Preferred Networks（プリファード・ネットワークス、PFN）は、日英2言語対応の事前学習済み大規模言語モデル「PLaMo-13B」を開発。オープンソース・ソフトウェアとしてApache License 2.0で公開した。パラメーター数は130億で、日英2言語を合わせた能力では世界トップ級の性能だという。

深層ニューラルネットワークの基本構造は、メタAI（Meta AI）が開発した「LLaMA（Large Language Model Meta AI）」を踏襲し、今後の拡張に備えて手を加えたものを採用した。学習用データはオープン・データセットを基にPFNが独自に収集・加工した、1.4兆トークンの日英2言語のデータセットを使用。産業技術総合研究所の「AI橋渡しクラウド（ABCI）」を利用し、エヌビディアのGPU「A100」480基で1カ月弱の学習を実施したという。

ベンチマーク・テストでは、日本語能力では東京大学の松尾研究室が公開した「weblab-10B」を超え、英語能力ではMata AIの「LLaMA-2 7B」と同程度という結果が出た。この結果からPLaMo-13Bは、日本語を学習した大規模言語モデルの性能としてはトップ級で、他の日本語モデルに比べて優れた英語能力を持つとしている。

PFNは今後、PLaMo-13Bを基にした事前学習モデルや、指示学習させたモデルも公開する予定だ。

（笹田）

東北大学と理化学研究所の共同研究チームは、人工脂質を用いて作られた脂質ナノ粒子が、がん免疫や感染免疫を促進する性質を持つことを発見。この脂質ナノ粒子にメッセンジャーRNA（mRNA）を搭載したRNAワクチンは、がんや感染細胞を殺傷する「キラーT細胞」と呼ばれる免疫細胞を強く活性化することを明らかにした。

RNAワクチンは、病原体の目印となる「抗原」を遺伝子情報としてmRNAに組み込み、生体内でタンパク質がつくられるようにした製剤である。mRNAを生体内の細胞の中に届けるために脂質ナノ粒子（LNP：Lipid Nanoparticle）を使っており、新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）に対して迅速な応用が進んだ一方、その免疫誘導メカニズムには未解明な部分が多い。

研究チームは今回、マウスモデルを用いて、細胞性免疫の活性を基準にmRNA封入LNPの条件を検討し、脂質の組成、脂質と mRNA の配合比、調製条件に関して検討した。その結果、ビタミンEを構造内に含む人工脂質を用いてLNPを作製し、mRNAを組み込むと、キラーT細胞を強く活性化するRNAワクチンとして働くことを見い出した。

続いて、RNAワクチンのどのような性質が、自然免疫の活性化に関わるかマウスを用いて検討。LNPを構成する脂質の中でも、イオン化脂質と呼ばれる成分の脂溶性構造の違いが、免疫応答に寄与していることを見い出した。さらに、このLNPを生体内で取り込み、キラーT細胞にワクチン抗原を提示する免疫細胞を特定した。

今回の成果によるRNAワクチンのメカニズム解析は、より効率的なワクチンの開発や、目的のタンパク質を補充するmRNA医薬の創出につながることが期待される。研究論文は、ACSナノ（ACS Nano）電子版に2023年9月26日付けで掲載された。

（中條）

筑波大学と小山工業高等専門学校の共同研究チームは、磁気センサーを用いた非破壊診断により燃料電池内部の電流分布をリアルタイムに可視化する手法を開発し、電流分布には電圧波形に比べて回復遅れが生じることを明らかにした。さらに、電流分布のみを制御指標として、燃料電池の安定稼働を可能にする制御システムを実現した。

燃料電池は、発電時に二酸化炭素を発生せず、水しか出さないクリーンな発電技術として注目されている。しかし、水が電池内部に滞留して発電の邪魔をする「フラッディング」と、水を除去しすぎて水素イオンが透過する高分子膜が乾燥してしまう「ドライアウト」という二つの相反する現象の発生により、発電性能が低下するという問題がある。

研究チームはこれまで、磁気センサーを用いて燃料電池の不具合を検知し、これを制御する手法を検討してきた。今回は、電流分布の絶対的な値ではなく、運転初期状態からの差分という相対的な値を算出することでセンサー計測数と計算時間を削減。燃料電池内の電流分布をリアルタイムに可視化することに成功した。

