大規模遺伝子ネットワーク推定
ソフトウェアSiGN	
システムのデジタル化による細胞の薬剤応答ダイナミズムの追跡	
データ解析融合研究開発チーム	  宮野 悟	  （東大医科研グループ）	  システムを見るって、どういうこと？	
• システムのダイナミズムを追跡するには• システムを比較するには• システムの予測シミュレーションモデルを創るには• システムの機能モジュールを描出するには• システムの個性・多様性をデジタル化するには• これらを自在につないで作戦をつくる	

SiGNに入っているソフトウェア	
• SiGN-BN（ベイジアンネットワークモデル）• 動的遺伝子ネットワークアルゴリズム(Dynamic Bayesian)• 大規模全ゲノム遺伝ネットワーク推定アルゴリズム(NNSR)• 中規模高効率並列ブートストラップアルゴリズム(HC+Bootstrap)• 小規模並列版静的・動的全体最適化アルゴリズム(Para-OS)• SiGN-SSM（状態空間モデル）• 遺伝子ネットワーク推定アルゴリズム• モジュールネットワーク推定アルゴリズム• 遺伝子発現予測アルゴリズム• SiGN-L1（L1正則化ネットワーク）• NetComparator による複数ネットワーク同時推定・比較アルゴリズム• NetworkProfiler• SGGM による静的無向グラフ推定アルゴリズム• SVAR による時系列有向グラフ推定アルゴリズム

SiGN-BN（ﾍﾞｲｼﾞｱﾝﾈｯﾄﾜｰｸﾓﾃﾞﾙ）

SiGN-BN	

Bayesian Network and Nonparametric Regression
ベイジアンネットワークにノンパラメトリック回帰を組み合わせた方法

Gene Knockdown/Knockout
Time-Course Data

遺伝子ネットワーク
遺伝子発現データ

SiGN-BN	

最適な数十遺伝子規模のネットワークからゲノムワイド（２万遺伝子）ネットワークまで、動的・静的ネッ
トワークの推定が可能なソフトウェアパッケージ

次世代スパコンに代表される超並列計算機を用いる遺伝子ネットワーク推定プログラム
パッケージは現時点ではSiGNを除いて世界に無い。	
よく知られているARACNE (Andrea Califano,Columbia Genome Center) とは、精度・解析規模・解析法の多様性の点からSiGNが優れている。	

ゲノムワイドネットワーク	

最適ネットワーク	

5

SiGN-BN	

SiGN-BNでできること	
• 薬に応答して動的に変化する遺伝子ネット
ワークの描出（メラノーマとタキソール）• 遺伝子ネットワークによる既存薬を用いたドラッグターゲット探索（HUVECとFenofibrateを用いたPOF）	

SiGN-BN	

薬に応答して動的に変化する遺伝子ネットワークの描出（ﾒﾗﾉｰﾏ細胞の遺伝子ﾈｯﾄﾜｰｸとﾀｷｿｰﾙ）
具体的にどんなことが今の段階でできているのか‐ダイナミックベイジアン＋非線形回帰	• 細胞：メラノーマ細胞株 A-375• 薬：タキソール(Paclitaxel、抗がん剤）• Microarray：Illumina® HumanHT-12 v3• データ：14 時点、3回計測、計84アレイデータ• 0h, 15min, 30min, 45min, 1h, 1.5h, 2h, 3h, 4h, 6h, 8h, 12h,18h, 24h• タキソール投与と非投与の２種類のデータ• 目的：タキソールを投与したメラノーマ細胞の遺伝子ネットワークの動的変化を見ることで、新たなターゲット遺伝子を探索

ﾒﾗﾉｰﾏ細胞の遺伝子ﾈｯﾄﾜｰｸとﾀｷｿｰﾙ
ダイナミックベイジアン＋非線形回帰によるネットワーク推定の一例	

スパコンで１０24コアを使って、約１時間の計算。	
ソフトウェアCell Illustratorで表示。	
約2500の遺伝子についてA-375細胞株にタキソール投与した後に変化するネットワークを追跡。	

t =	

1	2	3	4	5	6	7	8	

SiGN-BN	SiGN-BN	

ノードの大きさはハブの大きさに対応	
RBM23	t =	1	2	

タキソールの標的遺伝子の１つ(TUBA4A、 Tubulinalpha-4A chain)とタンパク質相互作用することが報告されています。タキソールは微小管を極度に安定化させて正常な細胞列を阻害する。	

