京都大学 研究
微生物群集をデザインして植物を強くする
－機械学習でトマト生育を促進する微生物群集を設計・実証－
【注目の成果：共同研究・産学連携のためのチェックポイント】
 | 有用微生物を「探す」だけでなく、データに基づいて効果的な微生物コミュニティを「設計する」新たなアプローチを示す |
【産学連携対象 全学共通分野 Discovery Saga】
【Sagaキーワード】
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この研究の主な対象者企業・研究者の方
公開日
研究者情報
研究者名杉山 暁史
京都大学 教育研究活動データベース
研究者名
中安 大
Researchmap
概要
植物の生育を促す有用な微生物は数多く見つかっていますが、複数の微生物をどのように組み合わせれば高い効果が得られるかを効率的に予測・設計することは困難でした。青木裕一 東北大学講師、山﨑真一 同研究員（現、理化学研究所 研究員）、杉山暁史 京都大学生存圏研究所教授、中安大 同研究員、白須賢 理化学研究所グループディレクター、増田幸子 同研究員らの研究グループは、微生物の組み合わせに加えて、微生物の遺伝子情報、植物由来成分、栽培温度などの情報を機械学習で統合し、植物の生育を促す微生物コミュニティを予測・設計する手法を開発しました。設計した微生物コミュニティは、実験室での高温条件下および屋外の農地環境（圃場）でトマトの生育を向上させました。さらにマルチオミクス解析により、その効果に関連する植物遺伝子や微生物を見出し、作用の仕組みの一端を明らかにしました。本成果は、有用微生物を「探す」だけでなく、データに基づいて効果的な微生物コミュニティを「設計する」新たなアプローチを示しました。環境変動に強い農業への応用が期待されます。
本成果は2026年8月26日にThe ISME Journal誌に掲載されました。
研究者のコメント
「実験室、圃場、インフォマティクスで共同研究者の方々と多くの実験を重ね、微生物群集と植物特化代謝産物を組み合わせてトマトの生育を促進する方法が見つかりました。今後も、根圏の多様な微生物や代謝物の研究を進め、持続的な作物生産につながる根圏の機能を明らかにしていきたいです。」（杉山暁史）
詳しい研究内容について
微生物群集をデザインして植物を強くする－機械学習でトマト生育を促進する微生物群集を設計・実証－書誌情報
【DOI】https://doi.org/10.1093/ismejo/wrag219
【書誌情報】
Shinichi Yamazaki, Masaru Nakayasu, Keiko Kanai, Rie Mizuno, Rumi Kaida, Sachiko Masuda, Arisa Shibata, Ken Shirasu, Atsushi J. Nagano, Yoshiharu Fujii, Akifumi Sugiyama, Yuichi Aoki (2026). Model-guided design of defined microbial community reveals interactions underpinning plant growth and stress tolerance.The ISME Journal, wrag219.