致することが分かっています。厳しい環境を生き延びるためにゲノム重複がプラスに働いたのではないかと想像されています。自然環境に人類の及ぼす影響の大きい現代において、ゲノム重複による進化が大規模に起こっている可能性があるのではないでしょうか。

–– ミヤマハタザオを用いて、ゲノム重複による進化プロセスを詳しく解明されたのですね。

倍数体が新種形成をもたらす際のメカニズムについて、進化生物学者の大野乾(おおの・すすむ)博士により約50年前に提唱された仮説がありました。ゲノム重複が起こると遺伝子(染色体)が余分に存在するので、それぞれの遺伝子が自由に変化できるようになり、多様性が生じやすくなるというものです。私たちは、この仮説を検証することにしました。

まず地球上のさまざまな地域に生息するミヤマハタザオの系統を25系統集めて、それぞれの詳細なゲノム解読を行いました1。倍数体のゲノムは複雑なので、ゲノム解読は簡単ではないのですが、解析アルゴリズムなどを工夫して、高精度の解析を可能にしました。ミヤマハタザオは異種倍数体の進化を研究する上でのモデル生物になるだろうと考えていました。

実際に解析を進めると、ミヤマハタザオのゲノムには生存に有利に働く可能性が高いゲノム塩基配列変異が蓄積していること、また、四倍体になって増えた遺伝子のそれぞれは、遺伝子発現の仕方などを別々に変化させ、別々な進化をたどっていることが分かりました。

同じ生物種のゲノム塩基配列であっても、系統や個体によって塩基配列には微細なバリエーションがあります。進化とは、生存と繁殖によって次の世代が生じ、その世代のDNAが持つ変異のバリエーションが変化することであり、これが進化のプロセスなのです。

野外での実験を行うための装置を作り出す

–– 野外の実験で進化を検証するとはどういうことですか?

ミヤマハタザオを用いて、実験的に新種形成を再現しようと考えました。コルヒチンという薬品を植物体に与えると、人為的に倍数体(合成倍数体)の植物を作ることができます。ミヤマハタザオの親種を掛け合わせて生じた植物体にこのコルヒチン処理を行うと、合成倍数体が作製でき、それを観察すれば、新種が生じた直後にどのような変化が起きているのか、親種の性質とどのように異なっているかなどを解析することが可能になるでしょう。またこの合成倍数体をミヤマハタザオと比較すれば、新種ができてから現在のミヤマハタザオに至るまでの進化が調べられるでしょう。

私たちは、低温や高温といった環境ストレスに対する応答性に着目して、この実験を進めることにしました。植物がストレスを受けると、アントシアニンという赤色の色素を増やして応答するので、アントシアニンの含有量が環境応答の指標になります。まず、カメラで撮影した植物の画像データからこの含有量を自動で推定するためのワークフローを開発しました2

–– 植物を野外でモニタリングする装置の開発ですね。

このような実験を行う上で重要なのは、実際に野外の環境で実験を行うことです。野外における温度、降雨量や降雪量、日照などの変動は、実験室内で再現できる環境とは比べものにならないほど多様です。ですからカメラは、野外で長期間にわたって自動的に撮影できるように市販のものに細工を加えました(図2)。安価な装置であることも重要でした。

図2 植物の画像(上)と自動で撮影できる装置(下)
画像の背景から植物の輪郭線を抽出し、その後に色測定が行われる。 Credit: Reiko Akiyama

苦労したのは、アントシアニンの含有量を画像から正確に抽出することでした。まず植物の輪郭を把握することが必要なのですが、天候や地面の色で見え方は違ってきます。雪も降って影響を与えます。結局、深層学習を使ったソフトウエアを開発することになりました。私の研究におけるこのような深層学習やゲノム解析技術の開発では、学生の頃からの友人で共同研究を続けてきた瀬々潤(せせ・じゅん)さん(株式会社ヒューマノーム研究所)の協力が不可欠だったことを付け加えておきます。

–– 画像解析の結果、どのようなことが分かりましたか?

3年間にわたって実験して合計約400万枚の画像データを取得し、親2種と合成倍数体と野生のミヤマハタザオのアントシアニン含有量の年間変化を解析しました(図3)。親の1種は寒い地域にすんでおり、夏の暑い時期にアントシアニン含有量が増えました。一方、親のもう1種は暑い地域にすんでおり、冬にアントシアニン含量が増えました。合成倍数体は、この両親の長所を併せ持っていることが分かりました。暑さ対策と、寒さ対策の遺伝子発現を、それぞれに親から受け継いでいて、親の半分くらいの発現応答ができているのです。けれども、極度に暑かったり、極度に寒かったりする場合には、それぞれの親の方が適応できていることが分かりました。野生のミヤマハタザオと合成倍数体の応答はほぼ同じでしたが、今後、より詳細な比較は続けていきたいと考えています。

図3 アントシアニン含有量の秋から冬における変化
スイスの実験場は秋から冬に向けて温度が下がっていき、冬には積雪があった。合成倍数体(緑色)はストレス指標としてのアントシアニン量がシーズンを通して低かった(文献2の図を秋山玲子〔あきやま・れいこ〕が改変)。 Credit: Reiko Akiyama

