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2018 Fiscal Year Research-status Report

Improved identification of drug targets by data warehousing and simulations of signal transduction pathways

Research Project

Project/Area Number 17K07268
Research InstitutionNational Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition

Principal Investigator

水口 賢司  国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所, 医薬基盤研究所 バイオインフォマティクスプロジェクト, プロジェクトリーダー (50450896)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 伊藤 眞里  国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所, 医薬基盤研究所 バイオインフォマティクスプロジェクト, 上席研究員 (50728102)
Project Period (FY) 2017-04-01 – 2020-03-31
Keywordsトランスオミックス解析 / 代謝物情報 / 統合データベース / KEGGパスウェイ / エンリッチメント解析
Outline of Annual Research Achievements

近年、次世代シークエンサーや質量分析器などの技術の進歩により、遺伝子、タンパク質、代謝物などの網羅的解析(オミックス)によるビッグデータが蓄積 しはじめた。創薬ターゲットの探索や病態解析においてもこれらの情報を統合して多面的に解析するマルチオミックス解析の必要性が増している。報告者らが開発したTargetMineは、国際的に広く使用されている50個以上の公共データベースのデータを統合し、タンパク質立体構造や医薬品関係データ、転写因子とその作 用遺伝子の関係等の情報の統合的検索が可能な創薬支援ツールである。このシステムを利用して、複数の候補遺伝子または候補タンパク質から、特定の機能や疾 患との関連性を有する遺伝子又はタンパク質を絞り込むことができる。しかし、上述のマルチオミックス解析を可能にするためには、代謝物情報のマイニング機 能を導入して、遺伝子、タンパク質、代謝物の網羅的情報から、それらの相互関係、制御関係を導き出せる機能を付与する必要がある。今年度は、昨年度実施したTargetMineへの代謝物情報のマイニング機能に加えて、より大量の情報を速く扱えるように、TargetMineをプログラミングで操作しつつ、そのデータの扱いを補助するスクリプトを作成することで、各種オミックスデータの可視化・解析の簡便化に成功した。このことにより、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームデータの各種統計解析や代謝パスウェイ上へのマッピングが可能となった。今後は、タンパク質間相互作用予測をもとにした現実的なシグナルネットワークの再構築やマルチターゲットに対応するシミュレーション機能の構築を目指す。将来的には人工知能を活用した創薬標的の探索・同定手法の技術基盤となるべき次世代シミュレーションプラットフォームを構築する。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

本研究の目的を達成するために、①現実的なシグナルネットワークの再構築、②代謝物情報のマイニング機能を加えたトランスオミックスプラットフォームと しての階層拡充、③マルチターゲットに対するシグナル伝達シミュレーション能力付与を行う計画である。この計画に照らし、まず、KEGGなどライフサイエンスのデータベースに含まれる化合物情報を統合データベースのTargetMineへ取り込み、他のデータとの統合、さらには、代謝物情報をマイニングして、エンリッチ メント解析をはじめとする各種統計解析が行えるようにした。また、本研究計画中の②の代謝物情報のマイニング機能を加えたトランスオミックスプラットフォームとしての階層拡充の項目をほぼ完成することができた。さらに今年度は、より大量の情報を速く扱えるように、TargetMineをプログラミングで操作しつつ、そのデータの扱いを補助するスクリプトを作成することで、オミックスデータの可視化・解析の簡便化に成功した。このことにより、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームデータの各種統計解析や代謝パスウェイ上へのマッピングが可能となり、③に関する基盤的な技術が構築できた。

Strategy for Future Research Activity

今後は、今期に構築した三層データの解析ツールを種々のデータを用いて検証を行うとともに、当初計画の①現実的なシグナルネットワークの再構築、に注力する。すなわち、KEGG上のパスウェイを反応経路ごとに分割し、上述の各種実測・予測スコアを集積する。それら数値を入力とする機械学習モデルなどで、各反応経路の確度(現実の生体機能への寄与度)分類を行う。まず炎症パスウェイ等実験データが豊富な分野において、分割した反応経路部分の現実性の濃淡をマニュアルで分類して教師データとする。確度分類スコアのカットオフ値の設定等により自動化して、KEGGパスウェイ全体に適応する。こうして現実化した反応経路を用いて、パスウェイの再構築を行い、以後の予測、シミュレーション段階へつなげる。さらに上記①で確度分類により再構築したシグナル伝達経路を用いて、ターゲットへの作用点から生体応答を予測するモデルを構築する。すなわちパスウェイ上のある作用点に対する増強、抑制等の作用による最終結果を予測するプログラムを作成する。そのために、たとえばキナーゼパスウェイであれば、判明しているすべてのキナーゼに対する阻害作用を有する化合物の報告をZINCデータベースなどから網羅的に取得する。その上で、ブーリアンネットワーク、ベイジアンネットワーク等を用いて作用点とそれに続く反応経路との制御関係の予測リストを作成する。また既存の文献報告から、その帰結点としてのフェノタイプ情報を学習させる。この繰り返しにより、予測確度を向上させ、パスウェイ上での作用の結果を予測、シミュレーションする。2つ以上のターゲットに対しても、帰結点の予測を可能とするよう因果推論を向上させる。