さらに、同手法により、これまでに開発した電圧指標を用いた制御方法における電流分布を評価。この制御方法では電圧は安定するものの、電流分布には不具合時と同様の偏りがあることを明らかにし、電流分布のみに基づいたシンプルな制御方法により、燃料電池の電流分布を一定に保ち、安定状態での稼働を実現した。

研究論文は、アプライド・エナジー（Applied Energy）に2023年9月13日付けで掲載された。

（中條）

海洋研究開発機構、九州大学、産業技術総合研究所などの研究者で構成する共同研究チームは、小惑星探査機「はやぶさ2」が小惑星リュウグウから持ち帰ったサンプルを分析し、始原的な「塩（Salt）」と有機硫黄分子群を発見。初生的な有機物から親水性や両親媒性をもつ分子群まで、水－有機物－鉱物反応による化学進化の記録を捉えた。

研究チームは今回、リュウグウのサンプルの可溶性成分を熱水、有機溶媒、弱酸（ギ酸）、強酸（塩酸）の各溶媒を使って段階的に抽出。得られた成分をイオン・クロマトグラフィーと超高分解能質量分析法により、陽イオン、陰イオン、イオン性有機物について精密な解析をした。

その結果、最も溶解しやすい成分の化学組成を反映する熱水抽出物は、ナトリウムイオンに富むことが判明した。研究チームによると、ナトリウムイオンは、鉱物や有機物の表面電荷を安定化させる電解質として働き、一部は、有機分子などと結合することでナトリウム塩として析出していると考えられるという。

さらに、抽出物からは様々な有機硫黄分子も発見し、分析によって検出された硫黄の分子種は幅広い価数をもつイオン種や析出する無機塩と共存していることがわかった。小惑星リュウグウには元々、還元的な鉄やニッケルの硫化物が存在するが、水質変成を受けることで化学状態が変化し、親水性や両親媒性をもつ様々な硫黄を含む有機分子へと化学進化を遂げたとみている。

小惑星リュウグウは、地球が誕生する以前の太陽系全体の化学組成を保持する始原的な天体の一つである。今回の成果は、地球が誕生する以前の太陽系において物質はどのように存在していたのか、さらには、地球や海、そして生命を構成する物質の起源や進化を探求する上で重要な知見となるという。研究論文は、ネイチャー・コミュニケーションズ（Nature Communications）に2023年9月18日付けで掲載された。

（中條）

岐阜大学と九州大学の研究グループは、がん治療の効果を精密に映し出す重水素MRI法を開発した。放射線治療や抗がん剤による治療の後、数週間から数カ月にわたってがんの大きさが変わらないことがあるため、従来のCT（コンピュータ断層撮影）や MRI（磁気共鳴画像法）の画像からは、治療効果を判断することが難しかった。

重水素は核スピン（陽子と中性子を1つずつ）を持つため、MRIで信号を得られる。これまでに、ヒトへの応用が困難な超高磁場（磁場強度7テスラなど）MRIを利用した重水素MRIの研究があったが、今回の研究では臨床現場に広く普及している磁場強度1.5テスラの機器でも使える重水素MRI法を開発した。

研究グループはまず、1.5テスラの磁場に適合する検出器（9.8MHz）を使用して、重水と水を含む疑似試料を重水素イメージングで解析した。具体的には膵がん移植モデルマウスを作成し、重水30％を含む水を自由飲水で与え、経日的に重水素イメージングで撮影した。その結果、マウス体内の重水素のMRI信号は経日的に増強し、特にがん組織に顕著に蓄積することが明らかになった。

続いてモデルマウスに放射線治療や抗がん剤治療を開始し、1日目、3日目、7日目に重水素イメージングと通常のMRIで画像を取得した。その結果MRI画像ではがんの大きさが治療10日後も変わらないということしか分からなかったが、重水素イメージングで重水の蓄積を見ると、治療1日後、3日後に明確な変化を確認できた。

研究成果は9月21日、クリニカル・キャンサー・リサーチ（Clinical Cancer Research）誌にオンライン掲載された。今回の研究成果はがん治療の早期治療効果の判別だけでなく、さまざまな重水素含有分子を使用した機能、代謝イメージングへの応用も期待できるという。

