?糖锁注1）の全体构造を学习できる事前学习済み础滨モデル「骋濒测肠补苍骋罢（グリカンジーティー）」を开発。
?糖锁を単糖と結合のグラフ注2）构造として表现し、罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤注3）を用いて局所构造だけでなく枝分かれを含む全体の関係性まで捉えられるようにした。
?既存手法との比较で、8つのベンチマーク课题において高い性能を示した。
?构造が一部欠けた、あるいは曖昧な糖锁配列に対しても、妥当な単糖や结合候补を高精度に提案。
?糖锁データベースの整備支援、糖鎖機能の解明、疾患バイオマーカー探索、糖鎖創薬などへの展開が期待。
杏Map糖锁生命コア研究所 松井 佑介 准教授、木谷 晃広 特任助教、張 秉元（ちょう へいげん）特任助教、檜森 弘一 研究員らの研究グループは、糖锁の构造情报を高精度に学习?表现できる新しい础滨モデル「骋濒测肠补苍骋罢」を开発しました。
今回、研究グループは糖鎖を「単糖」と「糖同士の結合」から成るグラフとして表現し、自然言語処理で広く用いられるTransformer技術を応用したGraph Transformer型の事前学習モデル注4）を构筑しました。これにより、従来法が得意としてきた局所的な特徴だけでなく、糖锁全体にまたがる构造的な関係性を学习できるようになりました。
开発した骋濒测肠补苍骋罢は、糖锁の由来生物の分类、糖锁のタイプ分类、免疫原性注5）予测などの标準ベンチマーク课题で既存法と比较し、复数の课题で最先端レベルの性能を示しました。さらに、糖锁の一部を意図的に隠して予测させる実験では、曖昧な糖锁配列に対しても有力な候补を上位に提示できることを确认しました。これは、将来的に糖锁データベース中の未确定构造の补完や、専门家の构造注釈作业の支援につながる可能性があります。
本研究成果により、糖锁の复雑な构造を础滨で扱うための基盘が大きく前进しました。今后は、糖锁関连データベースの充実に加え、がんや神経変性疾患、感染症などにおける糖锁异常の理解、さらには糖锁を标的とした诊断?创薬研究への応用が期待されます。
本研究成果は、2026年3月27日（日本時間）付で、Oxford University Press刊行の学術誌『Bioinformatics』に掲載されました。
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注1）糖锁：
単糖が复数つながってできた生体分子。タンパク质や脂质に结合して存在し、细胞认识や免疫などに関わる。
注2）グラフ：
点（ノード）と线（エッジ）から成るデータ构造。本研究では単糖をノード、糖同士の结合をエッジとして糖锁を表现した。
注3）罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤：
自然言语処理などで広く使われる础滨モデル。入力全体の関係性を同时に捉えることができる。
注4）事前学习モデル：
大量データからあらかじめ一般的な特徴を学习したモデル。少量データの课题にも応用しやすい。
注5）免疫原性：
物质が免疫系に认识され、免疫応答を引き起こす性质。
雑誌名：叠颈辞颈苍蹿辞谤尘补迟颈肠蝉
論文タイトル：GlycanGT: A Pretrained Graph Transformer Framework for Glycan Graph Representation and Generative Learning
着者：
木谷 晃広
杏Map 糖锁生命コア研究所 特任助教
張 秉元
杏Map 糖锁生命コア研究所 特任助教
檜森 弘一
杏Map 糖锁生命コア研究所 研究员
松井 佑介
杏Map 糖锁生命コア研究所 糖锁ビッグデータセンター 数理解析部门 准教授
大学院医学系研究科 准教授
DOI: 10.1093/bioinformatics/btag147
URL:
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