新たな研究で、DNA、RNA、そしてタンパク質配列の解読と設計を、分子レベルからゲノムレベルまで類のない精度で行える、「Evo」という機械学習モデルが発表された。全ゲノム配列を予測、生成、操作するEvoの能力は、合成生物学の方法を変える可能性がある。「細胞制御の全段階における変異の影響を予測し、DNA配列を設計して細胞機能を操作する能力は、疾患の診断と治療に対して多大な影響をもたらすだろう」と、関連するPerspectiveでChristina Theodorisは述べている。DNAは、たった4種類のヌクレオチドで生命に不可欠なすべての遺伝情報をコードしている。ゲノム配列の差異は、特定の生物学的機能のために選択された適応を反映している。これらの差異は、生物が新たなまたは変化しつつある環境に適応できるようにすることで進化を促す。DNA配列決定技術の進歩により、ゲノムの差異を全ゲノムスケールでマッピングできるようになった。これらのデータを新しい機械学習アルゴリズムと組み合わせれば、DNA、RNA、タンパク質の機能とその相互作用を理解できる包括的なモデルを構築できるだろう。しかし、大規模言語モデル（LLM）の成功に触発された一部の研究者は、同様な技術を適用してDNAを「言語」としてモデル化することを試みているが、現在の生成モデルは個々の分子やDNAセグメントに焦点を絞る傾向がある。このため、計算上の限界とともに、複雑な生物学的プロセスを理解するために必要な広範なゲノム相互作用を捉える上でのこれらのモデルの適用範囲が制約されている。 今回、Eric Nguyenらが、70億個のパラメータを備え、全ゲノムスケールに至るDNA配列を生成するよう設計された大規模なゲノム基盤モデル、Evoを発表した。StripedHyena構造で構築されたEvoは、進化的に多様な270万個の微生物ゲノムのデータセットでトレーニングされた。Nguyenらによれば、Evoは予測的および生成的生物学タスクにおいてともに優れており、細菌タンパク質およびRNAに対する変異の影響を予測するためのゼロショット評価ならびに遺伝子制御のモデリングでも高い精度を達成した。Evoはコード領域と非コード領域の複雑な共進化も把握し、CRISPR-Cas複合体や転移因子などの複雑な生体系の設計を支援する。ゲノムスケールでは、Evoは長さ1メガ塩基を超える配列を生成できる。これは以前のモデルをはるかに上回る能力である。「将来のモデルは、ヒトやその他の真核生物のさまざまなゲノムから学習し、大きなコンテキスト長を用いて、大きなゲノムスケールで離れたゲノムの相互作用を捉えることができるだろう」とPerspectiveでTheodorisは述べている。

新しい機械学習研究から、世界のプラスチック廃棄物は、何らかの介入がなければ、2050年には倍増するという予測が出ている。しかし、その研究の著者らが行ったシミュレーションによると、複合的な政策介入で、プラスチック廃棄物は90％以上、また、プラスチックに関連する温室効果ガスの排出は3分の1の削減が可能だという。国連条約の議論が進行する中、これらの研究結果はこのプラスチック危機に取り組むための極めて重要な青写真を提示している。プラスチックの生産はここ数十年間絶えず増加しており、それによってプラスチック廃棄物の発生と不適切な環境管理が急増している。プラスチックは分解されてマイクロプラスチックやナノプラスチック破片になり、世界中 - 北極圏から深海の生息地まで - の生態系に悪影響を与え、また、癌リスクの上昇、心血管疾患、生殖問題などの健康に対する重大なリスクも引き起こす。プラスチックはまた、そのライフサイクル、石油とガスの採取から生産、廃棄処理までの過程で温室効果ガスを排出し、それによって気候変動を激化させる。さらに、グローバル・サウスへの過度なプラスチック廃棄物の負担と、周縁化された地域近辺での多数のプラスチック施設の設置は、環境正義に対する切迫した懸念に拍車を掛けている。最近、世界はこれらの問題への取り組みに勢いづいており、ついには、2022年、プラスチック汚染を終わらせる法的拘束力のある条約を協議する国連決議が採択された。 Samuel Pottingerらはこの取り組みを支援しようと、世界のプラスチック生産、取引、廃棄物管理の動向を2050年まで予測する新しい機械学習モデルを開発した。また、プラスチック廃棄物と温室効果ガス排出を削減するための8つの妥当な政策介入の効果についてもシミュレーションを行った。その結果、政策介入なしでは、2050年には管理が不適切なプラスチックの年間廃棄物はほぼ倍増し、12,100万トンに達すると予想されることが判明した。同時に、地球のプラスチックシステムからの温室効果ガスの年間排出量も、同期間に37％増えると予想される。しかしPottingerらは、生産量の上限設定、リサイクルの義務化、包装税、インフラ投資を含む複合的な政策介入といった方法で、管理不行き届きなプラスチック廃棄物を最大91％、2050年のプラスチック関連の温室効果ガス排出を約3分の1、削減できるとしている。「要するに、これらの研究結果は、プラスチック汚染に関する国連条約の効果を条約の起草時から長い実施期間にわたって最大化する方法について時宜にかなった手掛かりを提示している」とPottingerらは書いている。「これらの結果から、必要に足りる政治的意思を持ってすれば、管理の不適切なプラスチック廃棄物を大幅に削減するとともに、関連するより潜行性の高い一部の問題に有意義に対応する技術的ポテンシャルは十分なことは明らかである。」