3	4	5	6	7	8	

SiGN-BN	

内皮細胞の増殖と腫瘍の血管新生を制御するのに不可欠な転写因子	

EGR1	

TXNIP	t =	1	2	

乳癌において既にﾀｷｿｰﾙの耐性遺伝子として知られている 	

3	4	5	6	7	8	

SiGN-BN	

EGR1	

TXNIP	t =	1	2	3	4	5	6	7	8	

SiGN-BN	

EGR1	

TXNIP	t =	1	2	3	4	5	6	7	8	SiGN-BN	CYR61	
乳癌において既にﾀｷｿｰﾙの耐性遺伝子として知られている 	

EGR1	t =	1	2	3	4	5	6	7	8	

SiGN-BN	CYR61	

EGR1	t =	1	2	3	4	5	6	7	8	

SiGN-BN	CYR61	

EGR1	t =	1	2	3	4	5	6	7	8	

SiGN-BN	CYR61	

EGR1	t =	1	2	3	4	5	6	7	8	

SiGN-BN	がんシステムのダイナミズムを追跡 SiGN	
Dynamic Bayesian Network	

SiGN-BN	

18	

SiGN-BN	

遺伝子ﾈｯﾄﾜｰｸによる既存薬を用いたﾄﾞﾗｯｸﾞﾀｰｹﾞｯﾄ探索（HUVEC遺伝子ネットワークとFenofibrate）
具体的にどんなことが今の段階でできているのか‐静的ﾍﾞｲｼﾞｱﾝﾈｯﾄﾜｰｸ＋非線形回帰	• 細胞：HUVECサンプル（Cambridge大学Rosie Hosptial)	
• 薬：Fenofibrate(脂質代謝異常症薬）（PPARαのagonist)	
• Microarray：Code Link 20K• データ‒ siRNAによる遺伝子ノックダウン遺伝子発現データ（270遺伝子ノックダウン）	
‒ Fenofibrate (25μM)をHUVECに投与して、６時点（0, 2, 4,6, 8,18 h)、２回計測	

• 目的：Fenofibrateに応答して動く遺伝子群の遺伝子制
御ネットワーク構造の描出と、PPARαの下流ネット
ワークの探索	SiGN-BN	

２種類の遺伝子発現データ	

１．Fenofibrateを投与して時系列遺伝子発現を計測したマイクロアレイデータ	

２．270種の遺伝子をノックダウンしたマイクロアレイデータ	

Fenofibrateに反応した遺伝子のネットワーク	
1049 genes

PPARα	

SiGN-BN	PPARαの影響下にある遺伝子群	

SiGN-BN	

評価	
脂質の代謝に関する遺伝子のみにフォーカスす
ると	PPARα	

SiGN-BN	

PPARa

Fatty acid beta-oxidation

peroxisome proliferative �activated receptor, alphaRARGretinoic acid receptor, �gamma

Fatty acid synthesis

ITPR3
inositol 1,4,5-triphosphate �receptor, type 3

EHHADH
enoyl-Coenzyme A, �hydratase/3-hydroxyacyl�
Coenzyme A dehydrogenase

DCI
dodecenoyl-Coenzyme A �delta isomerase �IL4
interleukin 4

Kassam et al.
(2000) J. Biol.
Chem.

SREBF1sterol regulatory element �binding transcription factor 1

Knight et al. (2005) Biochemical. J.

Cholesterol metabolism
HSD17B4hydroxysteroid (17-beta)�
dehydrogenase 4

Fan et al. (1998) J. Endocrino.

LDLR
low density �lipoprotein receptor

Bernal-Mizrachi et al. (2003) Nat. Med.

