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Search and design of compounds with synergistic effects by AI

Planned Research

Project AreaSynergy pharmaceutical science: understanding and design of compound combination effects by integrating information, material, and life sciences
Project/Area Number 20H05797
Research Category

Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Transformative Research Areas, Section (IV)
Research InstitutionKyushu Institute of Technology

Principal Investigator

山西 芳裕  九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (60437267)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 天池 一真  名古屋大学, 物質科学国際研究センター, 助教 (00866600)
竹下 潤一  国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (60574390)
味八木 茂  広島大学, 病院(医), 講師 (10392490)
Project Period (FY) 2020-10-02 – 2023-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥79,040,000 (Direct Cost: ¥60,800,000、Indirect Cost: ¥18,240,000)
Fiscal Year 2022: ¥25,870,000 (Direct Cost: ¥19,900,000、Indirect Cost: ¥5,970,000)
Fiscal Year 2021: ¥25,870,000 (Direct Cost: ¥19,900,000、Indirect Cost: ¥5,970,000)
Fiscal Year 2020: ¥27,300,000 (Direct Cost: ¥21,000,000、Indirect Cost: ¥6,300,000)
Keywords化合物群 / シナジー効果 / AI / 組み合わせ / 最適化
Outline of Research at the Start

複数の薬剤の組み合わせによる相乗効果(薬剤シナジー)を活用した化学療法が、がんや神経変性疾患など多因子疾患に対する有効な治療法として注目されている。本研究では、疾患状態の生体情報を入力とし、シナジー効果を有する薬剤群を予測するAIを開発する。さらに、より高いシナジー効果を有する新しい化合物群を設計するAIを開発する。有機化合物の組み合わせ数は膨大であり、実験的に全ての可能性を検証することは不可能である。生体情報から複数の薬剤群(または化合物群)を最適化できないか?という問いに対し、物質・生命科学のビッグデータと情報科学のAI技術を融合し、新たな方法論を創生する。

Outline of Annual Research Achievements

複数の薬剤の組み合わせによる相乗効果(薬剤シナジー)を活用した化学療法が、がんや神経変性疾患など多因子疾患に対する有効な治療法として注目されている。有機化合物の組み合わせ数は膨大であり、実験的に全ての可能性を検証することは不可能である。本研究では、疾患状態の生体情報を入力とし、シナジー効果を有する薬剤群を予測するAIを開発する。
慢性骨髄性白血病など様々な疾患患者の遺伝子発現プロファイルデータやヒト由来細胞における化合物応答遺伝子発現データをGEO(Gene Expression Obmnibus)から収集して、情報解析できる形に整備した。ネットワーク生物学の技術を駆使し、シグナル伝達、タンパク質間相互作用、遺伝子制御などの生体分子ネットワークのトポロジーを基に、異なる薬剤が影響を及ぼす遺伝子群とシナジー効果の関係を解析した。遺伝子発現プロファイルの視点から、疾患特有の遺伝子発現プロファイルと相関する薬剤の組み合わせを、最適な薬剤の組み合わせの候補として予測する手法のプロトタイプを開発し、その性能を数値的に検証した。その結果、先行研究の手法を大幅に上回る精度を達成することができた。
組合せ最適化などの数理科学を活用し、薬剤や生体分子の組合せ問題の数理モデル化とその理論的解法の開発を行った。薬剤や医薬品以外の化合物データに関しても、ChEMBL, PubChemなどの化学物質データベースのデータを整備した。化合物の化学構造や遺伝子発現プロファイルを基に、新しい化合物の組み合わせを検出する最適化アルゴリズムを実装した。
有機合成に関する知識に基づく分子設計をAIに組み込む方法を開発した。合成のしやすさなども考慮する方法を検討した。さらに設計した分子を迅速に供給するため、周辺化合物を一挙に合成する方法の開発に取り組んだ。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

慢性骨髄性白血病など様々な疾患患者の遺伝子発現プロファイルデータ、ヒト由来細胞における化合物応答遺伝子発現データ、遺伝子制御などの生体分子ネットワークのトポロジーを基に、最適な薬剤の組み合わせの候補を予測する手法のプロトタイプを開発し、その性能を数値的に検証した。その結果、先行研究の手法を大幅に上回る精度を達成することができた。また、組合せ最適化などの数理科学を活用し、薬剤の組合せを検出する最適化アルゴリズムを実装した。医療の問題における化合物の組み合わせを再現できるかで評価し、良好な結果を得ることができた。AIで予測した化合物の構造を実際に合成したところ、期待する活性を持つことが確認できた。

Strategy for Future Research Activity

現在の開発した手法のプロトタイプは、承認薬で性能を確認している。これを承認薬以外の化合物にも応用し、大規模なデータにおいても高い性能を示すか検証する。薬理班と連携して、予測した化合物の組み合わせ効果の数を増やして実験検証をより進める。組み合わせ効果に関連すると思われる遺伝子群の発現変動の考察を行う。

Report

(2 results)
  • 2021 Annual Research Report
  • 2020 Annual Research Report

Research Products

(10 results)

All 2022 2021

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results) Presentation (7 results) (of which Invited: 7 results)

  • [Journal Article] Scaffold-Retained Structure Generator to Exhaustively Create Molecules in an Arbitrary Chemical Space2022

    • Author(s)
      Kaitoh Kazuma、Yamanishi Yoshihiro
    • Journal Title

      Journal of Chemical Information and Modeling

      Volume: -

    • DOI

      10.1021/acs.jcim.1c01130

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] TRIOMPHE: Transcriptome-Based Inference and Generation of Molecules with Desired Phenotypes by Machine Learning2021

    • Author(s)
      Kaitoh Kazuma、Yamanishi Yoshihiro
    • Journal Title

      Journal of Chemical Information and Modeling

      Volume: 61 Pages: 4303-4320

    • DOI

      10.1021/acs.jcim.1c00967

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] CLASSIFICATION OF CHEMICAL COMPOUNDS BASED ON THE CORRELATION BETWEEN IN VITRO GENE EXPRESSION PROFILES2021

    • Author(s)
      Takeshita Jun-ichi、Toyoda Akinobu、Tani Hidenori、Endo Yasunori、Miyamoto Sadaaki
    • Journal Title

      Bulletin of informatics and cybernetics

      Volume: 53 Issue: 4 Pages: 1-14

    • DOI

      10.5109/4476055

    • NAID

      120007039341

    • ISSN
      0286-522X
    • URL

      http://hdl.handle.net/2324/4476055

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型創薬と分子設計2022

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      日本薬学会 第142年会, シンポジウム「創薬・医療における人工知能の活用」
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型研究が拓く医薬品・食品開発2022

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      生物資源と触媒技術に基づく食・薬・材創生コンソーシアム 第5回シンポジウム
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] in silico解析(BD/機械学習)をつかった創薬/ドラッグリポジショニング2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      サイエンス&テクノロジーセミナー
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      第80回日本癌学会学術総会, Symposia「AIによる創薬・診断の強化」
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習によるデータ駆動型研究が拓くヘルスケア2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      第10回生命医薬情報学連合大会, ワークショップ「人工知能と生命誌に基づく生命医科学のためのバイオインフォマティクス」
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] AI創薬開発-データ駆動型創薬の最新技術動向と今後の展望2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      情報機構セミナー
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      第 25 回日本がん分子標的治療学会学術集会日本薬学会, シンポジウム「AI」
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Invited

URL: 

Published: 2020-10-30   Modified: 2022-12-28  

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