2022 Fiscal Year Annual Research Report
非負値テンソル分解を用いたオーファン受容体結合リガンドの同定及び機能解明
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19K20406
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
露崎 弘毅 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 基礎科学特別研究員 (70769520)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | バイオインフォマティクス / 1細胞RNA-Seq / 機械学習 / オミックス / 次元圧縮 / テンソル分解 / 脱オーファン化 / 逆薬理学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Gタンパク質共役型受容体は、既存薬の多くが関与する、重要な創薬ターゲットであるが、リガンド未知のオーファン受容体が未だ多く存在する。本研究では、非負値テンソル分解というアルゴリズムを利用して、1細胞RNA-Seqデータに含まれる細胞間相互作用（Cell-Cell Interaction: CCI）を網羅的に検出し、CCIに特異的に共発現するオーファン受容体とリガンドのペアを特定することで、オーファン受容体に結合するリガンド、及びそれらの結合が関与する細胞機能を同時に推定する。
本研究で得られる、オーファン受容体-リガンド-細胞機能の三項関係は、新規創薬ターゲットとして期待される。本研究で利用するアルゴリズム、非負値テンソル分解は、データをA×B×Cのように、三つ組の情報、テンソルとして表現し、その中に含まれる情報を少数のベクトルの外積として近似する。これにより、従来の行列分解ベースのアルゴリズムでは、「AとBの関係性」についてのパターンしか抽出できなかったのに対して、「AとBがCによって関係している」という、より高解像度なパターンの抽出が実現できる。非負値テンソル分解はすでにRのパッケージnnTensorとして実装してあり、1細胞RNA-Seqデータと、既知のリガンド・受容体を組み合わせることで、CCIを検出するRパッケージscTensorの内部で利用されている。
このscTensorの解析結果をデータベース化し、後述するように、創薬ターゲット候補となりうる、オーファン受容体を絞り込む。
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