SiGN-BN	

遺伝子ネットワークを利用した創薬ターゲット
遺伝子のイン・シリコ探索	

SiGN-BN	

HMG-CoA Reductase Inhibitors•

Major drug target forcholesterol lowering andhyperlipidemia	– Fluvastatin@Novartis	– Pravastatin@Sankyo	
– Simvastatin@Merck	– Lovastatin @Merck	– Atorvastatin@Pfizer	

SiGN-BN	

COX-2/PTGS2 Inhibitors
COX-2 inhibitors cause heart diseaseand cerebral stroke!!

Various COX-2 inhibitors
 Vioxx@Merck Celebrex@Pfizer Bextra@Pfizer	

SiGN-SSM	

SiGN-SSM（状態空間モデル）

状態空間モデルと次元圧縮による時系列データからの予測モデルの構築
State Space Model:System Model
Observation Model

High-Dimensional Short Time
Series Data:

GeneExpression
Profiles	

System Estimation with Dimension
Reduction:

Gene Expression Prediction:

Module-Based Gene Network Estimation:28	状態空間モデルによる遺伝子制御ネットワークの推定	
SSM
モジュール抽出	

高次元(p遺伝子）
少数時点データ	

遺伝子ﾈｯﾄﾜｰｸ	

p 遺伝子	

時系列遺伝子
発現データ	

予測モデル	
Nobs << p	

時点数	SiGN-SSM	

SiGN-SSMでできること	
• 薬に応答して動く遺伝子ネットワーク予測モ
デルの構築とシミュレーションによる薬の効
果ポイントの推定（肺上皮細胞(SAEC)とイレッサ）	
⇒ 薬の投与で変化するシステムの違いを同定

SiGN-BN	

薬の投与でｼｽﾃﾑのどこが変わったのかをｼﾐｭﾚｰｼｮﾝで抽出（SAECとイレッサとEGF）
具体的にどんなことが今の段階でできているのか‐状態空間モデルによるシミュレーション	

• 細胞：SAEC• 薬：イレッサ• 刺激：EGF• Microarray：Agilent• データ：19時点（４８時間）••

SAECをEGFで刺激した時系列データ（コントロールデータ）
SAECにイレッサを投与したあとEGFで刺激した時系列データ（ケースデータ）• 目的：イレッサ投与と非投与、それぞれのもとで、EGFで刺激した時の時系列遺伝子発現データから大規模遺伝子ネットワークの予測モデルを構築し、シミュレーションによりシステムの違いを抽出

SiGN-SSM	
SAEC #52!
- 24!

- 2!

0! 0.5! 1! 2! 4! 6!

Starvation! Gefitinib (0.5 µM)!
Start!
Treatment!
EGF (100 ng/ml)!
Stimulation!

mRNA	(hours)!
9! 12! 15! 18! 21! 24! 27! 30! 33! 36! 39! 43! 48!

RNA Sampling!

( - ) : 0 hr ~ 48 hr!
EGF : 0 hr ~ 48 hr!
EGF+Gefitinib : 0 hr ~ 48 hr!
Gefitinib : 0 hr ~ 9 hr!

Cell Morphology!
( - ) 48 hr!

EGF 48 hr!

EGF+Gefitinib 48 hr!

SiGN-SSM	

Strategy to Predict Differentially Regulated Genes	Candidates of Differentially Regulated Genes:
Unpredictable genes in the Case data by the Control’s SSM.

33	

X : EGF obs (Control)
O : EGF+GFT obs (Case)--- : EGF pred by SSM(EGF): EGF+GFT pred by SSM(EGF)	

Prediction of
EGF-GFT by SSM(EGF) (red solid line)
deviate from the observations (circles)

SiGN-SSM	

Prediction ofEGF-GFT by SSM(EGF) (red solid line)
trace the observations (circles)34	

SiGN-SSM	

状態空間モデルで推定されたネットワーク	
Diff gene(gene 162)

Diff gene(gene 192)
Control(EGF)

Predicteddisappearanceof parent nodes
by drug dosing	Case(EGF+GFT)