Causes of Carryover

今期に予定していた学会発表を延期したため少し繰越金が発生したが、次年度に使用する。

  • Research Products

    (21 results)

All 2019 2018

All Journal Article (6 results) (of which Peer Reviewed: 3 results,  Open Access: 4 results) Presentation (15 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Invited: 13 results)

  • [Journal Article] Integrative Analysis of Multi-Omics Data2019

    • Author(s)
      Tripathi L.P., Esaki T., Itoh M., Chen Y.A, Mizuguchi K.
    • Journal Title

      Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology

      Volume: 3 Pages: 194-199

    • DOI

      10.1016/B978-0-12-809633-8.20096-4

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Assessing drug target suitability using Targetmine2019

    • Author(s)
      Chen Y.A., Yogo E., Kurihara N., Ohno T., Higuchi C., Rokushima M., Mizuguchi K.
    • Journal Title

      F1000Research

      Volume: 8 Pages: 233

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Data Warehousing with TargetMine for Omics Data Analysis2019

    • Author(s)
      Chen Y.A., Tripathi L.P., Mizuguchi K.
    • Journal Title

      Methods Molecular Biology 1986(Microarray Bioinformatics)

      Volume: 印刷中 Pages: 印刷中

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] TargetMineによる標的予測2018

    • Author(s)
      夏目やよい, 相崎健一, 北嶋聡, 陳怡安, 水口賢司, 菅野純
    • Journal Title

      The Journal of Toxicological Sciences

      Volume: 43 Pages: S76

    • Open Access
  • [Journal Article] 創薬における計算機の果たす役割 -プレシジョンメディシンに向けて-2018

    • Author(s)
      長尾知生子, 夏目やよい, 水口賢司
    • Journal Title

      Precision Medicine

      Volume: 1(1) Pages: 28-31

  • [Journal Article] バイオメディカル・基礎から臨床への開発プロセス(1)~人工知能を用いる創薬テーマ創出2018

    • Author(s)
      伊藤眞里
    • Journal Title

      医薬ジャーナル

      Volume: 54(9) Pages: 2029-2032

  • [Presentation] AI開発基盤としてのデータ統合:薬物動態モデリングとターゲット探索2019

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      第1回日本メディカルAI学会学術集会
    • Invited
  • [Presentation] データ統合と人工知能技術による新薬創出の加速2019

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      彩都産学官連携フォーラム 2019
    • Invited
  • [Presentation] 計算生物学と創薬のためのデータ統合2019

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      シンポジウム「理論生物物理学の現在と未来」
    • Invited
  • [Presentation] インフォマティクスの活用による新薬創出の加速を目指して2019

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      第5回インターフェックス大阪
    • Invited
  • [Presentation] データ統合と計算システム生物学による創薬2019

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      バイオインタラクション研究会 第4回ワークショップ
    • Invited
  • [Presentation] Adding trans-omics analysis features to TargetMine2018

    • Author(s)
      Kameyama T., Chen Y.A., Nojima Y., Fujiwara T., Esaki T., Tripathi L., Ito M., Mizuguchi K.
    • Organizer
      CBI学会2018年 大会
  • [Presentation] 創薬・健康・栄 養研究を支援する支援するNIBIOHNのデータベース2018

    • Author(s)
      水口賢司, 坂手龍一, 五十嵐芳暢, 陳怡安, 樋口千洋, 長尾知生子, 深川明子
    • Organizer
      第41回日本分子生物学会年会(特別企画バイオデータベースコーナー)
  • [Presentation] タンパク質インフォマティクスのためのデータ統合2018

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      第18回日本蛋白質科学会
    • Invited
  • [Presentation] 創薬におけるAI利活用2018

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      CBI学会(情報計算化学生物学会)2018年大会(プレナリー講演)
    • Invited
  • [Presentation] Data integration and computational systems approaches towards rational drug discovery2018

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      InCoB 2018
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Data integration as a basis for computational modelling for rational drug discovery2018

    • Author(s)
      Mizuguchi K.
    • Organizer
      The 18th KIAS Conference on Protein Structure and Function
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Data integration and computational systems approaches to target discovery and pharmacokinetic modelling2018

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      日英セミナー Big Data and AI in Drug Discovery: Resources and Developments
    • Invited
  • [Presentation] Data integration and computational modelling for drug discovery2018

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      第6回ITbM国際シンポジウム
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 創薬・疾患研究のためのデータ統合の実際2018

    • Author(s)
      水口賢司
    • Organizer
      トーゴーの日シンポジウム2018
    • Invited
  • [Presentation] AIと創薬2018

    • Author(s)
      伊藤眞里
    • Organizer
      NPO法人J-Win Next Stage 『第四次産業革命研究会』
    • Invited

URL: 

Published: 2019-12-27  

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