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2020 年度 実施状況報告書

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

研究課題

研究課題/領域番号 19K20406
研究機関国立研究開発法人理化学研究所

研究代表者

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)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
キーワードオーファン受容体 / テンソル分解 / 機能アノテーション / AI創薬
研究実績の概要

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。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

現在、scTensorの論文執筆作業に時間がかかっている。CellPhoneDBなど、既報のCCI解析の多くで利用されているラベル並び替え検定と比較し、非負値テンソル分解のメリットをより明確にするために、大規模な人工データと、幾つかの実データを利用し、既存のCCIをどれだけ、正確に検出できているのか、検証実験を行っている。現在までのところ、ラベル並び替え検定は、1細胞型vs1細胞型間でのCCIの検出には特化しているものの、複数の細胞型vs複数の細胞型でのCCIの検出では、大幅に性能を落としていることを確認している。一方scTensorは、どのようなCCI様式であっても正確にCCIを検出できている事が確認されている。現在は、この性能差が何に起因するのかを調査しているところである。
現在までのところわかっているのは、ラベル並び替え検定は、片方の細胞型でのリガンド(もしくは受容体)の遺伝子発現量が高い場合、例えパートナーとなっている受容体(もしくはリガンド)の遺伝子発現量が低くても、誤ってそれらの間が相互作用しているとみなしてしまう偽陽性がある事がわかっており、一方scTensorでは、ベクトルの外積としてCCIを検出する関係から、そのような偽陽性が無いことがわかっている。
現在は、この比較検証結果を元に論文の執筆に取り掛かっている最中であり、終わり次第、scTensorをオーファン受容体検出へ応用する予定である。

今後の研究の推進方策

上記の検証が終わり次第、以下の手順で、本研究テーマに取り組む。
手順1: scTensorを、既報の1細胞RNA-Seq研究データ(例: Gene Expression Omnibus, Single Cell Portal, Human Cell Atlas)に適用し、網羅的にCCIを検出する。この作業は過去に既に行った事があり、CellCelldbというデータベース(https://q-brain2.riken.jp/CellCelldb/)でデータを公開しているため、このデータベースを拡充化することに相当する。
手順2: 拡充化されたCellCelldbのうち、CCI情報だけを抽出し、そのCCI内で共発現したオーファン受容体と、リガンドのペアを網羅的に探索する。
手順3: 検出したオーファン受容体とリガンドのペアをもとに、以下を明らかにする。
1. オーファン受容体と共発現する内在性リガンドは何か 2. それら共発現の生体内での分布や関与する細胞機能は何か 3. 実際にオーファン受容体と内在性リガンドは結合するか 4. どのような代理リガンドが設計できるか 5. 機能していないオーファン受容体は何か 6. 結合するリガンドが似ているオーファン受容体はどれか 7. 結合するリガンドが似ていないオーファン受容体はどれか 8. GPR35の機能解明

次年度使用額が生じた理由

世界的なCOVID-19のパンデミックにより、国内・国外を問わず、学会発表や、共同研究での移動がほぼ無く、旅費や宿泊費、滞在費がほとんど無かったため。また、他の研究所との交流も、招待講演で話す機会はあったが、外部の研究者を所属研究室に招いて、講演をするということも、この1年間全くなかったことから謝金も無かったため。物品費に関しては、書籍の購入が多かったが、COVID-19により、流通が遅いことを考え、発注を抑え気味にしていたため、当初よりも小額になっている。

  • 研究成果

    (6件)

すべて 2021 2020

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (5件) (うち招待講演 4件)

  • [雑誌論文] 行列・テンソル分解によるヘテロバイオデータ統合解析の数理2021

    • 著者名/発表者名
      露崎 弘毅
    • 雑誌名

      JSBi Bioinformatics Review

      巻: 2 ページ: 15~29

    • DOI

      10.11234/jsbibr.2021.6

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 大規模オミックスデータのためのテンソル分解の高速化2021

    • 著者名/発表者名
      露崎弘毅
    • 学会等名
      IPR Seminar
    • 招待講演
  • [学会発表] OSSを用いた1細胞オミックスデータ解析の現状と課題2021

    • 著者名/発表者名
      露崎弘毅
    • 学会等名
      第420回CBI学会講演会
    • 招待講演
  • [学会発表] Benchmarking principal component analysis for large-scale single-cell RNA-sequencing2020

    • 著者名/発表者名
      Koki Tsuyuzaki, Hiroyuki Sato, Kenta Sato, Itoshi Nikaido
    • 学会等名
      IIBMP2020 2020年9月1日
  • [学会発表] Tensor Decomposition: A Versatile Method for Heterogeneous Biological Data Fusion2020

    • 著者名/発表者名
      Koki Tsuyuzaki
    • 学会等名
      BioC Asia 2020
    • 招待講演
  • [学会発表] 行列・テンソル分解を用いた 異種バイオデータ統合解析の数理2020

    • 著者名/発表者名
      露崎弘毅
    • 学会等名
      情報処理学会第64回バイオ情報学研究会/東北大学電気通信研究所第35回生体生命工学研究会
    • 招待講演

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公開日: 2021-12-27  

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