2019 Fiscal Year Final Research Report
Improved identification of drug targets by data warehousing and simulations of signal transduction pathways
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17K07268
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
System genome science
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| Research Institution | National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition |
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Principal Investigator |
Mizuguchi Kenji 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 AI健康・医薬研究センター, センター長 (50450896)
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| 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 AI健康・医薬研究センター, 上席研究員 (50728102)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 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 / タンパク質間相互作用 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In drug discovery and disease biology, the rapid proliferation of high-throughput ‘omics’ data has necessitated a need for tools that allow the researchers to combine and analyze different types of biological data. TargetMine is an integrative data analysis platform for target prioritization and broad-based biological knowledge discovery. In this study, we added new functions to TargetMine, treating new biological data types and enhanced visual and analytical features. First, to facilitate a more effective metabolomics analysis with TargetMine, we integrated the compound database KEGG COMPOUND, as well as KEGG reactions. As a result, given a list of compounds, the users can retrieve the enzymatic reactions involving these metabolites and map them to the corresponding pathways. Second, we evaluated all protein-protein interactions (PPIs) in TargetMine using our own in silico prediction method, and individual PPIs were tagged with scores of new attributes of reliability.
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| Free Research Field |
バイオインフォマティクス
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
創薬研究において、開発が容易な創薬ターゲットに作用する薬剤はすでに研究開発し尽くされ、現在残っているのは高難易度の創薬ターゲットのみであること、また難病などにおいて、まだ真の標的が見いだされていないことなどから、「創薬ターゲットの枯渇」が深刻化している。この課題に対応するため、ヒトゲノム等の生体分子のデータと臨床データや医学、生物学的データ、医薬品関連のデータなどとの統合的な解析により、疾患病態の解明や真の創薬ターゲットの発見につなげることが求められている。本研究成果は、この統合的な解析のツールを提供し、真の創薬ターゲットを導き出すための支援につながるものである
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