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パスウエイ情報の蓄積が進んでいるが、現在データベースに登録されているネットワークは生体全パスウエイに比べ極一部であると考えられる。パスウエイの理解を深めることは、生体のシステム的挙動の理解及び創薬ターゲットの発見において重要な役割を果たす。この目的のため新規パスウエイの予測が行われてきたが、生体から観測されたデータは揺らぎやノイズが大きいため、成功を見てはいない。本研究では、既知のパスウエイ間には協調して働く関係にあるパスウエイがあるであろうという既知のパスウエイから見られる仮説から、新規ネットワークの予測を行う。特に(1)既知のパスウエイやたんぱく質相互作用のネットワークとマイクロアレイ等で得られた遺伝子発現量の情報を照らし合わせることで、どのネットワークがいつ利用されているかのネットワーク活性化情報を抽出し、(2)得られた活性化情報を基に、接続されるべきだが、現在はネットワークが描かれていないパスウエイを求める。本年度は主に、既知のパスウエイやたんぱく質相互作用ネットワーク情報と、遺伝子発現量の情報を照らし合わせることで、どのネットワーク(サブネットワーク)が、どのような環境下で活性化しているかの注釈付けを行うためのアルゴリズム作成と、特に酵母データに対して開発アルゴリズムを適用し、実データに対して適用可能であることを確かめた。今後は、より高等で複雑な生物のデータに対し、成果を適用し改良を加えて行く。
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