ＡＩを活用したデータ駆動的研究による新規抗線維化薬の探索

• 研究課題/領域番号: 20K15422
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分37030:ケミカルバイオロジー関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 野島 陽水 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任講師(常勤) (30815717)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2022年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
• キーワード: 人工知能 / AI / 機械学習 / IPF / ドラッグリポジショニング / 計算生物学 / 創薬探索 / マルチオミクス / ビッグデータ / 特発性肺線維症 / マルチオミックス

研究開始時の研究の概要

特発性肺線維症(IPF)は遺伝的要因および環境的要因によって発症する呼吸器疾患であり、有効な治療薬が社会的に求められている。IPFは肺がんと密接に関連しており、発症メカニズムに多くの類似点がある。そこで本研究では、大規模な公共癌細胞株データと人工知能を活用し、データ駆動的な研究を展開する。具体的には細胞のマルチオミックスデータと化合物情報を用いて、化合物添加による細胞生存率を予測する人工知能を開発する。開発した人工知能にIPF患者肺のマルチオミックスデータと化合物情報を入力し、IPF治療に有効な候補化合物を提案する。最終的には、実験的検証により化合物の薬理効果を確認する。

研究成果の概要

初年度では化合物添加による細胞生存率を予測するAIの開発を目指した。２種類の交差検証法により評価を行った。次年度では前年度に構築したモデルにIPF患者のマルチオミクスデータおよび化合物情報を入力し、化合物ごとに細胞生存率を予測した。当初の計画ではIPF患者検体を購入しマルチオミクスデータを収集する予定であったが、新型コロナウイルス感染拡大の影響により検体入手が困難になったため、公共データからIPF患者肺のマルチオミクスデータを部分的に収集した。その結果、初年度で得られた精度を下回ったことから、遺伝子・タンパク質・代謝物等の複数のオミクスデータを統合することが精度向上に必須であることがわかった。

研究成果の学術的意義や社会的意義

IPFなどの難病はデータ量が少なく、IPF単独のデータでは人工知能による解析は不向きである。そこで本研究では、IPFと同じく細胞増殖によって発症し、情報が豊富にある癌のデータに着目した。単一の疾患では人工知能の入力データ量として不十分であっても、類似性のある疾患のデータを用いてカバーすることができれば、希少難病などの領域にも人工知能による解析アプローチが適用できると考えられる。

