Hi-C接触マップからの染色体三次元（3D）再構築は、ゲノム構成が階層的であり、高解像度モデルでは局所構造と染色体スケールの制約を整合させる必要があるため、依然として困難である。本研究では、アンサンブル・クロマチンドメイン、グラフベースの構造学習、段階的な染色体アセンブリを統合した、ドメイン認識型階層フレームワークHiC-LEGOを提案する。HiC-LEGOは、アンサンブル・ドメイン選択と階層的再構築を組み合わせることで、染色体スケールのアセンブリ中に局所構成を維持しつつ、個々のドメイン定義への依存を低減する。5 kb解像度で5種類のヒト細胞株を対象に評価した結果、HiC-LEGOは、評価対象とした最先端手法よりも高い再構築一致度を達成し、ドメイン構成もより良好に保持した。1 kb解像度では、GM12878の第8染色体全体を再構築し、エピゲノム的に裏付けられた遠位MYCエンハンサーとそのプロモーターとの空間的近接性を再現した。5 kbのMicro-Cデータから得た再構築では、Ppm1g遺伝子座において実験的に同定された249個のRCMCマイクロコンパートメント相互作用が、コンパクトな3D配置を占めることが示された。乳がんデータセットでは、HiC-LEGOは、健常乳房、原発腫瘍、肝転移にわたって安定したTAD構成を維持する構造を再構築するとともに、悪性胸水試料では患者間の構造的不均一性がより大きいことを明らかにした。Pore-Cによる検証では、1～5 Mbにまたがる実験的に観測された多点接触が、23本すべての染色体において、コンパクトに再構築された配置に濃縮されていることが示された。以上より、HiC-LEGOは、ペアワイズ接触マップの一致度を超えて、制御相互作用、疾患関連クロマチン構成、高次の空間的関係を保持する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.30.748130