進化の研究を農業にも応用する

–– 倍数体であるコムギのゲノム解読にも参加されました。

農業的な品種には、倍数体が多く見られ、コムギ(パンコムギ)もその1つです。約8000年前に新石器時代人が生み出した倍数体の新種です。ゲノムサイズは極めて大きく、ヒトの約5倍、シロイヌナズナの約150倍もあります。しかも六倍体という複雑なゲノム構成なので、当初はゲノム解読が技術的に困難でした。

2016年ごろにゲノム解析技術の進展があり、それがきっかけとなって、コムギの15品種のゲノムを高精細に解読するという世界的なゲノムプロジェクトが始まりました。私たち日本チームは少し遅れて参加したのですが、日本の代表的品種である農林61号のゲノム解読を無事完了しました3。これは、欧米品種とは異なるアジアのコムギ近代品種として初めての染色体レベルのゲノム解読でした。

コムギは遺伝子を3セット持っており、ミヤマハタザオと同様に解析したところ、やはりそれぞれの遺伝子が別々に環境に適応できるように進化してきているのが分かりました。高精細なゲノム塩基配列が今後の品種改良などに応用できると期待されています。

–– こうした研究が品種改良にも生かせるのですね。

植物の生産性を上げるという意味では、バイオダイバーシティエフェクトと呼ばれる効果(生物多様性効果)が注目されています。植物の種類を混ぜて植えた方が虫に対する抵抗性などが上がるといった効果で、生態学では以前から知られていましたが、そのメカニズムは分かっていませんでした。

私たちはそれについても実験を行いました4。野生のシロイヌナズナ199系統から6400個体の植物をランダムに並べて植え、2年にわたり真夏の炎天下に、積算5万個体にも上る膨大な数の植食虫を観察しました。その結果、虫害に影響する遺伝子の相互作用を予測できるようになったのです。遺伝子型の組み合わせを選んで植物を植えれば、18〜30%程度虫害を減らせることが明らかになりました。この遺伝子型はジャスモン酸経路と呼ばれる揮発性の情報伝達物質の生産に関与しているようで、どのように植物体同士が情報交換をしているのか、興味深いところです。

この研究は佐藤安弘(さとう・やすひろ)上級研究員(現・北海道大学テニュアトラック助教)が中心になって進めたものです。虫の分類だけでなく、統計学も得意な佐藤研究員が遺伝子の相互作用を解析する新手法としてNeighbor GWAS法を考案し、さらに、機械学習で使われるLASSO回帰を駆使したことで可能になった研究でした。

進化を逆行させて自殖を他殖に戻す

–– 自殖についての研究も行っていますね。

自殖とは、1個体だけから子孫を作ることができる性質を指します。同じ個体の雌しべと雄しべが交配できるシロイヌナズナは主に自殖しています。

一方、シロイヌナズナなどが属する被子植物には、一般的には他殖が多く見られます。近親交配は植物の弱体化をもたらすことが多いので、自殖は不利であり、自殖を避ける仕組みが他殖の植物には備わっているのです。しかし、チャールズ・ダーウィンは1876年に、周囲に交配する相手が見つからない環境の場合には、自殖でも子孫を残せる方が有利になるという仮説を提唱しました。

シロイヌナズナ属などアブラナ科の多くの植物は、自殖を避ける仕組みとして、雌しべの自己認識特異性を決める遺伝子(SRK)と雄しべの自己認識特異性遺伝子(SCR/SP11)にコードされた、自家不和合性と呼ばれる自己認識システムを備えています。受精に際し、自己の花粉か他者の花粉かを認識できるのです。一方、シロイヌナズナではこのシステムが機能しなくなったため自殖が可能になったと考えられます。多くの研究者の解析により、シロイヌナズナでは、この両方の遺伝子が壊れていそうだということまでは分かっていたのですが、詳しいメカニズムはもとより、自殖がどのように進化してきたのかは分かっていませんでした。

–– どのように研究を進めたのですか。

自殖の進化の研究を進めるに当たって、1つのきっかけがありました。私がポスドクの時に、隣のデューク大学(米国)の数理生物学者が、「自殖が進化するときには雌ではなく雄の遺伝子に変異が入る可能性が高い」と報告していました。その研究を聞いた時に、シロイヌナズナを使えば自殖の進化を検証できるかもしれないと思い付いたのです。

シロイヌナズナは実験室で育てられるモデル生物ではありますが、もちろん野生種であり、欧州を中心に世界各地に、少しずつゲノム塩基配列の異なる野生系統が自生しています。そこでいろいろな野生系統を調べてみると、雌しべのSRK遺伝子の塩基配列が壊れていないものが見つかったのです。この系統を使えば、進化の流れを逆行させて、祖先型に戻せるかもしれません。つまり、雄しべに起こっているはずの変異を見つけ、その変異を人工的に正常な塩基配列に戻せば、祖先の自己認識システムが再び作動し、自殖が起こらなくできるかもしれません。

