オミックスを統合するヒト全身代謝マルチスケール動力学モデルの開発

• Project/Area Number: 23K24943
• Project/Area Number (Other): 22H03688 (2022-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2022-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: 倉田 博之 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (90251371)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000); Fiscal Year 2026: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2025: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2024: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: ヒト代謝 / コンピュータシミュレーション / エピジェネティック / 糖尿病 / ダイナミックモデル / 全身代謝 / 動力学 / エピジェネティクス / 臓器 / 脂肪症 / インスリン

Outline of Research at the Start

オミックスと生物学・医学の知識を統合する情報基盤の開発が世界レベルで進行している。多数のデータベースが公開される一方で、データと知識を統合するシミュレーション技術の開発が必要である。臨床実験を代替するようなヒト生理学を再現するコンピュータモデルの開発はできるだろうか。その問いに答えるために、私たちはゲノムを含むオミックスの測定分子（遺伝子、転写物、タンパク質、代謝物、エピジェネティクス）に対応する詳細な分子ネットワークに基づいて、ヒト全身代謝の機能を再現するコンピュータモデルを開発する。ヒトの生理学、臨床データ、生物学的知識を統合し、コンピュータシミュレーションする技術の基盤とする。

Outline of Annual Research Achievements

酵素発現分布が異なるが、反応酵素自体は共通である。「ヒト細胞アトラス」に基づいて、酵素の濃度分布を変化させて各臓器モデルを作成した。効率的に大規模モデルを構築するために、各臓器モデリングの繰り返し作業を自動化した。初期値パラメータ、動力学パラメー
タのファイルと数式ファイルを自動的に結合するプログラムを作成した。

Current Status of Research Progress

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

Reason

予定通り進捗している。

Strategy for Future Research Activity

代謝の動態を変えるエピジェネティクスを明らかにして、エピジェネティクスの変化が代謝に与える影響を予測する。

Research Products

• [Journal Article] Stack-DHUpred: Advancing the accuracy of dihydrouridine modification sites detection via stacking approach (2024)
  • Author(s): Harun-Or-Roshid Md.、Maeda Kazuhiro、Phan Le Thi、Manavalan Balachandran、Kurata Hiroyuki
  • Journal Title: Computers in Biology and Medicine Volume: 169 Pages: 107848-107848
  • DOI: 10.1016/j.compbiomed.2023.107848
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] CNN6mA: Interpretable neural network model based on position-specific CNN and cross-interactive network for 6mA site prediction (2023)
  • Author(s): Tsukiyama Sho、Hasan Md Mehedi、Kurata Hiroyuki
  • Journal Title: Computational and Structural Biotechnology Journal Volume: 21 Pages: 644-654
  • DOI: 10.1016/j.csbj.2022.12.043
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Automatic Generation of SBML Kinetic Models from Natural Language Texts Using GPT (2023)
  • Author(s): Maeda Kazuhiro、Kurata Hiroyuki
  • Journal Title: International Journal of Molecular Sciences Volume: 24 Issue: 8 Pages: 7296-7296
  • DOI: 10.3390/ijms24087296
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] BERT6mA: prediction of DNA N6-methyladenine site using deep learning-based approaches (2022)
  • Author(s): Tsukiyama Sho、Hasan Md Mehedi、Deng Hong-Wen、Kurata Hiroyuki
  • Journal Title: Briefings in Bioinformatics Volume: 23 Issue: 2 Pages: 1-15
  • DOI: 10.1093/bib/bbac053
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
• [Journal Article] iACVP: markedly enhanced identification of anti-coronavirus peptides using a dataset-specific word2vec model (2022)
  • Author(s): Kurata Hiroyuki、Tsukiyama Sho、Manavalan Balachandran
  • Journal Title: Briefings in Bioinformatics Volume: 23 Issue: 4 Pages: 1-12
  • DOI: 10.1093/bib/bbac265
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Cross-attention PHV: Prediction of human and virus protein-protein interactions using cross-attention-based neural networks (2022)
  • Author(s): Sho Tsukiyama and Hiroyuki Kurata
  • Journal Title: Computational and Structural Biotechnology Journal Volume: 20 Pages: 5564-5573
  • DOI: 10.1016/j.csbj.2022.10.012
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] MLAGO: machine learning-aided global optimization for Michaelis constant estimation of kinetic modeling (2022)
  • Author(s): Maeda Kazuhiro、Hatae Aoi、Sakai Yukie、Boogerd Fred C.、Kurata Hiroyuki
  • Journal Title: BMC Bioinformatics Volume: 23 Issue: 1 Pages: 1-1
  • DOI: 10.1186/s12859-022-05009-x
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] ICAN: interpretable cross-attention network for identifying drug and target protein interactions (2022)
  • Author(s): Hiroyuki Kurata and Sho Tsukiyama.
  • Journal Title: PLoS ONE Volume: 17(10) Issue: 10 Pages: 0276609-0276609
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0276609
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Remarks] Stack-DHUpred
  • URL: http://kurata35.bio.kyutech.ac.jp/Stack-DHUpred
• [Remarks] KinModGPT
  • URL: https://github.com/kmaeda16/KinModGPT
• [Remarks] CNN6mA
  • URL: http://kurata35.bio.kyutech.ac.jp/CNN6mA/
• [Remarks] CADLIVE
  • URL: http://www.cadlive.jp/