機能ゲノム技術、特にCas9またはCas12を用いたCRISPR技術の進歩により、遺伝子ペアを不活性化する大規模なダブル摂動スクリーニングが容易になり、遺伝子間相互作用（GI）の実験的検出が可能になりました。しかし、ハイスループットでGIを検証することは不可能であるため、真の相互作用が既知であるゴールドスタンダードデータセットは存在しません [補足の項参照]。
テキサス大学MDアンダーソンがんセンターの腫瘍学John Paul Shen助教授と生物統計学Luis Leon-Novelo准教授 を責任研究者とする PLos Computational Biology 誌刊行論文において、各遺伝子の単一遺伝子フィットネス効果と各遺伝子ペアの相互作用を指定できる、再現性のある合成シミュレーションデータを生成できる DKOsim（Double-CRISPR Knockout Simulation ）が紹介されています。
DKOsimは、モンテカルロ法を応用し、単一遺伝子ノックアウト（SKO）シミュレーション手法をダブルノックアウト（DKO）設計に拡張することで、入力遺伝子のあらゆる組み合わせにおける遺伝子間相互作用をシミュレートします。
DKOsimを用いて、対数倍率変化（LFC）、遺伝子間相互作用（GI）の相乗作用の広がり、およびレプリケート間の相関の観点において、実際のダブルノックアウトCRISPRデータセットと酷似したシミュレーションデータセットを生成しました。
さらに、カバレッジ深度、ガイド効率、初期ガイド分布の分散といった重要な実験パラメータを体系的に調査することで、最適なCRISPRライブラリ設計を推定しました。
DKOsimは、GI検出のための最適な計算方法を特定し、将来の二重ノックアウトCRISPRスクリーニングの設計に貢献することが、期待されます。
[補足] Fig. 1引用下図参照
研究チームは、CTG（Compositional and time-course aware genetic analysis）[*1]とGEMINI [*2]という2つの異なる計算アプローチを使用してCRISPR DKOスクリーニングデータセットを分析することから始めました。SKO遺伝子の適合度スコアは高い相関を示しましたが、遺伝子ペアを対象とするGIスコアは基本的にランダムで、HeLa細胞株では2つの方法間で特定されたGIにほとんど重複がありませんでした。GIのグラウンドトゥルースがなければ、どの方法が真に相互作用する遺伝子ペアを検出しているかを判断できません。このことから、基礎となる真実として扱うことができる理論上のGIをシミュレートする体系的な合成データシミュレーションスキームとしてDKOsimが設計されました。
[*]
- CTG（Compositional and time-course aware genetic analysis）[Shen JP et al., Mol Cancer Ther. 2024. https://doi.org/10.1158/1538-8514.SYNTHLETH24-A023]
- GEMINI [Zamanighomi M et al., Genome Biol. 2019. https://doi.org/10.1186/s13059-019-1745-9]
[出典] "Double-CRISPR Knockout Simulation (DKOsim): A Monte-Carlo randomization system to model cell growth behavior and infer the optimal library design for growth-based double knockout screens" Yue Gu (1,2), Traver Hart (3), Luis Leon-Novelo (2), John Paul Shen (1). PLoS Comput Biol. 2026-04-17. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013510
- Department of Gastrointestinal Medical Oncology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, Texas, United States of America.
- Department of Biostatistics and Data Science, School of Public Health, University of Texas Health Science Center at Houston, Houston, Texas, United States of America.
- Department of Systems Biology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, Texas, United States of America.
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