2026年10月22日に報じられた情報によると、テキサス大学アーリントン校（UTA）とダラスにあるUTサウスウェスタン医療センターの研究チームが、人工知能（AI）と高度な統計手法を駆使し、複数の眼病に関わる分子の「制御スイッチ」を特定する研究を進めています。

このプロジェクトは、加齢黄斑変性症、緑内障、糖尿病性網膜症といった眼病を対象としています。UTAの統計学・データサイエンス教授であるシェリー・ワン氏は、「これらの病気は異なる細胞や生物学的プロセスに影響を及ぼしますが、遺伝子活動を制御する分子の『制御スイッチ』に何が起こるのか、という根本的な問いを共有しています」と述べています。

この4年間の研究は、国立眼病研究所（National Eye Institute）から196万ドルの助成金を受けています。ワン教授は、UTサウスウェスタンで小児科・公衆衛生学の助教授を務めるリン・シュー氏と共同でこの研究に取り組んでおり、統計学、バイオインフォマティクス、眼科生物学、臨床現場の専門知識を結集しています。彼らの目的は、視力を改善し維持するための標的治療法の開発に役立つツールを開発することです。

研究チームは、2つの計算ツールを開発しています。1つはベイズ統計学に基づき、大規模なゲノムデータを分析して、目の健康と病気の鍵となる「レギュレーター」（遺伝子のオンオフを切り替えるタンパク質）を特定するものです。このツールは、1,700以上のレギュレーターのリファレンスライブラリと目のサンプルを比較し、関連性の高いものを順位付けします。予備テストでは、分析時間が数分から数時間かかっていたこれまでの手法と比較して、数秒で完了することが示されました。

もう1つのツールはAIを活用し、眼組織の複雑なメカニズムを解明します。既存の全組織実験データと、各眼細胞タイプでレギュレーターがDNAに結合する場所を示すリファレンスマップを組み合わせることで、分子レベルでの詳細な理解を目指しています。