（笹田）

大阪大学、名古屋大学、環境医学研究所などの共同研究チームは、目的とする遺伝子以外の変異（「オフターゲット効果」と呼ばれる）の発生率を極めて低く抑えた新しい遺伝子修正法「NICER」法を開発した。ゲノム編集法として広く知られる「クリスパー（CRISPR）」はオフターゲット効果の発生が多く、ゲノム編集を医療応用する際の懸念となっている。目的外の変異の発生を抑えられるNICER法により、遺伝性疾患治療の新しい展望が開かれる可能性がある。

研究グループは、ゲノム編集時に発生するオフターゲット効果の問題を解決するため、二つの新しいアプローチをとった。まず、DNAの2本鎖切断が変異の主要な原因となることに注目。DNA鎖を2本とも切断する代わりに1本の鎖だけを切断することで、変異のリスクを低減させた。さらに、外来性DNAドナーを使用せず、ヒトが元々持っている染色体をドナーとして利用することで、外来性DNAが予期せずゲノムに組み込まれないようにした。

同チームはまた、相同染色体（父方および母方から由来した形態の相等しい一対の染色体）に一つあるいは二つずつ、DNA1本鎖切断を追加で発生させる工夫をして、遺伝子修正効率を大幅に高めることにも成功。実験により、数塩基対以内の小さな遺伝子変異だけでなく、数百塩基対に及ぶ比較的大きな遺伝子変異も修正可能であることを確認し、ファンコニー貧血などの遺伝子疾患を起こす変異も修正できた。

研究論文は、ネイチャー・コミュニケーションズ（Nature Communications）に、2023年9月15日付けで公開された。

（中條）

東京工業大学、大阪大学、富山大学、静岡大学の共同研究チームは、乾電池（1.5ボルト）1本をつなぐだけで光る、世界最小電圧で発光する青色有機ELの開発に成功した。今回の技術により、テレビやスマートフォンなど有機ELを使ったディスプレイ機器の消費電力を大幅に削減できる可能性がある。

有機ELはテレビやスマートフォンなどで実用化されているが、駆動電圧が高く消費電力が大きいという問題がある。特に、赤・緑・青の光の三原色の中で、青色の発光が最もエネルギーを消費し、通常は4ボルト程度の電圧が必要となる。

研究チームは今回、2種類の有機分子の界面でアップコンバージョン（エネルギーの低い励起状態からエネルギーの高い励起状態を作り出すプロセス）を起こす独自の発光原理を用いて、超低電圧で光る青色有機ELを開発。開発した有機ELは、1.26ボルトから462ナノメートル（1ナノメートルは10^－9メートル）の青色発光が認められ、1.97ボルトでディスプレイ程度の発光輝度に到達した。

同チームによると、このような超低電圧での青色発光は青色発光ダイオードでも不可能であるため、有機・無機材料の双方を含めて、世界最小電圧で光る青色発光素子と言えるという。研究論文は、ネイチャー・コミュニケーションズ（Nature Communications）に2023年9月20日付けで掲載された。

（中條）

筑波大学、早稲田大学、名古屋大学などの研究者から成る共同国際研究チームは、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡（JWST）とアルマ（ALMA）望遠鏡を使った観測により、最も遠い131.4億光年かなたにある原始銀河団の中でも、とくに銀河が密集している大都市圏に相当する「コア領域」を捉えることに成功。多くの銀河が狭い領域に集まることで、銀河の成長が急速に進んでいることを明らかにした。

研究チームはまず、JWSTの高い空間分解能でコア領域を観測。電離した酸素イオンの光を4つの銀河から検出し、この光の赤方偏移（宇宙膨張により光源の銀河が遠ざかっていることによる波長の伸び）から、4つの銀河の地球からの距離を131.4億光年と同定した。

次に、この領域について、アルマ望遠鏡で以前に取得された、塵の出す電波の観測データに注目。解析の結果、4つの銀河のうち3つから、塵の出す電波を検出した。銀河の中の塵は、銀河を構成する重い星々がその進化段階の終末期に引き起こす超新星爆発で供給されると考えられている。これらの銀河に多量の塵があることは、銀河内の第1世代の星の多くがすでに一生を終え、銀河の成長が進んでいることを示しているという。

