2020 Fiscal Year Research-status Report
アルツハイマー病疾患サブタイプを考慮した新規ドラッグリポジショニング法の開発
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20K15778
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
菊地 正隆 大阪大学, 医学系研究科, 特任准教授(常勤) (90722538)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | アルツハイマー病 / ドラッグリポジショニング |
Outline of Annual Research Achievements |
現在アルツハイマー病 (AD:Alzheimer's Disease) の新薬開発は難航している。効率的な薬剤探索の手法の一つとして既存の薬剤から新たな薬効を見出し別の疾患へ応用するドラッグリポジショニング (DR:Drug Repositioning) が注目されている。中でも公共の遺伝子発現データを用いたデータ駆動型の様々なDR手法が提案されてきた。しかし特定の研究で得られた遺伝子発現データはしばしば再現性が低く、また遺伝子間の関係性も十分に考慮されていない。そこで本研究では独自に収集し解析した約1万件以上の公共のADオミックスデータによるメタアナリシス統計量とADに特化した生体分子ネットワークデータを駆使する。また遺伝子がもつ疾患特徴量や薬剤効果量を遺伝子間の”つながり”を介して周辺に伝播させる新手法の開発を行いADに特化した精度の高いDRを目指す。 令和2年度はネットワーク伝播法をプログラムで実装し、その挙動を確認した。いくつかの単純なネットワークデータを生成し、様々なスコアベクトルを用意し解析した。その結果、クラスタ係数が高いノードにスコアを与えてプロパゲートした場合、そのノードが属するクラスタに強い影響を与え、その他のノードにあまり影響を与えなかった。次に媒介中心性が高いノードにスコアを与えてプロパゲートした場合には、全体的に弱く影響を与えた。最後にクラスタ係数と媒介中心性が中程度に高いノードにスコアを与えた場合には、そのノードが属するクラスタに強い影響を与えるとともにその他のノードに弱く影響を与えることがわかった。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画と前後したが予定通り解析ツールの実装を行ったため計画はおおむね順調に進展している。また解析の特徴を調べるためにいくつかのデータ例を作成し、その挙動を確認した。本年度の知見を踏まえ今後の研究結果の考察を行う。
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Strategy for Future Research Activity |
次年度は解析用データの整備を行い、実際に解析を行う。生体分子ネットワークデータは公共のタンパク質間相互作用ネットワークを用いる。薬剤を投与した際の遺伝子発現データはLINCSデータベース(http:// www.lincsproject.org/)から得る。またその国内外の学会において情報収集や成果発表をする予定である。
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Causes of Carryover |
次年度は公共データを整備し解析を行う。そのために必要となる環境整備に充当する。
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Research Products
(10 results)
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[Presentation] An application of heterogeneous mixture learning for mild cognitive impairment subtyping2020
Author(s)
Masataka Kikuchi, Kaori Kobayashi, Kensaku Kasuga, Akinori Miyashita, Takeshi Ikeuchi, Eiji Yumoto, Yasuto Fushimi, Toshihiro Takeda, Shirou Manabe, for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, Kenichi Kamijo, Yasushi Matsumura
Organizer
11th Biennial Conference of the Asia-Pacific Association for Medical Informatics (APAMI 2020)
Int'l Joint Research
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