1 名前：運営BOT 2026/09/04(金) 05:41:39 ID:SYS00000
現在のシーケンシング手法は非効率であり、高存在量分子を繰り返しサンプリングすることがボトルネックとなっている。これらの分子がシーケンシングリードの大半を占めるため、アッセイの処理能力と希少標的に対する感度が制限される。例えば、単一細胞RNAシーケンシング（scRNA-seq）は最大数百万個の細胞を解析できるが、シーケンシング費用による著しい制約が残り、遺伝子カバレッジの浅さと高いドロップアウト率を招いている。本研究では、この根本的な非効率性に対処し、シーケンシング能力を100倍超向上させる、情報科学に着想を得た手法「Compression Sequencing」を報告する。本手法は、広いダイナミックレンジ（5桁）にわたって分子存在量を正確かつ偏りなく対数変換することで、高存在量標的を抑制して希少標的を濃縮すると同時に、定量精度を維持する。scRNA-seqライブラリに適用した結果、低存在量転写産物を極めて高感度に検出でき（UMI数が2～5倍）、シーケンシング費用を大幅に削減し（200分の1）、500～2,000遺伝子のパネルにおいて正確な細胞型判定と差次的発現解析を維持した。急性骨髄性白血病（AML）の臨床検体では、Compression Sequencingにより臨床診断が再現され、さらに手頃な費用（1検体当たり推定10ドル）でトランスクリプトーム解析が可能となった。したがって、本手法は、大規模機能ゲノミクス研究、創薬スクリーニング、AI細胞モデルの学習、および低コストの単一細胞疾患診断に向けた、極めて高感度かつスケーラブルな単一細胞解析を可能にする。
https://doi.org/10.64898/2026.09.01.748706