Creation of data-driven direct reprogramming by AI and avoidance of tumorigenic risk

通过人工智能创建数据驱动的直接重编程并避免致瘤风险

• 批准号: 21K18327
• 负责人: 山西 芳裕
• 金额: $ 16.56万
• 依托单位: Kyushu Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-07-09 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K18327/
• 关键词: ダイレクトリプログラミング; 腫瘍化リスク; データ駆動; 細胞直接変換; AI

iPS細胞を介さずに目的の臓器の細胞に直接変換するダイレクトリプログラミングが革新的な再生医療技術として注目されている。しかしながら、ダイレクトリプログラミングを誘導する因子セット（転写因子や低分子化合物など）を同定するのは極めて困難である。そこで本研究では、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子や低分子化合物を予測する情報技術を構築する。転写因子や低分子化合物に関する多階層オミックスデータや分子パスウェイデータを整備した。これらの様々なデータから、ダイレクトリプログラミングを誘導する低分子化合物を予測する機械学習の手法を開発した。通常の細胞の直接変換は、ウイルスを用いて必要な遺伝子を元細胞に導入するため、ウイルスに起因する発がんリスクなどの問題がある。そこで遺伝子導入の代わりに低分子化合物の添加による細胞変換を誘導する技術が切望されているが、実験的に低分子化合物を同定するのは時間や実験コストの面から極めて困難である。そこで、細胞の直接変換を誘導する低分子化合物を予測する最適化アルゴリズムを開発した。まず、細胞が変換する分子メカニズムに着目し、変換過程で重要な生物学的パスウェイを明らかにした。次いで、その生物学的パスウェイを制御する低分子化合物の最適な組み合わせを探索することによって、細胞の直接変換を誘導する低分子化合物の新たな組み合わせを予測する手法を確立した。開発手法を用いて、皮膚線維芽細胞から神経細胞や心筋細胞への直接変換を誘導する低分子化合物の組み合わせを予測し、その有用性を示した。この成果は、Bioinformatics誌に投稿し、採択され、出版された。国内学会で口頭発表を1件、国際学会で口頭発表を1件行った。

IPS cells を interface さ ず に purpose の viscera に の cells directly - in す る ダ イ レ ク ト リ プ ロ グ ラ ミ ン グ が innovative な regeneration medical technology と し て attention さ れ て い る. し か し な が ら, ダ イ レ ク ト リ プ ロ グ ラ ミ ン グ を induced す る factor セ ッ ト や (planning write factor of low molecular compounds な ど) with fixed を す る の は extremely め て difficult で あ る. そ こ で this study で は, ダ イ レ ク ト リ プ ロ グ ラ ミ ン グ を induced す る planning write factor や を low molecular compounds can be す る を intelligence technology to construct す る. Planning to write factor や low molecular compound に masato す る class more オ ミ ッ ク ス デ ー タ や molecular パ ス ウ ェ イ デ ー タ を servicing し た. こ れ ら の others 々 な デ ー タ か ら, ダ イ レ ク ト リ プ ロ グ ラ ミ ン グ を induced す る を low molecular compounds can be す の る machine learning technique を open 発 し た. Usually の の cells directly - in は, ウ イ ル ス を with い て necessary な heritage 伝 を yuan cells に import す る た め, ウ イ ル ス に cause す る 発 が ん リ ス ク な ど の problem が あ る. そ こ で heritage 伝 import の わ generation り に low molecular compound の add に よ る cells induced variations in を す る technology が eager さ れ て い る が, be 験 に of low molecular compounds を with fixed す る の や は time be 験 コ ス ト の surface か ら extremely め て difficult で あ る. そ こ で, cell の directly induced variations in を す る を low molecular compounds can be す る optimization ア ル ゴ リ ズ ム を open 発 し た. ま ず, cell が variations in す る molecular メ カ ニ ズ ム に で し, variations in process important な biology パ ス ウ ェ イ を Ming ら か に し た. Time い で, そ の biology パ ス ウ ェ イ を suppression す る the optimal み な group and low molecular compounds の わ せ を explore す る こ と に よ っ て, cell の directly induced variations in を す る low molecular compound の new た な group み close わ せ を be す る gimmick を establish し た. Open 発 gimmick を use い て d bud cells, skin line か ら god 経 や heart muscle cells へ の directly induced variations in を す る み の group and low molecular compounds わ せ を to し, そ の usefulness を shown し た. The results of に, submission to the journal of Bioinformatics に, acceptance 択され, and publication された. Domestic society で oral presentation を1, international society で oral presentation を1, った.

项目成果

トランスクリプトームデータを用いたダイレクトリプログラミングを誘導する低分子化合物の組み合わせ予測

使用转录组数据预测诱导直接重编程的小分子组合

• 发表时间: 2021
• 作者: 濱野桃子、中村透、岩田通夫、江口凌平;山西芳裕
• 通讯作者: 山西芳裕

Small compound-based direct cell conversion with combinatorial optimization of pathway regulations

基于小型化合物的直接细胞转化与途径调控的组合优化

• DOI: 10.1093/bioinformatics/btac475
• 发表时间: 2022
• 期刊: Bioinformatics
• 影响因子: 5.8
• 作者: Nakamura Toru;Iwata Michio;Hamano Momoko;Eguchi Ryohei;Takeshita Jun-ichi;Yamanishi Yoshihiro
• 通讯作者: Yamanishi Yoshihiro

ダイレクトリプログラミングを誘導する低分子化合物組み合わせの予in silico予測

诱导直接重编程的低分子化合物组合的初步计算机预测

• 发表时间: 2022
• 作者: 濱野桃子;中村透;岩田通夫;江口凌平;竹下潤一;山西芳裕,
• 通讯作者: 山西芳裕,