研究チームはさらに、このコア領域に密集した4つの銀河が、どのように形成され、進化するのかを理論的に検証するため、銀河形成シミュレーションを実行。その結果、観測された天体と同じく、宇宙が誕生してから6.8億年のころに、狭い領域に密集した4つの銀河が形成されることを確認。数千万年という、宇宙の進化のタイムスケールとしては短い時間で合体し、より大きな銀河に進化することを示した。

研究論文は、天文学専門誌、アストロフィジカル・ジャーナル・レターズ（Astrophysical Journal Letters）に2023年8月30日付けで受理された。今後掲載予定となっている。

（中條）

東京大学と筑波大学の研究グループは、海洋エアロゾルが含有する脂肪酸が光をほとんど吸収しないという事実を突き止めた。これまで90年以上にわたって、海洋エアロゾル中の脂肪酸が太陽光をよく吸収すると考えられてきたが、この定説が誤りであることを明らかにした。

海洋エアロゾルには生物が排出する脂肪酸などの有機分子が存在しており、その割合は質量にしておよそ40％になる。海洋エアロゾルが含有する脂肪酸の中でも代表的なものとしてノナン酸が挙げられ、これが太陽光を吸収して光反応を起こすことで雲の素（凝結核）になるアルデヒドやケトンなどの有機分子を生成すると考えられている。ノナン酸が太陽光を吸収する理由や仕組みについてはカルボン酸陰イオンの生成や、環状二量体の寄与、電子スピン禁制遷移の寄与など、さまざまな仮説が出てきたが、詳細は不明だった。

研究グループは独自の精製装置を作成し、ノナン酸を嫌気雰囲気（酸素を含まない大気）の−28℃という低温の条件で再結晶を15回繰り返すことで、極めて高純度のノナン酸を精製。この超高純度ノナン酸が紫外光を吸収する断面積を紫外吸収分光法を測定したところ、波長240〜310ナノメートルの光吸収度合いが過去のさまざまな研究結果に比べて明らかに小さくなっていた。海洋表面に届く太陽光の波長は295ナノメートル以上で、この結果から脂肪酸が太陽光をよく吸収するという定説が誤りであることが分かった。

さらに研究グループは、核磁気共鳴分光法で再結晶前のノナン酸が含有する不純物を調べた。その結果、再結晶前のノナン酸は多種多様な不純物を含有しており、その中には太陽光を吸収することが分かっているケトンが存在することが分かった。再結晶前のノナン酸中のケトンの濃度は0.1％未満とごく微量だが、これまで定説となっていた脂肪酸の光吸収が、ケトンなどの不純物によるものであることが明らかになった。

研究成果は9月20日、サイエンス・アドバンシズ（Science Advances）誌にオンライン掲載された。今回の研究で海洋エアロゾルに関する光反応の理解が進み、気候変動の予測精度が向上すると期待される。

（笹田）

東京大学などの研究グループは、C型肝炎ウイルス駆除後の発がんリスクを予測する機械学習モデルを開発した。開発したモデルはWebアプリとして公開している。

肝がんの大きな原因の1つであるC型肝炎ウイルスは、ほぼすべての症例で駆除できるようになったが、駆除後にも肝がんは発生し、そのリスクは患者によって大きく異なる。患者ごとに異なる発がんリスクを見積もることは難しく、効果的な治療戦略を立てることが困難だった。

研究グループは、C型肝炎ウイルス駆除後の肝がん発症に関する多施設研究グループである「SMART-Cグループ」に登録がある1742人の患者情報を利用して機械学習モデルを構築した。C型肝炎ウイルス駆除が済んだ時点の年齢、性別、BMI、肝臓の線維化マーカー（血小板）、炎症マーカー（AST、ALT）、腫瘍マーカー（AFP）、肝機能指標（総ビリルビン、アルブミン）、酸化ストレスマーカー（γ-GTP）、糖尿病の有無、飲酒歴の有無といったデータを患者1人ごとに抽出し、経過観察期間の肝がん発症リスクを予測する機械学習モデルを構築。大垣市民病院に登録がある977人の患者データでモデルの精度を検証した。

機械学習モデルは、さまざまな疾患リスクの予測に使われている「Cox比例ハザードモデル」を基にしたものに加え、「ランダム・サバイバル・フォレスト」を基にしたもの、深層学習を基にしたものなど4種類を構築。検証の結果、ランダム・サバイバル・フォレストを基にしたモデルが最も高い精度を記録した。このモデルのc-indexは、SMART-Cグループのデータで検証したときに0.936、大垣市民病院のデータで検証したときに0.839（1に近いほど精度が高い）となった。研究グループはこのモデルを最終モデルに選定し、SMARTモデルと命名した。

