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2021 Fiscal Year Annual Research Report

Development of innovative AI methods for predicting therapeutic targets for intractable diseases from medical big data

Research Project

Project/Area Number 21H04915
Research InstitutionKyushu Institute of Technology

Principal Investigator

山西 芳裕  九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (60437267)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 石崎 敏理  大分大学, 医学部, 教授 (70293876)
Project Period (FY) 2021-04-05 – 2026-03-31
Keywords創薬標的 / ビッグデータ / AI / 医療
Outline of Annual Research Achievements

近年の医薬品開発は非常に困難な状況にある。また創薬ターゲットの枯渇が深刻化しており、近年の創薬の低迷の一因となっている。既存の研究手法では限界があるため、ビッグデータや人工知能(AI)技術の有効活用が切望されている。本研究では、医療データやオミックスデータを解析し、創薬ターゲットを予測する人工知能(AI)の基盤となる機械学習手法の研究開発を行う。潰瘍性大腸炎、クローン病などに関する患者の遺伝子発現情報、病因遺伝子、配列変異、環境因子、診断マーカー、治療標的、異常パスウェイなどの分子機序データを、OMIM, KEGG, GEOなどのデータベースや文献から整備した。疾患の分子機序データの類似性に基づく機械学習モデルを構築した。疾患-タンパク質の関係性の情報を収集して、情報解析できる電子データの形に整備した。各タンパク質に対するモデルを構築し、各タンパク質に対して疾患の治療標的となるかかどうかを予測した。さらに、タンパク質をコードする遺伝子に摂動を加えた時のヒト細胞の遺伝子発現プロファイルを解析し、疾患の新しい創薬ターゲット分子を予測する方法を検討した。提案手法は、ドラッグリポジショニングの概念を拡張し、ターゲットリポジショニングの実現を可能にした。提案手法のアルゴリズムやその解析結果を論文にまとめ、バイオインフォマティクス分野のトップジャーナルであるBioinformatics誌に投稿した。第10回生命医薬情報学連合大会でポスター発表、情報計算化学生物学会(CBI学会)2021年大会で口頭発表を行った。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

疾患の分子機序データの類似性に基づいて、各タンパク質に対して疾患の治療標的となるかかどうかを予測する機械学習モデルのプロトタイプを構築することができた。提案手法は、ドラッグリポジショニングの概念を拡張し、ターゲットリポジショニングの実現を可能にした。提案手法の論文を、Bioinformatics誌に投稿した。第10回生命医薬情報学連合大会でポスター発表、情報計算化学生物学会(CBI学会)2021年大会で口頭発表を行った。

Strategy for Future Research Activity

現在の機械学習モデルは、線形モデルなので、非線形モデルへの拡張を行うことを検討する。潰瘍性大腸炎、クローン病などに関する患者の遺伝子発現情報、病因遺伝子、配列変異、環境因子、診断マーカー、治療標的、異常パスウェイなどの分子機序データを、最新のデータに全て更新する。siRNAだけでなくCRISPERを用いたノックダウンデータも収集して整備する。既知の創薬ターゲット情報は、現在独自に文献から収集・整備しているが、更に拡充する。

  • Research Products

    (11 results)

All 2022 2021

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (10 results) (of which Invited: 7 results)

  • [Journal Article] Epigenetic landscape of drug responses revealed through large-scale ChIP-seq data analyses2022

    • Author(s)
      Zou Zhaonan、Iwata Michio、Yamanishi Yoshihiro、Oki Shinya
    • Journal Title

      BMC Bioinformatics

      Volume: 23 Pages: 51

    • DOI

      10.1186/s12859-022-04571-8

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型研究が拓く生命医科学と創薬2022

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      第1393回生物科学セミナー
    • Invited
  • [Presentation] From drug repositioning to target repositioning: omics-based prediction of therapeutic targets for a variety of diseases2021

    • Author(s)
      難波里子、岩田通夫、山西芳裕
    • Organizer
      情報計算化学生物学会(CBI学会)2021年大会
  • [Presentation] ターゲットリポジショニング:遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた創薬標的予測2021

    • Author(s)
      難波里子、岩田通夫、山西芳裕
    • Organizer
      第10回生命医薬情報学連合大会
  • [Presentation] 臨床ビッグデータからの疾患予防薬の探索と治療標的の推定2021

    • Author(s)
      岡本紗枝、澤田隆介, 山西芳裕
    • Organizer
      第10回生命医薬情報学連合大会
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      第26回 AI・データ利活用研究会
    • Invited
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型研究が拓く生命医科学と創薬2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      バイオDXの最前線 - JST戦略的創造研究推進事業 CREST「データ駆動・AI駆動を中心としたデジタルトランスフォーメーションによる生命科学研究の革新[バイオDX]」キックオフシンポジウム
    • Invited
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      技術士CPD研鑽会
    • Invited
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      薬物動態談話会 第44年会
    • Invited
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      ゲノム創薬・創発フォーラム 第8回シンポジウム
    • Invited
  • [Presentation] AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療2021

    • Author(s)
      山西芳裕
    • Organizer
      情報計算化学生物学会(CBI学会)2021年大会, シンポジウム「国内 AI 創薬の最前線」
    • Invited

URL: 

Published: 2022-12-28  

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