Predicting the Toxicity of Chemicals on vertebrates using network biology and machine learning

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研究期間全体での目標は、①化学物質の有害性評価、②有害性予測手法の開発、③複合暴露評価への拡張という3つである。本年度は①を実施した。本課題は、3つのステップで実施した。最初のステップでは、哺乳類（ヒト）、魚類（メダカ、マダイ、サケ）のインタラクトームデータを構築した。ヒトについては、さまざまなタンパク質間相互作用データを統合して、ヒトの網羅的なインタラクトームデータを構築した。メダカ/サケ/マダイについては、STRINGデータベースからデータを取得し、生物種固有のインタラクトームデータを構築した。次のステップでは、疾患関連遺伝子群と化学物質関連遺伝子群を同定し、それらの間のインタラクトーム上の距離を計算した。ヒトについては、GWASデータベースなど6つのデータベースから疾患関連遺伝子群を取得し、メダカ・マダイについては、ヒトの疾患関連遺伝子群のオーソログを使用して疾患関連遺伝子群を定義した。サケについては、文献調査により疾患関連遺伝子群を取得した。化学物質関連遺伝子群は、ヒトではLINCSデータベースを、メダカとサケでは文献調査及び、他研究者からの情報提供を取得した。マダイのデータについては、独自に実施したプロテオームの結果を用いた。ヒト・メダカ・マダイについては、それぞれの生物のインタラクトームデータを用いて、疾患―化学物質間距離の計算を行った。最後のステップでは、疾患とその疾患に対する薬剤間のインタラクトーム上の距離が短い傾向があるかどうかを検証した。ヒトにおいては、既に報告がある通り、疾患―化学物質（薬剤）間距離は、その他の薬剤に比べ短い傾向が見られた。また、メダカ・マダイにおいても同様の傾向があると考えられた。本研究結果については、国内学会で発表した。サケについては、今後行う予定である。