山根順子 iPS細胞研究所（CiRA＝サイラ）研究員、藤渕航 同教授らの研究グループは、東京大学、産業技術総合研究所、国立環境研究所、および群馬大学と共同で、ヒトES細胞、遺伝子ネットワークおよび機械学習技術を組み合わせることで、精度の高い、化合物毒性予測の仕組みを構築しました。
この研究成果は2016年5月20日（英国時間）に英国科学誌「Nucleic Acids Research」でオンライン公開されました。
研究者からのコメント
左から藤渕教授、山根研究员
今回発表した、ES細胞を用いた化合物毒性予測システムにより、分子構造式などから予測する従来のシステムよりも高い精度での化合物毒性予測を達成しました。今後は、さらなる精度の向上や他の組織特異的な毒性予測への応用を目指します。また、本技術をさまざまな遺伝背景をもつ人のiPS細胞へ と拡張し、個別化医薬へ貢献したいと考えています。
本研究成果のポイント
- 贰厂细胞を用いることで、数か月～数年后に现れる化合物の毒性を予测
- 数理的な遗伝子ネットワーク构筑と机械学习を応用することで、化合物の构造により毒性を予测するという従来法と比べ、高い确率で毒性を予测できるシステムを构筑
概要
创薬において、化合物の毒性评価は必须ですが、毒性评価を人体で直接研究することは许されておらず、従来、动物モデルでの试験を行ってきました。
しかしながら、动物の体内の作用と人体での作用は异なる场合も少なくなく、动物実験を経て承认された薬物ががんや精神疾患など重篤な作用をもたらすことがあります。そのため、ヒトの细胞や组织を用いた毒性评価系の构筑が望まれていました
近年では、颈笔厂细胞のようなヒトの细胞が入手できるようになり、それを特定の细胞种に分化させてから化合物を添加し、その细胞の挙动を见ることで毒性评価を行っていますが、ばらつきのない标準的な、分化した细胞を作る必要があります。
そこで本研究グループは贰厂细胞に化合物を添加し、それによって生じる遗伝子発现量の変化をもとに遗伝子ネットワークを构筑、机械学习の技术を组み合わせることで、精度の高い毒性予测のしくみを构筑しました。
図：カテゴリー别に、遗伝子ネットワークパターンを类型化したもの
赤い矢印は、ある遗伝子の発现上昇が、下流の遗伝子発现を上昇させるといった正の制御を、青い矢印はある遗伝子の発现上昇が、下流の遗伝子発现を抑制するといった负の制御を示している。
左：神経毒性（9化合物）、 中央：遺伝的発がん性（5化合物）、右：非遺伝的発がん性（6化合物）
详しい研究内容について
书誌情报
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Junko Yamane, Sachiyo Aburatani, Satoshi Imanishi, Hiromi Akanuma, Reiko Nagano, Tsuyoshi Kato, Hideko Sone, Seiichiroh Ohsako, and Wataru Fujibuchi. (2016). Prediction of developmental chemical toxicity based on gene networks of human embryonic stem cells. Nucl. Acids Res.
- 京都新聞（6月11日 25面）、産経新聞（6月25日 26面）、日本経済新聞（6月11日 38面）に掲載されました。
