音声コミュニケーションの神経生物学
デューク大学医療センターの研究者たちは、ヒトの声の学習に関する手がかりを得るために、Songbirdゲノムを研究しています。
音声コミュニケーションの神経生物学
はじめに
音声学習は、音を聞き、それを繰り返す能力であり、実行するために進化した動物の少ない複雑な行動です。音を模倣できる歌鳥やその他の動物を研究することで、人間と他の動物を区別する重要な形質の1つである話し言葉の能力の根底にある分子メカニズムに対する洞察を得ることができます。
デューク大学医療センターの神経生物学教授であり、ハワードヒューズ医学研究所の研究者であるErich Jarvis博士は、声帯学習の神経生物学を理解するためにソングバードを研究する研究者チームを率いています。彼らは、人間の脳がどのように発話し、認識し、語学を学ぶかのモデルとして、Songbirdsを使用しています。
iCommunityは、Jarvis博士の研究について、またイルミナのシーケンスシステムがどのように知識をボーカルラーニングの遺伝的基盤と脳機能のメカニズムに進化させているかについて、Jarvis博士と話しました。
Q：歌鳥はなぜボーカルラーニングの勉強に適したモデルなのでしょうか？
Erich Jarvis（EJ）：サクラ、オウム、ハチドリなどの動物は、音を模倣することができます。これにはイルカ、クジラ、アシカ、コウモリ、ゾウ、そしてもちろんヒトなどの哺乳類が含まれます。
対照的に、サルや尖圭コンジローマは、喉頭を使って音を模倣することはできません。多くの人が、霊長類の中で最も親しい親戚であるため、これは非常に驚くべきことです。サルや偉大な猿は、さまざまな文脈で作り出す方法を学ぶ自然音しか生成できません。しかし、実際の暗号構造と構文は自然です。
人間と歌唱の鳥は互いに遠くに関係していますが、音声コミュニケーションのための脳パスウェイの組織も似ています。これには、音声学習に必要な運動前パスウェイと、学習した発声の産生に必要な運動パスウェイが含まれます。
Q：Bird 10,000 Genomes（B10K）プロジェクトとは？
EJ：私はB10Kイニシアチブの一員です。BGIやその他の共同研究者が2015年に正式に立ち上げ、今後5年以内にすべての既存の鳥種からゲノムシーケンスを生成しました。1 現在、シーケンスにはイルミナのテクノロジーを使用しています。B10Kプロジェクトは、アビアンフィロゲノミクスプロジェクトの成功の上に成り立っています。このプロジェクトは、脊椎動物クラス全体ですべての代表的な種類の注文の大規模シーケンスを実行するための最初の概念実証と、そのようなゲノムでできる発見の種類への窓を提供します。Avian Phylogenomics Projectは、BGIのGuojie Zhang氏、コペンハーゲン大学のTom Gilbert氏、そして私自身が率いていました。
最後に、1家族あたり1種の鳥のゲノムを200個以上シーケンスしました。
B10Kプロジェクトでは、生きた鳥類のクラス全体のゲノムレベルの生命樹を完成し、遺伝的変異と表現型変異の関連性を同定することができます。2 その過程で、幅広い種の遺伝進化、生物地理、生物多様性のパターンの相関を明らかにし、さまざまな生態学的要因の影響と生物の進化に対するヒトの影響を評価し、生物類の全クラスの人口統計学的履歴を明らかにしたいと考えています。
私の焦点は、音声学習の遺伝学を研究することです。私の調査では、発声学習を持つ少数の希少集団の遺伝子、発声行動、および関連する脳の経路を、発声学習を持たないほとんどの種と比較する必要があります。
Q：B10Kプロジェクトの一環としていくつの鳥ゲノムがシーケンスされ、どのようなシーケンス技術が使用されましたか？
EJ：最後に、1家族あたり1種を表す200以上の鳥のゲノムをシーケンスしましたが、そのほとんどはBGIで行われました。これらのゲノムのうち48個はすでに公表されています。 2 , 7 いくつかの理由から、このプロジェクトのより深い分類レベルの段階にシーケンスを試みています。第一に、一連の分類レベルでの系統遺伝学の幅が広がります。第二に、私たちは、数十年にわたって議論の的となってきた鳥の系統を理解するために、各レベルでゲノムを使用することができます。
以前は、鶏肉とゼブラのヒレ肉はサンガーシーケンスでシーケンスしていました。その他の鳥のゲノムは、次世代シーケンサー（NGS）技術を用いてシーケンスしました。ほとんどはイルミナのシーケンスシステムを使用してシーケンスされ、その他はRoche 454またはPacBioシーケンスを使用してシーケンスされました。
“HiSeqシステムを選んだ主な理由は、コスト、カバレッジ、スピード、柔軟性でした。”
Q：研究のためにNGSとHiSeqシステムを選択された理由は何ですか？
