著者の所属・活動拠点の国は、チェコ、スペインです。

掲載誌：Current Plant Biology

ライセンス: CC BY　対象: 公開論文　確認元: OpenAlex

研究の目的

ジャガイモは、土壌の塩分が多い状態（塩ストレス）や養分が乏しい状態といった、生き物以外の環境要因によるストレスに弱い作物です。研究チームによれば、こうしたストレスに強い品種を素早く見つけることは品種改良に欠かせません。しかし、植物の大きさや色などの特徴を測って評価する従来の方法は、時間がかかり、広い場所と費用も必要になりがちでした。

そこで著者らは、試験管などの容器内で育てたジャガイモを対象に、多数の品種を安価かつ効率よく調べるための評価基盤「LOCOPOTS」を開発しました。

どのような仕組みで調べたか

LOCOPOTSでは、無菌の容器内で植物を1株ずつ育てる「in vitro（試験管内）培養」と、一般的なカラー（RGB）画像を撮影する低コストの撮影装置を組み合わせています。撮影した画像から植物の部分を自動で切り分けるために、画像認識に使われる人工知能の一種である畳み込みニューラルネットワーク（U-Netと呼ばれる構造に基づくもの）を学習させて使用しました。

この仕組みにより、植物の生育の様子、色、さらに葉の緑の度合いなどを数値化した「植生指数」といった特徴を自動で取り出せるようになりました。論文では、独立して実施した複数回の評価を通じても、安定した性能を示したと報告されています。

30品種の比較で分かったこと

研究チームは30品種のジャガイモを、通常の条件、養分が少ない条件、塩分が多い条件で育てて比較しました。その結果、品種ごとに生育や生理的な反応が大きく異なることが示されました。

最終的な葉の広がり（面積）や草丈に加え、生育期間を通じた面積や草丈の変化を積み重ねて評価した指標、画像の色から算出した複数の指数、そして光合成の状態を反映するクロロフィル蛍光の測定値を組み合わせることで、ストレス下での品種ごとの成績の違いを見分けられたと著者らは報告しています。

さらに、植物体内の代謝物を調べた分析では、養分不足や塩ストレスのもとで、炭素や窒素の代謝が品種ごとに異なる形で切り替わっていることが明らかになりました。具体的には、果糖、ミオイノシトール、β-アミノ酪酸、γ-アミノ酪酸（GABA）、プロリン、一部のポリアミンといった物質の量に変化が見られ、著者らはこれらを植物のストレス反応を示す化学的な目印（バイオマーカー）として位置づけています。

この研究が示すこと

研究チームは、LOCOPOTSが規模を広げやすく、費用を抑えられ、場所も取らない評価基盤であり、ジャガイモの多様な遺伝的特徴を早い段階でふるい分けたり、ストレスへの強さに関わる特徴の候補を見つけたりするのに役立つとしています。安価な画像撮影と人工知能による画像解析を組み合わせることで、品種選びの初期段階を効率化する一つの道筋を示した研究といえます。

原著論文の著者・所属：Iñigo Saiz-Fernández（Czech Advanced Technology and Research Institute (CATRIN), Palacký University Olomouc, Šlechtitelů 27, 78371, Olomouc, Czech Republic）、Lisney Alessandra Bastidas-Parrado（Masaryk University, Palacký University Olomouc）、Pavel Klimeš（Czech Advanced Technology and Research Institute (CATRIN), Palacký University Olomouc, Šlechtitelů 27, 78371, Olomouc, Czech Republic）、Sanja Ćavar-Zeljković（Czech Advanced Technology and Research Institute (CATRIN), Palacký University Olomouc, Šlechtitelů 27, 78371, Olomouc, Czech Republic; Czech Agrifood Research Centre (CARC), Šlechtitelů 29, 78371, Olomouc, Czech Republic）、José Ignacio Ruiz de Galarreta（NEIKER-Basque Institute for Agricultural Research and Development, Arkaute Agri-Food Campus, 01192, Arkaute, Spain）、Maria de la O. Leyva-Pérez（NEIKER-Basque Institute for Agricultural Research and Development, Arkaute Agri-Food Campus, 01192, Arkaute, Spain）、Amaia Ortiz-Barredo（NEIKER-Basque Institute for Agricultural Research and Development, Arkaute Agri-Food Campus, 01192, Arkaute, Spain）、Lukáš Spíchal（Czech Advanced Technology and Research Institute (CATRIN), Palacký University Olomouc, Šlechtitelů 27, 78371, Olomouc, Czech Republic）、Nuria De Diego（Czech Advanced Technology and Research Institute (CATRIN), Palacký University Olomouc, Šlechtitelů 27, 78371, Olomouc, Czech Republic）

※本記事は原著論文をもとに、日本語で要約・説明を加えた研究紹介です。 出典（原著論文）：Iñigo Saiz-Fernández, Lisney Alessandra Bastidas-Parrado, Pavel Klimeš, et al. LOCOPOTS: a LOw-COst high-throughput screening platform for in vitro POTatoes under abiotic Stress. Current Plant Biology 2026-10-07. DOI: 10.1016/j.cpb.2026.100681. 原著ライセンス：CC BY.