博士研究員の土松隆志(つちまつ・たかし)さん(現・東京大学 教授)が進めてくれた研究ですが、雄しべのSCR遺伝子の配列を詳細に調べてみると、SCR遺伝子の一部が逆さま(逆位)になっているのが見つかりました。この逆位は多くの野生系統に共通に見られることも分かりました。この逆位を正常な向きに戻した遺伝子を人工的に作製して、野生系統で発現させると、自殖が起こらなくなったのです。この逆位が、欧州のシロイヌナズナ系統に自殖をもたらした変異であることが検証できました5。さらに、先に述べたミヤマハタザオもSCR遺伝子の変異によって自殖になったことが分かりました6。この後、他のグループの研究も含め、雄の特異性遺伝子の変異によって自殖が進化しやすいことが実験的に確認されてきました。

ダーウィンに導かれて言語の研究へ

–– 言語の研究も行っているのは驚きです。

私が行ってきた植物の進化の研究は、元をたどればチャールズ・ダーウィンが仮説として提唱したことを、分子生物学やゲノム学を用いることで実証しているといえます。ダーウィンは知の巨人といわれるように、自然選択から自殖の進化をはじめさまざまな仮説を発表しています。その仮説は150年くらい検証できないままだったのですが、ゲノム解析技術の発展により、たくさんの個体のゲノムを解析することができるようになったおかげで、この10年でとうとうその仮説を実証できるようになってきたわけです。

面白いことにダーウィンは進行中の進化のアナロジーとして言語についてたびたび触れ、「ヒトの遺伝的な系譜と言語の系譜は一致している」という仮説を残しています。私はもともと言語学にも興味があり、さまざまな言語がどのように変化してきて、今後どのように変化していくのかを知りたいと思っていました。言語の系統関係を調べる上で、ゲノム学や集団遺伝学の解析技術が応用できると気付き、解析を進めているところです7

言語の系統樹や文化の進化に関する研究は、チューリヒ大学比較言語学科を代表とするスイスの学術研究プロジェクトにもなっています。

–– 今後の研究の方向は?

生物学では、実験室内で研究をする人たちと、野外のフィールドで研究をする人たちが分かれていて、交流が少ないといえます。私は、野外での研究に、いわば分子生物学の実験室を持ち込んで、両者を融合してきたと思います。進化を検証する上では、野外の環境で実験することは極めて大切です。過去の歴史ではなく、今目の前で起きている進化を調べると、進化のメカニズムの研究にもつながるので、それを続けていきたいと思っています。

研究の方向を考えるときには、常識からいかに抜け出すかが大事だといつも思ってやってきました。他の人が手を付けていたらもう任せて、他の人がやっていないことをやった方がいい。みんなが面白いと思っているという空気を読んでその先陣を目指すという研究のスタイルもあると思いますが、私は空気にのまれず、つまり人のことはあまり気にせずに自分の面白いと思うことを追求するというやり方をこれからも大事にしていきたいです。

また、デューク大学の数理生物学者の報告からヒントを得たように、異分野融合は昔から常に大きな機会だと考えてきました。異なる分野の人と話すことで新しいアイデアが出る、これは非常に大きいことです。そういう意味で、自分はある程度までジェネラリストを目指しています。自分の専門性を持ちつつ、他の分野の人たちと話ができる程度にその分野を理解できるよう目指しています。ただし、これは私のやり方で、研究者の生き方は人それぞれ、多様でいいと思います。

–– 若い人たちへのメッセージをお願いします。

外国で研究をすることは楽しいですし、その経験は研究者としてプラスに働くでしょう。新しい場所で実験することで学べることは多いですし、新しい人に囲まれることで出てくる新しいアイデアもあります。「外国に行ったら日本に戻れなくなる」と心配する人も多いようですが、これまでに私の研究室に留学に来てくれた人たちが、そんなことはないと示してくれてうれしく思っています。

–– ありがとうございました。

聞き手は藤川良子(サイエンスライター)

 

著者紹介

清水 健太郎(しみず・けんたろう)

チューリヒ大学進化生物学・環境学研究所 所長・教授

2002年 京都大学大学院理学研究科生物科学専攻博士課程修了(博士)。2003〜2006年 ノースカロライナ州立大学(米国)遺伝学教室研究員。2006年〜現在 チューリヒ大学(スイス)植物 生物学研究所准教授を経て、同大学進化生物学・環境学研究所教授。2024年より同研究所所長。2015年〜現在 横浜市立大学木原生物学研究所客員教授。

Nature ダイジェスト Vol. 22 No. 9

DOI: 10.1038/ndigest.2025.250941

参考文献

  1. Paape, T. et al. Nat. Commun. 9, 3909 (2018).
  2. Akiyama, R. et al. Nat. Commun. 14, 5792 (2023).
  3. Walkowiak, S. et al. Nature 588, 277–283 (2020).
  4. Sato, Y. et al. Nat. Commun. 15, 8467 (2024).
  5. Tsuchimatsu, T. et al. Nature 464, 1342–1346 (2010).
  6. Yew, C.-L. et al. Nat. Commun. 14, 7618 (2023).
  7. Barbieri, C. et al. Proc. Natl Acad. Sci. USA 119, e2122084119 (2022).