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

开发利用蛋白质-蛋白质相互作用和基因表达谱预测协同药物组合的跨组学方法

• 批准号: 22KJ2496
• 负责人: 飯田 緑
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kyushu Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2496/
• 关键词: 相乗効果予測; インタラクトーム; トランスクリプトーム; マルチオミックス

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。

This research project aims at the development of computational techniques for the integration of Genome, Transcriptome, Interactome and other data sets, and for the prediction of correlation effects. This study was conducted on the basis of project (1)"Development of prediction methods for mass interaction", project (2)"Development of disease-specific gene discovery information", and project (3)"Study of side effect prediction". This year, the project (1) and the project (2) are implemented. The specific information of the system is HuRI, including the information of the interaction between the system and the system. This is the first time I've ever seen a woman who's been on the Internet. For leukemia and colorectal cancer patients, disease-specific gene discovery information is available in CREEDS database and OMIM database. Information related to pharmaceutical products is obtained from LINCS. The distance relationship and correlation relationship between the two groups are calculated and predicted. Item (2) is the development of the method; item (1) is the development of the combination of the prediction method, the accuracy of the combination of the prediction method is high; The analysis results of the proposed method are submitted to the journal of molecular systems biology. Today, the 49th Japan Toxicology Society, the Society for Computational Chemical Biology (CBI Society) 2022 Conference will be held in Beijing.

项目成果

Developing a network-based combination therapy approach for complex diseases

开发针对复杂疾病的基于网络的联合治疗方法

• 发表时间: 2022
• 作者: Midori Iida;Yurika Kuniki;Kenta Yagi;Mitsuhiro Goda;Satoko Namba;Jun-ichi Takeshita;Ryusuke Sawada;Michio Iwata;Yoshito Zamami;Keisuke Ishizawa;Yoshihiro Yamanishi
• 通讯作者: Yoshihiro Yamanishi

革新的AI創薬

创新的人工智能药物发现

• 发表时间: 2022
• 作者: 小長谷 明彦;水野 聖士
• 通讯作者: 水野 聖士

ネットワーク医学による創薬の実際

使用网络医学的实用药物发现

• 发表时间: 2022
• 期刊: Diabetes Journal: 糖尿病と代謝
• 作者: 飯田緑;岩田通夫;山西芳裕
• 通讯作者: 山西芳裕

研究室HP

实验室HP

ネットワーク生物学を用いた化学物質の影響評価と予測

利用网络生物学进行化学物质的影响评估和预测

• 发表时间: 2022
• 作者: 飯田緑;岩田通夫;山西芳裕;飯田 緑
• 通讯作者: 飯田 緑