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

利用网络生物学和机器学习预测化学品对脊椎动物的毒性

• 批准号: 22K12265
• 负责人: 飯田 緑
• 金额: $ 2.25万
• 依托单位: Kyushu Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12265/
• 关键词: インタラクトーム; 化学物質有害性評価; ネットワーク生物学; 機械学習; 化学物質; 複合影響予測; インタラクトーム; 化学物質有害性評価; ネットワーク生物学; 機械学習; 化学物質; 複合影響予測

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。

整个研究期间的三个目标是：1）化学物质的危害评估，2）危害预测方法的发展，以及3）扩展到联合暴露评估。 ①今年实施。这项任务分为三个步骤。第一步，构建了哺乳动物（人类），鱼类（Medaka，红海，鲑鱼，鲑鱼）的相互作用数据。对于人类，将各种蛋白质 - 蛋白质相互作用数据集成到构建全面的人类相互作用组数据。对于Medaka/Salmon/Red Sea Bream，从字符串数据库中获得数据，并构建了物种特异性的相互作用数据。下一步是确定与疾病有关的基因组和化学相关的基因组，并计算它们之间的相互作用距离。对于人类，从包括GWAS数据库在内的六个数据库中获取了与疾病相关的基因组，以及使用与人类疾病相关基因组的直系同源物来定义与疾病相关的基因组。对于鲑鱼，通过文献综述获得了与疾病相关的基因组。对于与化学相关的基因组，我们在人类中获得了LINCS数据库，以及有关Medaka和Salmon的文献调查，以及其他研究人员提供的信息。对于红海的数据，我们使用了我们独立执行的蛋白质组结果。对于人类，Medaka和Red Sea Bream，使用每个生物体的Interactome数据计算疾病与化学物质之间的距离。最后一步是检查该疾病与药物之间相互作用的距离是否存在距离。如已经报道的那样，疾病和化学物质（药物）之间的距离往往比其他药物短。人们还认为，在Medaka和Red Sea Bream中发现了同样的趋势。这项研究的结果是在日本会议上提出的。我们计划将来做鲑鱼。