研究成果は9月14日、ジャーナル・オブ・ヘパトロジー（Journal of Hepatology）にオンライン掲載された。研究グループは、臨床現場で利用することで、患者ごとの発がんリスクに応じた個別化医療に貢献できるとしている。

（笹田）

東京大学の研究チームは、深層学習を実行するニューラルネットワークに脳の神経細胞を模したゆらぎを導入することで、同ニューラルネットワークが持つ脆弱性の一部が軽減できることを明らかにした。

深層ニューラルネットワークは、敵対的攻撃と呼ばれる悪意のある攻撃によって騙されてしまうことが知られている。例えば、敵対的攻撃の手法で生成された「止まれ」の道路標識は、人間が見ると明らかに「止まれ」の標識であっても、人工知能（AI）は正しく認識できない場合がある。こうした脆弱性は、AIを社会実装する際に大きな障壁となる。

本研究チームはまず、敵対的攻撃を実行する新しい手法を考案し、敵対的サンプルの画像を生成。その後、深層ニューラルネットワークの入力層、隠れ層の2通りの箇所にそれぞれゆらぎを導入し、敵対的サンプルが正しいカテゴリーに分類されるか、もしくは敵対的サンプルと同じく誤って分類されるかどうかを調べた。

その結果、入力層にゆらぎを導入した時よりも、後段の隠れ層にゆらぎを導入した時の方がはるかに、敵対的サンプルが正しいカテゴリーに分類される割合が増えることが判明。入力層ではなく隠れ層にゆらぎを導入することで、今回の敵対的攻撃に対する脆弱性を軽減できることがわかった。

同チームによると、この方法を用いることで、人間などの動物の振る舞いにより近いAIが作成できる可能性が高くなるという。研究論文は、ニューラル･ネットワーク（Neural Networks）誌オンライン版に、2023年9月15日に掲載された。

（中條）

金沢大学、東北大学、京都大学などの国際共同研究チームは、電子を効率よく加速、散乱させる電磁波（コーラス波動）が水星の朝側（水星から約1200キロメートル内）で発生していることを、世界で初めて観測した。水星のX線オーロラ（X線の放射）はこれまで発生メカニズムが十分に分かっていなかったが、今回の成果により、このコーラス波動で散乱された電子が水星表面に衝突して発生していることが示されたとしている。

研究チームは今回、水星磁気圏探査機「みお」に搭載した電磁波観測器「PWI」を用いて、史上初の水星での電磁波観測を実施。交流磁界データから、水星の朝側の限られた領域で強いコーラス波動を検出した。同チームは、水星の朝側の磁力線は太陽風の影響が小さく、曲率が小さいため、磁力線に沿って電子から電磁波にエネルギーが効率よく授受され、コーラス波動が発生しやすくなると考察。水星環境を模擬した数値シミュレーションにおいて、そのことを確認した。

地球では、コーラス波動が夜側から昼側の広い範囲で観測され、このコーラス波動により、低いエネルギーの電子が放射線になるまで効率よく加速することが知られている。一方、水星の磁場は地球と比べて約1％と極めて弱く、地球のようなコーラス波動が発生するかどうかわかっていなかった。研究論文は、科学誌ネイチャー・アストロノミー（Nature Astronomy）に、2023年9月14日付けで掲載された。

（中條）

東京大学の研究チームは、ヒトゲノムの中で解読が困難な領域（「暗黒領域」と呼ばれる）である、縦列反復配列の組成を明らかにすることに成功した。縦列反復配列とは、リピート単位が隣り合って縦列式に重複している繰り返し配列であり、個人差が大きく、約60カ所の領域は疾患との関連性が報告されている。

研究チームは今回、日本人健常者270人の集団データを解析し、暗黒領域の約200万カ所の縦列反復配列について、その組成を分析した。その結果、分析したうち約32万2000カ所の領域の個人差は大きく、周辺の領域に比べると、多様性が大きいことが判明。繰り返し単位が1種類の単一型よりは、複数の単位が混在する複合型が多く存在し、複合型は単一型に比べ塩基の変化が大きく、長さは短い傾向にあることがわかった。さらに、約8900個の領域では、疾患に関連する領域の候補と考えられる、伸長が顕著な個人ゲノムが観察された。

