MIT、細胞間の伝達を推定するAI発表 再生医療の研究支援に期待

マサチューセッツ工科大学(MIT)は2026年10月15日、細胞が受け取ったシグナルを推定するAIモデル「IRIS」の研究を発表しました。細胞全体の遺伝子の活動を手がかりに、どのシグナル伝達経路が働いていたかを調べます。幹細胞の操作や、臓器を模す立体モデルの改良につながると期待しています。

遺伝子の活動に残る「合図の跡」を読む

シグナル伝達経路は、細胞が受け取った合図を内部へ伝える仕組みです。MITによると、経路ごとに固有の遺伝子活動パターンが残り、同じ経路なら細胞の種類が違っても共通していました。

IRISは、データからパターンを学ぶニューラルネットワークを使います。数千個のヒト胚性幹細胞について、複数の発生段階で測ったデータを学習しました。主要な6つの経路を数十通りに組み合わせた際の反応が含まれています。学習済みの知識を別の対象に生かす「転移学習」により、未学習の細胞種でもシグナルを推定できるとしています。

マウス胚での検証では、心臓・腸・筋肉・脊髄になる細胞で、経路が働く時期と場所を正確に予測したといいます。肺の発生に重要な細胞の形成を促す経路も予測し、マウス胚の実験で確認しました。

暮らしと仕事への影響

注目点は、AIが研究の予測を支えるだけでなく、その予測を実験で確かめたことです。ただし、細胞の発生に関する予測と、患者への治療効果は分けて読む必要があります。

MITは、臓器を模す立体モデル「オルガノイド」の改良に期待しています。肺組織モデルの改良は、ぜんそく・肺がん・肺線維症の研究や治療候補の試験に役立つとしています。今回の成果を、すぐに新しい治療が受けられるという意味で捉えないことが大切です。

日本での提供は発表には書かれていません。

関西の暮らしと仕事での使いどころ

家庭で子どもとAIの役割を話すときには、「文章を書くAI」だけでなく、「実験データから細胞の働きを推定するAI」の例として紹介できます。

仕事で医療研究のニュースを共有する場合も、何を予測し、何の実験で確認したのかをセットで伝えると、期待だけが先走るのを防げます。今回なら、マウス胚での確認と、将来の医療研究への期待を分けて説明する読み方が役立ちます。