バイオイメージインフォマティクスを核とした高次元情報の包括活用薬剤評価技術の開発

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本研究では、バイオイメージインフォマティクス技術を核として、データ連携と包括的な活用が難しいとされるインシリコ解析データとフェノタイプ解析データとを融合し、薬剤の機能性を評価する技術を開発することを目標とした。今年度の研究においては、フェノタイプ解析データの蓄積及び新たな解析法の開発を中心として研究を遂行した。フェノタイプ解析データの蓄積は我々のバイオイメージインフォマティクスの創薬研究における有効性を裏付けるために重要である。そこで本年は、がん細胞パネルを利用した評価系を主として、細胞形態情報の取得を進めた。特に分子標的薬を利用した情報を取得し、データベースとしての情報を拡張することに成功した。また、技術的な側面から、本手法の再現性を保証するため、繰り返し実験を遂行し、初期に利用した9薬剤の一部のデータを再度、蓄積した。現在、上記で取得されたデータを解析中であり、平成29年度以降に解析を行い、評価の妥当性評価を進めていく予定である。また本手法の実用化を視野に入れ、画像情報を最大限利用するアルゴリズム構築を目指した。そこで本研究では、細胞形態情報を利用した評価系において、取得された形態情報を比較する技術を開発した。研究の進展及びデータの蓄積に伴い、形態データベースに対して、新規に取得したデータを当てはめ、評価するのか？という課題が浮き彫りになったため、本研究ではその比較評価アルゴリズムを考案した。アルゴリズムの概要として、細胞に対して有効となった濃度を薬剤ごとに抜粋し、薬剤の指紋（薬剤ごとに異なる情報）を構築し、それらを空間上の軌跡（線）として比較するものである。これにより、薬剤ごとの細胞形態情報間距離を計測することが可能になり、機能性推定に応用することができる基盤が構築できたと言える。