研究チームによると、このように多様性の大きな領域は、疾患に関連する可能性があり、今後の疾患研究の基礎的情報として重要になるという。研究論文は、ネイチャー・コミュニケーションズ（Nature Communications）に2023年9月14日付けで掲載された。

（中條）

東北大学と明電舎の研究グループは、送電網の停電からの復旧のしやすさを評価・分析するアルゴリズムを開発し、送電線の電気抵抗による損失が小さい配電経路が、停電時からの復旧も容易であることを明らかにした。停電時は隣接する配電エリアの供給余力を融通することで早期に停電から復旧できるが、配電経路の停電からの復旧しやすさを定量的に評価し、数理解析する手法は確立されていなかった。

研究グループは配電経路の停電からの復旧しやすさを評価する指標を提唱し、数理アルゴリズムを開発。さらに開発したアルゴリズムから、送電線の電気抵抗による損失が小さい配電経路を設定することで、事故時に停電のまま残ってしまうエリアが小さくなるとの結果を得た。

研究では、送電網の供給源（送電網の送出点）そのものが故障するという重大な事故を想定し、送電網の日本標準モデルを対象に120通りの需要パターンでシミュレーションを実施。その結果すべての需要パターンで、送電網の電気抵抗による損失が小さい配電経路を設定すると、停電のまま残ってしまうエリアを同等あるいは縮小することが分かった。

損失が少ない配電経路を設定することは、無駄になる電力を最小化することを意味する。研究では電力の無駄を最小限に抑えた配電経路を設定することで、停電からの復旧もしやすくなることを示しており、送電網の事故耐性を高めることで、環境への配慮も同時に可能になることを示している。

（笹田）

京都大学、古河電工、SuperPowerの研究グループは、交流の大電流を流せ、交流損失が小さい高温超伝導集合導体「SCSCケーブル（Spiral Copper-plated Striated Coated-conductor cable）」を開発。1キロアンペアの交流電流の通電と、従来比で10分の1に交流損失を低減させることに成功した。従来の高温超伝導集合導体であるテープ形状の薄膜高温超伝導線は交流損失が大きく、キロアンペア級の電流を流せない上に、テープ形状の幅の方向に曲げにくく、多様な形のコイルを作れないなどの短所がある。

研究グループは、細く分割した薄膜高温超伝導線をコア（芯材）の周りにらせん状に巻き付けることで、交流損失を小さくする研究を進めている。今回の研究では、直径3ミリメートルの金属コアの周りに1層当たり3本、6層に渡って合計18本の薄膜高温超伝導線を巻き付けたSCSCケーブルを試作。これを液体窒素でマイナス196度に冷やして、1キロアンペアの交流電流を流すことに成功した。

試作したケーブルの直径は4ミリメートルで、1平方ミリメートル当たり80アンペア以上の密度で電流を流した計算になり、一般的な電線である銅線の電流密度の数十倍に相当する。このケーブルをマイナス253度まで冷やせば、さらに大きい数キロアンペアの電流を流すことができ、電流密度は1平方ミリメートル当たり100〜200アンペアに達するという。高い密度で交流電流を流せると、強い磁気を発生させることが可能になる。SCSCケーブルは任意の方向に曲げられるため、多様な形のコイルを形成することが可能だ。

また、別に試作した4層構成のSCSCケーブルを液体窒素で冷やして、100ミリテスラの交流磁界をかけて交流損失を測定したところ、同じ条件下で従来のテープ形状の薄膜高温超伝導線に比べて、10分の1まで低減できていることが確認できたという。

研究成果は9月14日、フランス・エクス＝アン＝プロヴァンスで開かれた「第28回マグネット技術国際会議（The 28th International Conference on Magnet Technology）」で発表された。

（笹田）

東京大学、東北、東京海洋大学の共同研究チームは、日本の南（北太平洋亜熱帯域）の海の深さ100～500メートルに広く分布する水温均一な水塊「亜熱帯モード水」の厚さの増減が、海面付近の水温を通じて台風の発達・減衰に影響していることを発見した。

