Establishment of various and comparable liver injury models with low molecular weight compounds

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K06663
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Mizuno Tadahaya 東京大学, 大学院薬学系研究科(薬学部), 助教 (90736050)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 肝機能障害 / トランスクリプトーム / Deconvolution / 免疫細胞トラフィッキング

Outline of Final Research Achievements

In this study, we aimed to establish a set of comparable liver dysfunction models using low molecular weight compounds. Using the established models, we constructed two benchmark datasets for the immune cell ratio estimation method (deconvolution method) and demonstrated the importance of considering tissue specificity and species differences in the deconvolution method. The results were published in the international journals NARGAB and Toxicol Sci, respectively. In particular, the rat deconvolution dataset is the first of its kind in the world, and is expected to promote the utilization of large-scale toxicity databases obtained from rats, such as Open TG-GATEs and DrugMatrix.

Free Research Field

医療薬学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では, 低分子化合物を用いて比較可能な肝機能障害モデル群を樹立することを目的とした。構築したモデルにより免疫細胞トラフィッキングの研究を推進すべく, 免疫細胞比率推定手法の二つの課題解決に取り組んだ。既存手法はヒト血液での検証が多く, 実質細胞など多様な細胞が混在する組織での性能評価の必要性は指摘されていたものの, 未解決であった。本研究は同課題に対して組織特異性考慮の重要性を明確に示している。昨今多く公共データベースには多くのトランスクリプトームデータが蓄積されている。本研究は適切なデータ取得とモデリングにより, これらより新たな知見を得ることが可能であることを示唆している。