EJ：ショットガンシーケンスでは、反復領域を組み立てるのは困難です。NGSを使用して、反復領域を通してより良いアセンブリ品質を提供するジャンピングライブラリー、およびGCリッチ領域を通してより良いシーケンスを提供するTruSeq DNA Library Prep（バージョン3ケミストリー）を生成し始めました。2014年末に発表した鳥のゲノムでは、約半数が複数のジャンプライブラリーを使用して行われ、残りの半数は2つのジャンプライブラリーを使用して行われました。2 , 7
HiSeqシステムを選んだ主な理由は、コスト、カバレッジ、スピード、柔軟性でした。塩基対の精度を得るためには、塩基対を正確に呼び出し、シーケンスが難しい領域からリードを取得するために、ある程度のカバレッジが必要です。また、必要な20～30 ́のカバレッジをコスト効率良く生成するには、特定の価格帯のシーケンスが必要です。また、時には、より高品質のアセンブリを生成するために、最大100́のシーケンスが必要になります。また、HiSeqシステムは高速で、1回のランで1つのレーンで複数の種をシーケンスすることができます。これにより、一度にシーケンスできる種の量を増やすことで、研究のペースが速まります。最後に、イルミナベースのデータを取得し、さまざまな方法で多くのことを実行できるプール、ライブラリー、アルゴリズムを備えた柔軟性があります。
Q：B10Kプロジェクト以外で、他のシーケンスイニシアチブに参加していますか？
EJ：私は、10,000の脊椎動物ゲノムのシーケンスに重点を置いたG10Kプロジェクトのリーダーたちと協力しています。3これらのリーダーには、サンクトペテルブルク州立大学のSteven O’Brien博士、カリフォルニア大学のDavid Haussler博士、サンタクルーズ（UCSC）、サンディエゴ動物園のOliver Ryder、スミソニアンのKlaus-Peter Koepfli氏、UCSCのBeth Shapiro氏、そして私自身などが含まれます。信頼できる人数に応じて、60,000～66,000種の 脊椎動物が存在します。1つの脊椎動物種につき1つの属をシーケンスし、合計で約9,500種の属をシーケンスしたいと考えています。
鳥やその他の脊椎動物のゲノムを使って、ボーカルラーニングの進化とメカニズムに関する質問に答えます。特に、異なる声の学習者のゲノムを研究して、例えば、各系統内であっても、異なる歌鳥やオウムが他の人々と比較してより高度な能力を持っている理由を理解することに関心があります。これには、これらの脳回路のセットアップに関与する遺伝子を特定し、ある種の脳回路が新しい曲を模倣して学習するのを可能にする一方で、他の種ではできない遺伝子も特定することが必要です。次に、マウスなど、音を模倣できない種でこれらの遺伝子を操作して、何が起こっているかを確認します。これらの回路を誘導して、マウスに音を模倣させることはできますか？ 動物が乳児のときと同じように模倣できる重要な発達期間を再開するために遺伝子を修正できますか？
Q：声の学習に関与する遺伝子を特定しましたか？
EJ：pre-B10Kプロジェクトフェーズ（つまり、鳥の分類学的レベルの順序）のゲノムシーケンスを使用して、約50の候補遺伝子を同定しました。これらの遺伝子は、ヒトの脳や声帯学習鳥と、ヒト以外の霊長類の脳や声帯非学習鳥の制御に違いがあります。5 , 6 これらの違いは、ヒトや声帯学習鳥種の遺伝子の制御ゲノム領域の変化によって引き起こされると考えており、これはそのゲノムに見られます。4 これらの遺伝子の違いをマウスや声帯非学習鳥の脳に取り込むことに取り組んでいます。これらの遺伝子の一部は結合性を制御でき、未発表の研究結果は、これらの遺伝子が何らかの発声行動を制御する可能性があることを示唆しています。しかし、これらの脳回路の形成を担う遺伝子のネットワーク全体を変化させているマスター制御遺伝子はまだ同定されていません。
イルミナのシーケンスシステムを使用して、見逃した遺伝子を特定するために、RNA-Seqでこれらのアレイ実験を繰り返しています。
Q：RNAまたはmRNAの追跡調査も行っていますか？
EJ：2014年、マイクロアレイを用いたRNA発現解析を公表し、ヒトと声帯学習鳥における収束遺伝子発現の変化を発見しました。6収束遺伝子発現の違いは、ヒトの発話脳領域と歌鳥の歌脳領域で発生しました。イルミナのシーケンスシステムを使用して、これらのアレイ実験をRNA-Seqで繰り返し、見逃した遺伝子を同定しています。マイクロアレイRNA発現研究で同定された遺伝子は、陽性対照として機能します。RNA-Seqの利点は、脳領域とその細胞に発現しているすべての遺伝子を検出できることです。マイクロアレイを使用したRNA発現解析では、アレイに配置されている限られた遺伝子セットのみを検出できます。このため、発話領域で大きな遺伝子ネットワークの違いを引き起こすマスターレギュレーターなど、重要な遺伝子を見逃したと確信しています。
さらに、これらの脳領域が、鳥とヒトの間で、脳領域あたり最大50～70の何十もの遺伝子に収束的な変化をもたらす理由を探っています。ChIP-Seqを用いて、発声鳥の運動領域と人間の脳の発話領域にエンハンサーの違いがあるかどうかを調べています。ChIP-Seqアプローチがない場合、エンハンサー領域の違いを脳領域ごとに1遺伝子ずつ同定するには、数百年ではないにしても数十年かかります。