35	

SiGN-L1（L1正則化ネットワーク）

SiGN-L1	

• スパース学習法による遺伝子ネットワーク推定– L1-regularization for parameter estimation• Graphical Gaussian models• Vector autoregressive models• アルゴリズム– Weighted lasso (~ 100,000 molecules)– Recursive elastic net (~100,000 molecules)– Relevance-weighted recursive elastic net (~1,000)

SiGN-L1	

SiGN-L1でできること
 NetComparator
遺伝子ネットワーク推定から遺伝子ネットワーク比較へ– 異なる成長因子の刺激によって誘導される乳癌細胞株MCF-7の遺伝子ネットワーク比較） NetworkProfiler
構造方程式モデルで見る細胞の個性・多様性– 大規模臨床サンプルから炙り出す個人個人のがんの遺伝子ネットワーク– EMTで変化する遺伝子ネットワークを描出

NetComparator

SiGN-L1

遺伝子ネットワーク推定から遺伝子ネットワーク比較へ

データから細胞内のシステ
ムを
リバー
スエン
ジニア
リング
する

刺激

無刺激・無投与

薬剤投与

マイクロアレイマイクロアレイマイクロアレイ

mRNA

mRNA

mRNA

TIME

推定

TIME

推定

TIME

推定

比較
細胞内システムの違いがどこにあるかを見つけたい

SiGN-L1

問題点
各実験条件で観測される時点数（標本数）＜＜変数（遺伝子数）（多くの場合、１０以下）
マイクロアレイマイクロアレイマイクロアレイ

mRNA

mRNA

mRNA

TIME

TIME

TIME

偽陽性（false positive）と偽陰性（false negative）の辺が増える
真のシステムの違いを見つけることが困難になる

SiGN-L1

解決策

仮定：システム（ネットワーク）の大部分は実験条件によって変わらない
マイクロアレイマイクロアレイマイクロアレイ

mRNA

mRNA

mRNA

TIME

TIME

TIME

他の実験条件からの標本を統合することで、ネットワークの推定精度を改善する
Regulaized Weighted Recursive Elastic Netを考案

Recursive Elastic Net

SiGN-L1

Shimamura et al. (2009)

目的: いまある推定値をひな型に、よりスパースな推定量を求める

Elastic net

Recursive elastic net• 大きい wj は bj を 0 にする• 小さい wj は bj を非0 にする

各変数にどれだけスパース制約をかけるかを決める重み

wkをどうやって推定するか？

モデル評価規準が小さくなる限り、b と w の更新を繰り返す

SiGN-L1

異なる刺激下による乳癌細胞株MCF-7のマイクロアレイ
データ解析
二つの異なる成長因子（EGFとHRG）による細胞内の情報伝達

各時点でマイクロアレイを用いてmRNAを計測

データ: 8実験条件下において8時点で計測した時系列遺伝子発現データ
目的: EGF、HRG各々の成長因子によって誘導される８実験条件下での遺伝子ネットワークを推定し、実験条件間のシステムの違いを見つけたい

SiGN-L1

実験条件間で異なる遺伝子間相互作用の比較

EGF刺激とHRG刺激によって誘導されるネットワークの違いを比較

KLF6

FOSB

EGF 10.0 nM

FOS = キー遺伝子？

JUN

HRG 10.0 nM

SiGN-L1	

NetworkProfiler

構造方程式モデルで見る細胞の個性・多様性	

Gene 2

サンプル	

無関係?	

SiGN-L1	

Change can be found if we look with amodulator	
Gene 1Modulator ASiGN-L1	

SiGN-L1	

SiGN-L1	

Finding Gene Relation by Data Stratification	
Gene 1Modulator A is highGene 2Modulator A

Gene 1

Gene 2Modulator A is low

Gene 1Stratification of Data	SiGN-L1	

GeneA	

GeneB	

Modulator
M	

GeneA	

GeneB	

Concept	  of	  NetworkProﬁler	
Usual	  graphical	  model	
GeneA	

GeneB	

SiGN-­‐L1	

GeneAGeneB	
Pa8ent	  A	 Pa8ent	  C	 Pa8ent	  E	Pa8ent	  B	 Pa8ent	  D	 Pa8ent	  F	