研究チームは今回、日本の南の海域（北緯20～35度、東経130～138度、ただし、黒潮の南側のみが対象）で、2010～2021年に「アルゴフロート」が観測した水温・塩分の鉛直プロファイルを解析した。アルゴフロートは、通常は深さ1000メートルを漂流し、10日に1度、深さ2000メートルと海面の間を往復し、水温・塩分の鉛直分布を測定する自動測器である。

その結果、季節を問わず、亜熱帯モード水の厚い場所ほど、亜熱帯モード水より上の海洋表層の水温構造が押し上げられ、同じ深さで見ると水温が低下する傾向を見い出した。また、台風の発達に強く関係すると考えられている夏の海洋表層の貯熱量も、亜熱帯モード水の厚い場所ほど低い傾向を示すことがわかった。

同チームはさらに、気象庁が作成している50年間（1972～2021年）の台風データを解析したところ、亜熱帯モード水が厚いほど、台風の発達率が低下するという傾向を発見。最近（2017～2020年）の3つの台風を対象に数値シミュレーションを実行したところ、亜熱帯モード水が2015年時点のように厚かったならば、それに伴う海面水温低下のため、3つの台風の中心気圧は最大で3～9ヘクトパスカル（hPa）弱まっていたであろうとの知見を得た。

研究チームによると、将来この水塊の縮小が予測されており、地球温暖化に伴う海面水温上昇、台風強化、海洋貧栄養化、生物生産減少がさらに強化されることが示唆されるという。研究論文は2023年9月13日付でサイエンス・アドバンシズ（Science Advances）に掲載された。

（中條）

理化学研究所、広島大学などの共同研究チームは、マウスの胚性幹細胞（ES細胞）で働く転写制御因子の挙動を1分子精度で定量解析し、ES細胞の分化多能性を維持するための新しいメカニズムを発見した。幹細胞研究分野に新たな知見をもたらすほか、iPS細胞の作製効率の向上や品質の安定化などに貢献することが期待される。

ES細胞は、体のどの細胞にも分化できる性質（分化多能性）を持っている。「Nanog」と「Oct4」は、ES細胞が分化多能性を維持するために必須の転写因子であり、自分自身の発現をそれぞれ促進させるとともに、互いの発現も促進させる。だが、NanogやOct4の細胞内での分子動態とクロマチン（染色体の構成要素）構造の変化、分化多能性との関連性は明らかにされていなかった。

研究チームは今回、ゲノム編集技術を用いて、NanogもしくはOct4と蛍光タンパク質との融合タンパク質を発現するマウスES細胞を作製。「薄層斜光照明法」を用いて特殊な顕微鏡で、転写因子に融合した蛍光タンパク質を、生きたES細胞の核内で1分子ずつ観察できるようにした。

さらに、マウスES細胞が分化する瞬間のNanogとOct4の動きを1分子精度で観察し、デオキシリボ核酸（DNA）上での滞留時間や頻度など物理的な挙動に関するさまざまな特徴を定量解析。その結果、Nanogは分化が始まるとDNA上に長くとどまるようになるなどの新たな相関を発見し、NanogとOct4が協働してES細胞の分化が進み過ぎないように制御するという新しい「負のフィードバック機構」を見い出した。

研究論文は、科学雑誌エンボ・ジャーナル（The EMBO Journal）オンライン版に2023年8月23日付けで掲載された。

（中條）

東北大学、国立環境研究所、フランス・エコール・ポリテクニーク、フランス気候・環境科学研究所、フランス・ネクスト（Nexqt）の研究グループは、住宅用太陽光発電システムと電気自動車を組み合わせた温室効果ガス削減策について、フランス・パリ近郊での導入効果を試算した。太陽光で発電した電力を電気自動車（EV）のバッテリーに充電し、蓄電池として活用することで、二酸化炭素排出量を最大76％削減できるという。

研究グループは、電力自給率や二酸化炭素排出量について、系統電力とエンジン車を利用した場合と、住宅用太陽光発電システムとEVバッテリーを活用した場合について、技術経済分析の手法で比較した。比較対象年を2019年、分析時間解像度を1時間ごとに設定し、屋根面積は都市全体の最大70％を活用、乗用車はすべてEVに置き換えたと仮定。太陽光とEVの組み合わせで、電力需要の最大31％をまかなえると試算した。

