クマムシはなぜそんなに丈夫なのでしょうか？新たな研究により「ユニークな秘密」が明らかに |科学技術ウィークリー

周ShuyiとWang Xiangが編纂

クマムシはなぜそんなに丈夫なのでしょうか？新たな研究で放射線耐性のメカニズムが明らかに

宇宙から深海の熱水噴出孔まで、クマムシは極限環境で生き残る驚くべき能力を発揮してきました。 10月25日にサイエンス誌に発表された研究で、中国の科学者らは、クマムシの超強力放射線に対する耐性のマルチオミックス特性とその背後にある複雑な分子メカニズムを明らかにした。この発見は、極限環境生物学に対する理解を深めるだけでなく、将来のバイオテクノロジーと医療の発展に新たな展望をもたらします。

クマムシは、体長がほとんどが 1 mm を超えない非常に小さな体を持つ水生無脊椎動物の一種であるクマムシの一般的な名前です。北極、熱帯、深海、温泉など世界中に分布し、超強力な放射線、高温、高圧、低温、乾燥、さらには宇宙空間の真空環境など、さまざまな極限条件に耐えることができます。

新たな研究によると、最大5000グレイのガンマ線放射線（人間の致死量は約5グレイ）に耐えられるクマムシの新種、Hypsibius henanensisが発見されたという。研究者らは実験室培養システムを確立し、高品質のゲノムマップ（112.6M、6本の染色体に均等に分布する14,701個の注釈付きタンパク質コード遺伝子）を作成しました。同研究チームは、超強力放射線に対するトランスクリプトームとプロテオームの動的変化を分子進化と機能特性の分析と組み合わせ、河南省の高成長クマムシが超強力放射線に耐える分子メカニズムを世界で初めて解明した。

報告によると、研究者らはオミックス解析で得られた2,801個の発現差のある遺伝子に基づき、放射線耐性のメカニズムを3つのカテゴリーに分類した。1つは、細菌、真菌、植物からクマムシに水平伝播した外来遺伝子で、強力な抗酸化作用を持つベタインを生成するなど、クマムシに特別なストレス耐性を与え、放射線によるダメージを軽減するものである。この研究では合計 75 個の信頼性の高い関連遺伝子が特定され、そのうち 13 個が放射線照射後に有意にアップレギュレーションされました。第二に、クマムシゲノムの遺伝子の約 30% はクマムシに特有のものであり、クマムシ特有のタンパク質は高度に無秩序である傾向があり、相分離による DNA 損傷修復などのプロセスに関与しています。第三に、他の門と共有される古代のタンパク質（ミトコンドリア呼吸鎖アセンブリタンパク質など）は、クマムシにおいて特別な放射線応答パターンを示します。

注目すべきは、クマムシに対して抗放射線効果を持つこれらの分子が、ヒトの細胞に移植されるとクマムシの抗放射線能力を大幅に高めることができることが研究で判明したことだ。これは、これらが重要な潜在的応用価値を持つことを示唆しており、超強力放射線による損傷に耐える「黄金の鐘」の開発の理論的根拠を提供します。

宇宙放射線による障害は、人類の深宇宙探査や軌道上での長期滞在を制限する重要な医学的問題の 1 つです。さらに、多くの原子力関連の作業環境は、超強力な放射線によって深刻な脅威にさらされています。中国科学院院士で国家医学タンパク質科学重点実験室所長の何富初氏は、クマムシのような極限生命体のストレス耐性メカニズムの研究は、生命システムの基本構成原理と作動メカニズムに関する人類の理解を更新し、放射線耐性メカニズムの包括的な理解への扉を開く可能性があると述べた。

エピジェネティクスを利用してDNAに写真を保存する

ビッグデータの時代では、データの氾濫がストレージ技術に深刻な課題をもたらしています。 DNA 分子は超高データ記憶密度と超長寿命を誇り、革新的な記憶媒体として大いに期待されています。しかし、従来の DNA ストレージは「de novo 合成」情報書き込みルートに依存しており、コストと速度の点で明らかに不利です。 10月23日にネイチャー誌に掲載された研究では、新規合成を必要としないDNA保存戦略が提案され、効率的で低コストの大規模DNA保存を実現し、将来の実用的なDNA保存技術の開発に新たなアイデアを提供している。

