Development of a trans-omics approach for predicting synergistic drug combinations using protein-protein interactions and gene expression profiles

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本研究課題は、ゲノム(Genome)、トランスクリプトーム(Transcriptome)、インタラクトーム(Interactome)などのオミックスデータを統合し、相乗効果のある薬剤の組み合わせを予測する計算技術を開発することを目的としています。本研究は、項目(1) 「タンパク質間相互作用ネットワーク」を使った予測手法の開発、項目(2) 「疾患特異的な遺伝子発現情報」を組み合わせた予測手法の開発、項目(3)　副作用予測への拡張の3つの項目に従って研究を実施しています。本年では、項目（１）および、項目（２）について実施しました。具体的には、ヒトインタラクトームの情報をHuRIなど６つのデータベースから統合することで、包括的なタンパク質―タンパク質相互作用データを構築しました。このデータをもとに、ヒトの網羅的なインタラクトームを再現しました。また、白血病や大腸がんの患者さんの疾患特異的な遺伝子発現情報をCREEDSデータベースから、病因遺伝子の情報をOMIMなどのデータベースから取得しました。薬剤応答遺伝子に関する情報はLINCSから取得しました。次に、疾患と薬剤のインタラクトーム上での距離関係や転写相関関係を計算し、ある２つの薬剤ががんなどの疾患に対して相乗効果を示すかどうかを予測しました。項目（２）で開発したマルチオミックス手法は、項目（１）で開発した薬剤の組み合わせ予測手法に比べ、精度の高い薬剤の組み合わせ予測を可能にしました。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、システムバイオロジー分野のトップジャーナルであるmolecular systems biology誌に投稿しました。さらに、第49回日本毒性学会、情報計算化学生物学会（CBI学会）2022年大会で口頭発表を行いました。