Q：あなたのSongbird研究は、人間の発話を理解する上で意味がありますか？
EJ：長い間、これらの発見はすべて鳥に生かし、他の科学者がそれをヒトに応用すると考えていました。私はすぐに、人々が私たちの仕事に興奮していたにもかかわらず、私たちの発見を人間に変えることができなかったことを発見しました。数年前に、私はこれらの研究を自分で実施することに決めました。これには、鳥とヒトのゲノムと脳領域、およびボーカルラーニング遺伝子がどのように発現しているかを比較した研究が含まれます。Allen Institute for Brain ScienceやRIKEN Brain Sciences Instituteなど、ヒトおよびヒト以外の霊長類の脳の解析に関わる他の機関の同僚の支援を受けました。6
この研究の結果、臨床応用が行われる可能性があります。マウスで通信回路を誘導または修正する方法を解明した後、損傷時の修理方法を見出すことができるか確認したいと考えています。最終的には、脳卒中やその他のタイプの外傷の後に発話脳回路を修復したり、自閉症児の脳回路の特定の遺伝子を調節するように設計された薬剤を開発したりできる可能性があります。
ChIP-Seqアプローチがない場合、エンハンサー領域の違いを脳領域ごとに1遺伝子ずつ同定するには、数百年ではないにしても数十年かかります。
Q：研究における次のステップにはどのようなものがありますか？
EJ：B10Kグループからゲノムを取得し、種の概念を再定義するプロジェクトに取り組みたいと思います。8 これまで、種の同定と区別の決定方法は主に形態によって行われていました。例えば、鳥の翼の色や形、または哺乳動物の足の大きさは、どの種が互いに関連し、誰が誰を生んだかを判断するために使用されます。B10Kでゲノムを研究するにあたり、多くの形態学的特徴が収束しているため、これらの形態ベースの種の系統の多くの部分が間違っていることがわかりました。基礎となるゲノムを見てみると、誰が誰と関連しているかに違いがあることがわかります。また、時に私たちが1つの種と考えていたものが2つの異なる種であり、2つの種が実際に1つであるということもお分かりいただけると思います。
また、UCSCの同僚のBeth ShapiroとEd Greenとも仕事をしています。彼らは、一連の種の共通の祖先を再構築しようと関心を持っています。特定のクラスのすべての種のゲノムシーケンスがあり、十分な多様性が表されている場合、理論的にはゲノム内のすべての塩基の共通の祖先を再構築できるアルゴリズムがあります。その後、これらの染色体を合成し、細胞に移植し、鶏や哺乳類などの胚を受精させ、この一般的な祖先ゲノムを産み出すことができます。
イルミナの製品とシステムの詳細については、こちらの記事をご覧ください。
HiSeqシステム、www.illumina.com/systems/sequencing-platforms/hiseq-2500.html
参考文献
- Zhang G, Rahbek C, Graves G, et al. ゲノミクス：鳥のシーケンスプロジェクトはを出発します。Nature 2015;522,34。
- Jarvis ED, Mirarab S, Aberer AJ, et al. 全ゲノム解析は、現代の鳥類の生命の樹への初期の枝を解き明かします。科学。2014;346(6215):1320–1331。
- Genome10K サイエンティストコミュニティ。Genome 10Kプロジェクト - A Way Forward Ann. Rev. Animal BioScience . 2015;3:57–111。
- Whitney O, Pfenning AR, Howard JT, et al. 行動的に制御された遺伝子と歌唱ゲノムのコアと領域が濃縮された遺伝子発現ネットワーク。科学。2014;346 (6215):1256780。
- Wang R, Chen C-C, Hara E, et al. 声帯学習者の脳におけるSLIT-ROBO軸索ガイダンス遺伝子の収束的な差動制御。J. Comp. ニューロン。2015;523:892–906。
- Pfenning AR, Hara E, Whitney O, Rivas MR, et al. 人間の脳や歌を学習する鳥の脳における収束性転写スペシャライゼーション。科学。2014;346(6215):1256846。
- Zhang G, Li C, Li Q, et al. 比較ゲノミクスは、鳥のゲノム進化と適応に関する洞察を明らかにします。科学。2014; 346(6215):1311–1320。
- Jarvis ED。鳥類フィロゲノミクスプロジェクトからの視点：脊椎動物クラスの全ゲノムシーケンスで答えることができる質問。Ann. Rev. Animal Biosci . 動物生物科学 . 2016;4:45–59。