研究者らが開発した「エピビット」DNAストレージは、あらかじめ製造されたDNAテンプレートと分子活字ブロックを使用し、DNA自己組織化による分子情報植字と選択的酵素メチル修飾転移によって分子情報を植字し、分子レベルの「活字印刷」情報印刷を実現します。研究チームは、中国漢代の「白虎」瓦やジャイアントパンダ「飛雲」の高解像度画像をDNA分子に書き込むことに成功し、データ量は27万5000ビットを超えた。これまでに公開された他の非伝統的な DNA ストレージ技術と比較すると、データ規模は 300 倍以上増加しています。情報読み取りでは、ポータブルナノポアシーケンサーを使用して、DNA テンプレート上の複雑なエピジェネティックビット情報の高スループット読み取りを実現し、一度に 240 を超えるさまざまな変更パターンを並列分析することで元のデータをロスレスに復元します。実験結果により、この革新的な分子ストレージ技術の実現可能性と精度が検証され、見かけのビットの安定性も実証されました。

大規模なエピゲノム DNA の保存と読み出し結果の分析。 |PKUCQB

新しい研究が、この技術の分散ストレージアプリケーションの可能性も実証していることは注目に値します。チームは、さまざまな背景を持つ60人の若いボランティアを招待し、非専門的な環境（通常の教室）で自分の個人データをDNAに手書きで書き込むように依頼しました。関連するデータは、配列決定が行われるまで解釈できませんでした。この分散型 DNA ストレージ方式は、DNA ストレージの使用閾値を大幅に下げるだけでなく、データのプライバシーを確​​保し、DNA ストレージの個人向けアプリケーションを促進することが期待されます。

「DNAの白紙に情報を一括印刷する手法は、分子情報ビットを一つずつ追加する従来の『デノボ合成』手法に比べて、DNAストレージにおける重要な技術的進歩だ」と、論文の著者で北京大学の研究者であるチエン・ロン氏は述べた。 「将来的には、大型の実験機器に頼ることなく、誰でもどこでも、シンプルで正確かつ効率的な DNA データ ストレージを実現できるようになります。同時に、より多様な塩基修飾、塩基類似体、より正確なシーケンシング技術と組み合わせることで、エピビット DNA ストレージの規模と信頼性がさらに向上します。」

彼らは6000年前に最初の車輪を発明した

車輪を誰が発明したかは誰も知りませんし、最初の車輪がいつ作られたかも誰も知りません。多くの歴史家は、車輪は歴史上のさまざまな時期に、世界のさまざまな場所で何度も独立して発明されたと考えています。これまでの研究により、車輪は紀元前3000年頃から世界中で広く使用されていたことが明らかになっています。

10月23日に王立協会オープンサイエンス誌に掲載された研究によると、車輪の発明と使用は東ヨーロッパの銅鉱山で始まった可能性があるという。約 6,000 年前、カルパティア山脈の銅鉱山の鉱夫たちは、鉱山の奥深くから鉱石を移動させるために、現在知られている最古の車輪を使用していました。

考古学者らは、東ヨーロッパのカルパティア山脈地域の遺跡で、儀式用の酒杯だったと推測される戦車型の陶器容器を150個以上発見した。炭素14年代測定によると、紀元前3600年以前に作られたものであることが分かっています。研究によれば、このデザインは鉱山のトンネル内で鉱石を運ぶのに使われていた小さな車輪付きカートからヒントを得たものだという。研究者らは、構造力学の計算分析に基づき、トポロジー最適化を使用して、車輪の考えられる進化の歴史をシミュレートし、再構築しました。彼らは車輪の進化の4つの段階を提案している。最初の段階は、枝を取り除いた木の幹のような、自由に回転する円筒形のローラー（研究では「フリーローラー」と呼んでいる）である。ローラーローリングにより摩擦の散逸が軽減され、労力を節約できることがわかっています。しかし、この方法では使用済みのローラーを常に前方に補充する必要があり、狭い鉱山では実現が困難です。そこで鉱夫たちは改良を加え、車輪は第 2 段階に入りました。ローラーに溝が追加され、ローラーが貨物とともに前進できるようになり、「カート」が形成されました。