M	Modulator-­‐dependent	  graphical	  model	  (NetworkProﬁler)	
Modulator
M	

GeneAGeneB	
Pa8ent	  A	Pa8ent	  E	Pa8ent	  C	Pa8ent	  F	GeneA	

GeneB	

Pa8ent	  B	Pa8ent	  D	M	Modulator:	  Cofactor	  modula)ng	  rela)onship	  between	  genes	  A	  and	  B	SiGN-L1	

Epithelial-Mesenchymal Transition (EMT)	
• 上皮系細胞が間葉系細胞に形態変化する現象• がんの悪性度、がんの浸潤性に深く関連• ゲフィチニブなどの抗がん剤を効かなくする原因の一つ
Chua et al. (2008)	

51

Modulator for EMT	SiGN-L1	

We selected coherent 50 genes from 121 EMT signature genes to define themodulator for EMT (EEM, Niida et al., 2009) 	

Epithelial	

carcinoma	Modulator	

Messenchymal	glioma	

SiGN-L1	

上皮間葉移行に関わるメカニズムの探索	入力	

• 762 のがん細胞（肺がんは254）の22858転写物のプロファイル		（22277 mRNA+581 miRNA）（Sanger Centerのデータ）	
• モジュレーター：EMTの尺度を定義（がんの転移やｹﾞﾌｨﾁﾆﾌﾞの効きにくさに関係）	
ヒトゲノム解析センターのスパコン6,000コアのうち1,024コア(12.3TFLOPS) で３カ月計算	  出力	

上皮間葉移行の変化に関わる 22,858 ノードの遺伝子ネットワークが 762 個
間葉系
細胞

上皮系
細胞		細胞の特性	

53

SiGN-L1	

Upstream Regulatory Changes of E-cadherin	SiGN-L1	

Examples of Modulator	  • Tumor progression (Stage I, Stage II, …)• Drug sensitivity (IC50, GI50, …)• Disease-free survival• Molecular characteristics (Metastasis, EMT…)• Pathway activity•…

低	  再発リスク	  SiGN-L1	

⾼高	  EMTマーカー	  浸潤マーカー	  再発リスクと相関する50個の転写因⼦子	  56

数百のがんサンプル	  低	  再発リスク	  57⾼高	  SiGN-L1	

再発リスク	  低	  ⾼高	  構造⽅方程式モデルで各個⼈人のシステムを解析	  p:遺伝子数, n : マイクロアレイ数
xij : i 番マイクロアレイにおける遺伝子j の発現量
Gi : i 番サンプルの構造方程式モデルによる遺伝子ネットワーク

パラメータβjk はElastic net型 重み付きロス関数を最小化することで推定。m1,…,mn は尺度値。
8	構造方程式モデル	
Kernel function Kh(mα - mi) はi 番サンプルの近傍を定義し、これはbandwidth parameter h を選ぶことで最適化される。

58

再発リスク	  低	  構造⽅方程式モデルで各個⼈人のシステムを解析	  再発リスクが最も低い患者のシステム	  SiGN-L1	

⾼高	  

再発リスクが最も⾼高い患者のシステム	  CTGF (Connective Tissue Growth Factor)
増殖・分化を制御するTGF-βの下流因子で、 TGF-βの間質繊維化促進作用を仲介59	
増殖促進、遊走、細胞外基質算出、血管新生作用を呈する

SBiP	

データ解析とシミュレーション
パイプラインをONE STOPで	

Systems Biology integrative Pipeline
SBiP(Java software)Supercomputer	

高機能ＧＵＩで自在にイン・シリコ
解析パイプラインを構築	State Space Model	

SiGN	

NetComparator	✓	✓	 ✓	✓	✓	 ✓	
EEM & CNV	✓	✓	 ✓	 ✓	
✓	✓	
✓	
✓	
✓	✓	
✓	 ✓	✓	✓	 ✓	Network Profiler	✓	✓	✓	✓	✓	✓	 ✓	 ✓	Pipeline	✓	 CSML✓	✓	 ✓	✓	✓	✓	
Cell Illustrator	✓	✓	✓	✓	R & Bioconductor	✓	✓	✓	

MetaGeneProfiler	
Statistical Genetics	
61