代謝モデル再構築のためのマルチウェイSMILESベースのハイパーグラフ推論ネットワーク

代謝の盲点を埋めることが重要な理由

すべての生きた細胞は、生命維持、成長、適応に寄与する数千もの小さな化学反応によって動いています。研究者はこれらの反応の大規模な「地図」を作成して、燃料生産に適した微生物を設計したり、腸内細菌が健康に与える影響を調べたり、新たな薬剤標的を探索したりします。しかし、こうした地図には欠けている部分が多くあります。実際には細胞内で起こっているはずの反応がモデルに含まれていないことが少なくありません。本論文はMuSHINと呼ばれる新しい人工知能システムを紹介し、これらの盲点を埋めることで代謝の地図をより鮮明で信頼できる、有用なものにする手助けをします。

引用: Zhao, Y., Chen, Y., Yu, Y. et al. A multi-way SMILES-based hypergraph inference network for metabolic model reconstruction. Commun Biol 9, 531 (2026). https://doi.org/10.1038/s42003-026-09761-1

キーワード: ゲノム規模代謝モデル, 代謝ネットワーク再構築, ハイパーグラフニューラルネットワーク, システム生物学における深層学習, 微生物発酵