2つの目的を果たすその設計から、2つの顔を持つローマの神ヤヌスにちなんでヤヌスチャネル膜（JCM：Janus channel of membranes）と名づけられた新たな膜システムを研究者らが紹介している。このシステムは複合エマルションから油と水を同時に分離することができ、様々な産業にわたる重要課題である持続可能な水と油の再利用の問題に対処するものである。複雑な混合物から油と水を分離することは、廃水処理や生物学的分取といった多くの科学的応用および工業的応用に不可欠である。これらのプロセスで膜技術は極めて重要な役割を果たす。しかし従来の膜は多くの場合、一度に1つの成分しか除去しないため、それ以上の分離の取り組みは複雑になり、処理における課題が生じている。この限界は、日常生活と産業活動の両方で多く生じる副生成物である ―― そして生態系および水資源に対する最も深刻な脅威の1つとして広く認識されている ―― 油性廃水の処理において特に重大である。いくつかの処理方法によって環境修復と水からの油回収は進歩してきているものの、現在の膜技術は、界面活性剤で安定化したエマルションから油と水を同時に回収することに苦労している。 Xin-Yu Guoらが紹介しているヤヌスチャネル膜システムは、対照的な親水性膜と疎水性膜で挟まれて制限された狭いチャネルから成る斬新な設計を特徴とする。複合エマルションがこのチャネルを通って流れると、圧力によって水分子が親水性膜へと向かい水が通り抜けていく一方で、チャネル内には油が濃縮される。油濃度が上昇することで、流体力学的な力で油滴が衝突して合体し、より大きな油滴が形成されて表面エネルギーが低下し、疎水性膜を通り抜けられるようになる。この一連のプロセスによって、濃縮、合一、解乳化のフィードバックループが形成され、従来のシステムで見られる濃度の問題を生じることなく、油と水を同時に高純度で分離できる。Guoらの行った試験において、JCMシステムは油の回収率約71%、水の回収率約94%、そしていずれも純度は99%超という素晴らしい分離性能を示している。さらに、従来の親水性膜が油濃度10%未満のエマルションに限定されるのとは違って、JCMは40%という高い油濃度の水中油型エマルションを処理でき、しかも水回収率50%超、油回収率80%超を達成している。「Guoらのコンセプトは、複雑な混合物から単に油と水を分離できるというだけにとどまらず、大規模産業における他の種類の困難な分離にも適用できる」と、Xing YangとMohammad Hossein Jandaghianは関連するPerspectiveで述べている。「バイオ燃料から水やグリセロールを分離したり、採鉱で生じる選鉱くずから有価金属を分離したり、乳製品からタンパク質やビタミンを分離したりといったことは、ほんの数例にすぎない。」

19パンデミック時の旅行制限および社会的制限は、世界的に季節性インフルエンザ症例の劇的な減少をもたらし、特定地域のある種のインフルエンザウイルス株は循環と進化を続けていたことが、新たな研究で示されている。この現象は、旅行制限が少なかった熱帯地域、例えば南アジアや西アジアで認められた。季節性インフルエンザの拡散は、社会行動、特に飛行機旅行や、過去の感染やワクチン接種による免疫を回避する新たなウイルス株の定期的な進化と、密接に関係している。2020年に、COVID-19対策として非薬剤介入（nonpharmaceutical intervention：NPI）としてロックダウン政策やソーシャルディスタンスの義務化、マスク着用、そして旅行禁止などが導入されたことにより、インフルエンザウイルスの伝播と進化は劇的な影響を受けた。これらの介入のおかげで、A型のH1N1型およびH3N2型、ならびにB型のVictoria系統および山形系統のウイルスによる季節性インフルエンザ症例は、世界中で急激に減少した。 今回Zhiyuan Chenらは、これらの変化が季節性インフルエンザ株の拡散、分布および進化の動態にどのような影響を及ぼすのかを研究した。ChenらはPhylodynamic解析を用いて、COVID-19パンデミックの前・最中・後における疫学データ、遺伝子データおよび国際的な旅行データを統合した結果、パンデミックの開始によって国際的なインフルエンザ伝播の強度と構造に変化が生じたことを見出した。パンデミックのピーク時にはインフルエンザ症例は世界的に大幅に減少したが、パンデミックによる制限が比較的緩かった地域である南アジアおよび西アジアでは、それぞれインフルエンザA型およびインフルエンザB型Victoria系統の循環が続いていた。この循環は、パンデミック期間中におけるインフルエンザウイルスの重要な進化源、すなわち「系統樹の幹となる位置（phylogenetic trunk locations）」の役割を果たした。2023年3月までに、世界的な交通の再開とともに、インフルエンザウイルス株の循環はパンデミック前のレベルに戻ったことから、インフルエンザウイルスが長期の干渉に対するレジリエンス（回復力）を有すること、また同ウイルスの拡散が世界的な航空旅行パターンに依存していることは明らかである。ただし特記すべきこととして、今回の研究結果は、パンデミック開始とともにインフルエンザB型山形系統が消失したようであることを示しており、同系統が絶滅した可能性も示唆される。「Chenらの研究は、ウイルスの伝播、病原体の多様性ならびに抗原の進化を阻止する上で、非薬剤介入が、考えられているよりもはるかに効果的な可能性があること、そしてワクチン接種の取り組み単独よりも間違いなく効果が高いことのさらなる裏付けとなっている」と、関連するPerspectiveの中でPejman RohaniとJustin Bahlは述べている。