研究成果

• [雑誌論文] Integration of pharmacoproteomic and computational approaches reveals the cellular signal transduction pathways affected by apatinib in gastric cancer cell lines (2023)
  • 著者名/発表者名: Nojima Y, Aoki M, Re S, Hirano H, Abe Y, Narumi R, Muraoka S, Shoji H, Honda K, Tomonaga T, Mizuguchi K, Boku N, Adachi J.
  • 雑誌名: Comput Struct Biotechnol J. 巻: Mar 15;21 ページ: 2172-2187
  • DOI: 10.1016/j.csbj.2023.03.006
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] CD14 and lipopolysaccharide-binding protein as novel biomarkers for sarcoidosis by proteomics of serum extracellular vesicles. (2022)
  • 著者名/発表者名: Futami Y, Takeda Y, KobaT, Narumi R, Nojima Y, Ito M, Nakayama M, Ishida M,Yoshimura H, Naito Y, Fukushima K, Takimoto T, Edahiro R, Matsuki T, Nojima S, Hirata H, Koyama S, Iwahori K, Nagatomo I, Shirai Y, Suga Y, Satoh S, Futami S, Miyake K, Shiroyama T, Inoue Y, Adachi J, Tomonaga T, Ueda K, Kumanogoh A.
  • 雑誌名: International immunology 巻: - 号: 6 ページ: 1-1
  • DOI: 10.1093/intimm/dxac009
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Temporal dynamics from phosphoproteomics using endoscopic biopsy specimens provides new therapeutic targets in stage IV gastric cancer (2022)
  • 著者名/発表者名: Hirano H, Abe Y, Nojima Y, Aoki M, Shoji H, Isoyama J, Honda K, Boku N, Mizuguchi K, Tomonaga T, Adachi J.
  • 雑誌名: Sci Rep. 巻: 12(1) 号: 1 ページ: 4419-4419
  • DOI: 10.1038/s41598-022-08430-7
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Data-driven patient stratification and drug target discovery by using medical information and serum proteome data of idiopathic pulmonary fibrosis patients (2022)
  • 著者名/発表者名: Natsume-Kitatani Yayoi., et al
  • 雑誌名: Research Square 巻: preprint
  • DOI: 10.21203/rs.3.rs-405195/v2
  • オープンアクセス
• [雑誌論文] Omics Data Analysis Tools for Biomarker Discovery and the Tutorial (2021)
  • 著者名/発表者名: Nojima Yosui、Takeda Yoshito
  • 雑誌名: Springer Proceedings in Mathematics & Statistics 巻: volume 370 ページ: 266-273
  • DOI: 10.1007/978-981-16-4866-3_19
  • ISBN: 9789811648656, 9789811648663
  • 査読あり
• [雑誌論文] Expression of Cancer Stem Cell Markers EpCAM and CD90 Is Correlated with Anti- and Pro-Oncogenic EphA2 Signaling in Hepatocellular Carcinoma (2021)
  • 著者名/発表者名: Asakura Nobuhiko、Nakamura Naotoshi、Muroi Atsushi、Nojima Yosui、Yamashita Taro、Kaneko Shuichi、Ikeda Kazuki、Koshikawa Naohiko、Suzuki Takashi
  • 雑誌名: International Journal of Molecular Sciences 巻: 22 号: 16 ページ: 8652-8652
  • DOI: 10.3390/ijms22168652
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Proteomics of serum extracellular vesicles identifies a novel COPD biomarker, fibulin-3 from elastic fibres. (2021)
  • 著者名/発表者名: Koba, Takeda, Narumi, Shiromizu, Nojima, Ito, Kuroyama, Futami, Takimoto, Matsuki, Edahiro, Nojima, Hayama, Fukushima, Hirata, Koyama, Iwahori, Nagatomo, Suzuki, Shirai, Murakami, Nakanishi, Nakatani, Suga, Miyake, Shiroyama, Kida, Sasaki, Ueda, Mizuguchi, Adachi, Tomonaga, Kumanogoh
  • 雑誌名: ERJ open research. 巻: 7(1) 号: 1 ページ: 00658-2020
  • DOI: 10.1183/23120541.00658-2020
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Estimation of relationships between chemical substructures and antibiotic resistance-related gene expression in bacteria: Adapting a canonical correlation analysis for small sample data of gathered features using consensus clustering (2020)
  • 著者名/発表者名: Esaki, T., Horinouchi, T., Natsume-Kitatani, Y., Nojima, Y., and Matsui, H.
  • 雑誌名: ＣＢＩジャーナル 巻: 20 号: 0 ページ: 58-61
  • DOI: 10.1273/cbij.20.58
  • NAID: 130007921242
  • ISSN: 1347-0442, 1347-6297
  • 年月日: 2020-09-30
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Metabolomic analysis of fibrotic mice combined with public RNA‐Seq human lung data reveal potential diagnostic biomarker candidates for lung fibrosis (2020)
  • 著者名/発表者名: Nojima Yosui、Takeda Yoshito、Maeda Yohei、Bamba Takeshi、Fukusaki Eiichiro、Itoh Mari N.、Mizuguchi Kenji、Kumanogoh Atsushi
  • 雑誌名: FEBS Open Bio 巻: 10 号: 11 ページ: 2427-2436
  • DOI: 10.1002/2211-5463.12982
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Panomicon: A web-based environment for interactive, visual analysis of multi-omics data (2020)
  • 著者名/発表者名: Allendes Osorio Rodolfo S.、Johan Nystrom-Persson、Nojima Yosui、Kosugi Yuji、Mizuguchi Kenji、Natsume-Kitatani Yayoi
  • 雑誌名: Heliyon 巻: 6 号: 8 ページ: e04618-e04618
  • DOI: 10.1016/j.heliyon.2020.e04618
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] シングルセルRNA-Seq解析による家族性大腸腺腫症悪性化メカニズムの解明 (2022)
  • 著者名/発表者名: 今井 綾, 野島 陽水, 八尾 良司, 鈴木 貴
  • 学会等名: 応用数理学会 第18回研究部会連合発表会
• [学会発表] オミクスデータを活用した肺線維症バイオマーカー探索に関する研究 (2021)
  • 著者名/発表者名: 野島 陽水
  • 学会等名: 第17回 研究部会連合発表会
• [備考] 大阪大学 研究者総覧
  • URL: https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/738018fe46601a49.html