Nature Communicationsで2026年に発表された研究では、統合失調症のリスクを予測するため、6,135例の症例と6,245例の対照から成るコホートの全エクソームシーケンスデータが使用された。研究者らは、遺伝的リスク予測におけるエンドツーエンドのゲノム解釈ニューラルネットワークモデルを評価した。結果は、十分なサンプルサイズがある場合、非線形ニューラルネットワークが従来の加法モデルを明らかに上回ることを示した。
この研究は、統合失調症に関連するアレルとバリアントの間にある高次の遺伝的相互作用を、臨床モデルおよび量的遺伝学モデルで考慮する必要があることを示した。モデルの意思決定プロセスを検討するため、説明可能な人工知能の技術と生物学的な事前知識が組み合わされた。この手法により、既知の統合失調症リスク遺伝子が再特定されたほか、神経細胞の発達に関与する、十分に研究されていない統合失調症の有力な候補遺伝子としてBASP1が浮かび上がった。
論文の一部は、N. Verplaetseの公開博士論文をもとに改変された。研究はKU LeuvenおよびUniversité de Montpellier-CNRS UMR 5535の研究者らによって実施され、FWO、CNRS Chaire de Professeur Junior、Research Council KU Leuven、CELSA、Flemish Government、AI Research Programの支援を受けた。著者らは利益相反を申告していない。論文はCreative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0ライセンスのもと、オープンアクセスで公開された。
なぜ重要なのか
この結果は、統合失調症の遺伝的リスク評価において、個々のバリアントの合計のみに基づくアプローチでは、大規模なデータセットにおける生物学的相互作用を捉えるには不十分となる可能性があることを示している。このことは、臨床研究で用いられるモデルが非線形の関係をどの程度考慮しているのか、また、その判断が生物学的に説明可能なものかという問題を浮き彫りにしている。説明可能な人工知能と生物学的知識を組み合わせて用いることは、モデルの出力を単なる統計的な結果にとどめないための方法論的な枠組みを示している。BASP1が候補遺伝子として浮かび上がったことは、統合失調症に関連する遺伝子ネットワークを拡張できる可能性を示唆しているが、この発見がリスク予測および神経細胞の発達において持つ意味は、今後の研究によって明らかにされるのを待つ必要がある。