車輪と車軸システムの進化。 |王立協会オープンサイエンス

第3段階では、ドラムの中央部分が薄くなり、車軸の原型になります。この研究では、これは通行性を高め、障害物をよりうまく乗り越えるためではないかと推測している。この段階では、車軸と車輪は比較的固定され、全​​体を形成します。第 4 段階では、車輪が車軸とは独立して回転できるため、旋回時に外輪が内輪よりも速く回転し、ステアリング性能が向上します。計算シミュレーションにより、固定輪軸の車輪と車軸の接続部はより大きな応力を受け、損傷を受けやすいことが示されました。研究によれば、鉱山の通路は人工的に直線に構築することができ、高い操縦性能は必要ないそうです。動輪軸は、固定輪軸の発明から約 500 年後に発明されました。

炭水化物をやめられない？それは先祖の遺伝子によるものかもしれない

パスタやご飯の誘惑に抵抗するのが難しい場合は、古代の DNA が作用している可能性があります。 10月17日にサイエンス誌に発表された研究によると、人間の唾液アミラーゼ遺伝子（AMY1）の最初の複製は、農業が始まるはるか前の80万年以上前に起こった可能性があるという。これにより、初期の人類は食物中のデンプンをより効率的に分解できるようになり、デンプンを多く含む食物に適応する上で有利になりました。

科学者たちは、現代人のほとんどが、噛むときに最初にデンプンを分解するのに役立つ AMY1 の複数のコピーを持っていることを長い間知っていました。 AMY1 のコピー数が多いほど、アミラーゼを分泌する能力が強くなり、でんぷん質の食品から摂取できるカロリーも増えます。しかし、科学者たちは、遺伝子のコピー数が人体の中でいつ、どのように増加したのかを突き止めるのに苦労してきた。

AMY1の初期の複製を追跡するために、研究者らは光学ゲノムマッピングとロングリードシーケンシング（LRS）を使用して、シベリアの45,000年前のサンプルを含む68の古代ヒトゲノムを分析しました。研究では、農耕時代以前の狩猟採集時代にはすでに、正常なヒト細胞（二倍体細胞）にAMY1のコピーが4～8個存在していたことが判明しており、これは、人類が植物を栽培し、大量のデンプンを消費するはるか以前から、ユーラシア大陸でAMY1のコピーを複数保有し、活動していたことを示している。

この研究では、ネアンデルタール人とデニソワ人がAMY1の複数のコピーを持っていたことも判明し、AMY1が初めて複製されたのは、現代人がネアンデルタール人から分岐する前の80万年以上前であり、これまで考えられていたよりもはるかに早い時期であった可能性が示唆された。この研究は、AMY1 の最初の複製が池の「最初の波紋」のようなもので、人類の進化の機会を生み出し、人類を形作ったことを示唆している。人類がさまざまな場所に移動し、さまざまなライフスタイルに適応するにつれて、AMY1 のコピー数の変動は、人類が新しい食事、特にデンプン質を多く含む食品に適応する上で有利になりました。さらに、ヨーロッパの農民が持つ AMY1 コピーの平均数は過去 4,000 年間で大幅に増加しており、これはデンプン質を多く含む食事によって AMY1 コピー数の多い個体が進化上の優位性を得たという事実と関係している可能性があります。

研究者らは、AMY1のコピー数が多い個体はデンプンをより効率的に消化し、より多くの子孫を残す傾向があると述べている。 AMY1 コピー数変異に関する研究は、代謝の健康への影響の調査や、デンプン消化やグルコース代謝などのメカニズムの理解を深めるのに役立ちます。

ボーイング社製の衛星が宇宙で分解

国際通信衛星会社（インテルサット）のインテルサット33e（IS-33e）衛星が最近宇宙空間で分解し、大量の破片を生成した。同社は衛星製造会社のボーイングや関係機関と連携し、衛星の破損原因の分析を進めていると述べた。

報道によると、この衛星はボーイング社によって設計・製造され、2016年8月に打ち上げられ、2017年1月に運用が開始され、主に欧州、アフリカ、アジア太平洋の一部のユーザーに通信サービスを提供している。衛星の当初の推定耐用年数は15年だった。