都市化が進んだパリでは、太陽光を設置できる屋根面積が限られることから、住宅など低層建物が多いパリ近郊のイル＝ド＝フランス地域圏に対象を拡大したケースでも試算。イル＝ド＝フランス地域圏では、太陽光とEVの組み合わせで、電力需要の60％程度をまかなえるという。

経済性を最大化して仮定すると、2030年のエネルギー・コストを最大23％、二酸化炭素排出量を最大76％削減できることが分かった。パリは高緯度地域に位置しているため、太陽光発電による発電量の季節変動が大きく、冬季のエネルギー需要も大きい。都市の面積当たりのエネルギー需要が高く、屋根面積が狭いという太陽光発電には不利な条件が揃っているが、周辺地域も合わせたイル＝ド＝フランス地域圏全体で太陽光とEVを活用することで、大きな効果が得られることが分かった。

研究成果は8月25日、アプライド・エナジー（Applied Energy）誌にオンライン掲載された。

（笹田）

東京大学などの研究チームは、ラジオ波焼灼術による肝がん根治手術後の予後を予測するAIモデルを開発した。チャットGPT（ChatGPT）などの大規模言語モデルの基盤技術であるトランスフォーマー（Transformers）を基に新たなAIモデルを開発し、従来の深層学習を基にしたAIモデルよりも予後予測能力が高まることを初めて示した。

研究グループは、1999年2月から2019年12月までに東京大学医学部附属病院消化器内科で肝細胞がんの初回ラジオ波焼灼術を受けた1778人のデータを使ってトランスフォーマー・モデルを構築。具体的には1778人のデータのうち1422人分を訓練データに、178人分を最適な学習パラメーターを抽出するための検証データに、178人分を作成したモデルの精度を検証するためのテスト・データに使用した。1人1人のデータは、ラジオ波焼灼術時点の年齢、性別、肝臓の線維化マーカー、炎症マーカー、腫瘍マーカー、肝機能指標、肝炎ウイルス、肝がんの個数、最大腫瘍径、飲酒歴の有無など16種類を抽出した。比較のため、従来の深層学習を基にしたモデルも構築し、178人分のテスト・データで、それぞれのモデルの精度を評価した。

両モデルのc-indexを比較したところ、トランスフォーマー・モデルが0.69で、従来の深層学習モデルが0.60（1に近いほど精度が高い）となり、トランスフォーマー・モデルの方が精度が高かった。また、トランスフォーマー・モデルは外部のテスト・データを高リスク群と低リスク群の2群、あるいは高リスク群、中等度リスク群、低リスク群の3群に分ける高い識別能を示した。

研究成果は9月9日、ヘパトロジー・インターナショナル（Hepatology International）誌にオンライン掲載された。研究チームは、トランスフォーマーを基にしたモデルについて、肝がんに限らず他の医療分野にも応用できるとしている。

（笹田）

東北大学、九州大学、東京都立大学の共同研究チームは、無機機能性材料（様々な機能を持つ無機物の材料）の開発において、アニオン（陰イオン）組成を容易に幅広く制御する技術を開発した。無機機能性材料の開発ではこれまで主に、カチオン（陽イオン）組成の制御が用いられてきた。今回の成果により、従来の材料合成技術で実現できない反応条件で材料を合成できるようになり、燃料電池や蓄電池などの高効率エネルギー変換・貯蔵技術への応用や新物質探索への展開が期待される。

研究チームが今回開発した技術は、外部から電圧を印加することで電解質のイオンを駆動し、任意量のアニオン種を注入することで対象材料のアニオン組成を制御するというもの。流した電流の量により注入するアニオン量を制御でき、外部から電圧を印加する操作により従来技術では実現できない極限的な反応条件を実現できるという。

同チームはこの技術を用いて、高機能触媒や燃料電池電極として利用されるペロブスカイト型酸化物の酸素の一部をフッ素に置き換える実験を実施。狙った量のフッ素を酸化物粒子の内部にまで注入でき、その量を制御できることを実証した。さらに、大電圧を印加し、既存の合成方法より大きな駆動力で反応を進めることで、通常の合成条件では出現しないナノ結晶を含む準安定相を合成することにも成功した。

研究論文は、科学雑誌アドバンスト・ファンクション・マテリアルズ（Advanced Functional Materials）に2023年9月7日付けで掲載された。

（中條）