国際通信衛星会社のウェブサイトに10月19日に掲載された発表によると、IS-33e衛星に異常が発生し、衛星サービスが中断したとのこと。 21日の最新の発表では、衛星は「完全に失われた」と述べられた。同社はボーイング社および米国の関連政府機関と連携し、関連データと観察結果を分析している。同社は、衛星異常発生以降、影響を受けた顧客やパートナーと連絡を取り合っており、中断したサービスは同社が運営する他の衛星や第三者が運営する衛星に移行していると述べた。

一部のメディアは、この衛星は非常に価値が高く、国際通信衛星会社が衛星の技術的故障により7,800万ドルの保険金を要求したと報じた。しかし、衛星が崩壊した時点では保険に入っていなかったと伝えられている。

米宇宙軍は、ＩＳ３３ｅ衛星が１９日午前４時３０分（北京時間１９日午後１２時３０分）に静止軌道上で分解したことを確認したと発表した。宇宙軍は衛星に関連する約20個の破片を追跡しているが、直ちに脅威となるものは見つかっていない。

ロシア国営宇宙公社の広報室は、ロシアの専門家が静止軌道上の衛星に脅威を与える可能性のある衛星の破片を80個以上記録したと発表した。破片の軌道を分析した結果、衛星の崩壊は瞬時に起こったことが判明した。一部のメディアは、この事件を「衛星爆発」と表現して報道した。

以前、IS-33e衛星と同じシリーズのボーイング社製IS-29e衛星は、軌道上でわずか3年しか経たない2019年に静止軌道上で廃棄された。 （CCTVニュース）

この新聞は「人気に乗ろう」としているのだろうか？ AIに関する言及は引用を増やす

人工知能（AI）の普及に伴い、ますます多くの研究者が AI ツールを使い始めています。最近 Nature Human Behaviour に掲載された研究によると、AI について言及した科学研究論文は、AI について言及していない論文よりも引用率が高いことが分かりました。

研究者らは、1960年から2019年までに発表された19の分野にわたる約7500万件の論文を分析した。結果によると、タイトルや概要に「機械学習」や「ディープニューラルネットワーク」などのAI用語が使われている論文は、その分野で最も引用されている論文の上位5％に入る可能性が高く、他の分野でもより多くの引用を受ける傾向があることがわかった。

また、この調査では、過去 20 年間で、調査対象となった 19 の分野すべてで AI ツールの使用が増加しているものの、その増加率はさまざまであることが判明しました。コンピュータサイエンス、数学、工学の使用率が最も高く、歴史、芸術、政治科学の使用率が最も低く、地質学、物理学、化学、生物学の使用率はその中間です。研究者らは、文献における特定の AI 関連の動詞目的語句 (「データを分析する」や「画像を生成する」など) の使用傾向を調査および分析することで、さまざまな分野で AI ツールを使用する利点を評価し、同様の傾向を発見しました。つまり、コンピューター サイエンス、数学、工学では AI の使用による潜在的な利点が最も高く、歴史、芸術、政治学では潜在的な利点が最も低いということです。

研究対象分野の中で、コンピュータサイエンスにおける AI という用語が最も頻繁に使用されています。 |ネイチャーニュース

新たな研究では、AI が科学研究をどのように変えているのかが数値化されていますが、限界もあります。著者らは、この研究が2019年に終了したことを考えると、一部の研究者の研究方法を変えた大規模言語モデルに基づくツールであるChatGPTの台頭など、AIの最近の進歩はカバーされていないことを認めている。ハーバード大学医学大学院の生物医学情報学の専門家マリンカ・ジトニック氏は、新たな研究では特定の動詞や名詞が論文に登場した理由については詳しく調べられていないと述べた。これらが同時に登場したからといって、必ずしも AI がこの分野で役立つというわけではありません。

この研究結果は一部の学者の間でも懸念を引き起こしている。イェール大学の人類学准教授リサ・メッセリ氏は、一部の研究者が論文の引用率を上げるためだけにAIツールを悪用し、研究の質を無視するのではないかと懸念していると述べた。

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