「ディープフェノタイピング法に基づく化学物質の⽣物作⽤分析システムの開発」
楠原 洋之
東京⼤学⼤学院薬学系研究科
分⼦薬物動態学教室
21/Aug/2020
1

Summary
バイアスのない変換

⽣物学的情報①(未知の作⽤も含めた)恣意性のない作⽤評価

教師なし解析

数値的情報＝ プロファイルデータ

化学物質の作⽤分離②複合的な作⽤の評価③相乗効果の評価

Topic1. 化学物質が持つ作⽤のバイアスのない変換

ハンドリングが容易な⼆次元電気泳動装置の開発

2. 教師無し解析による化学物質の作⽤分離


化学物質の作⽤分離解析⼿法の開発

3. 何ができるか︖


潜在的な毒性の検出

複合的な作⽤の分離

4. まとめ3Topic1. 化学物質が持つ作⽤のバイアスのない変換

ハンドリングが容易な⼆次元電気泳動装置の開発

2. 教師無し解析による化学物質の作⽤分離


化学物質の作⽤分離解析⼿法の開発

3. 何ができるか︖
潜在的な毒性の検出



複合的な作⽤の分離

4. まとめ4

Profile data “analysis” isAnalysis of Profile Data Relationship
Profile Datasample= data matrix
datafeature

Utilize Data Structureborrow information of the others

1) High Detection Sensitivity2) Robustcomparison

5オミクス解析による薬剤応答プロファイルデータの取得

オミクス解析

AACS

6.966435

AADAC

10.77185

AADACL2

3.643771

AADACL3

5.179979

AADACL4

4.041141

AADAT

7.868019...

試料の⽣物学的情報 to 数値情報コンバータ

数値情報...

試料6⼆次元電気泳動によるプロテオーム
 網羅的で変数選択にバイアスがない
 低分⼦化合物の作⽤を反映
30 cm

30 cm

However,Muroi M, Chem Biol, 2010

⼀般に⼆次元電気泳動はハンドリングに難がある.

ハンドリングの良い⼆次元電気泳動法
 ミニゲルサイズ (10 x 10 cm) でハンドリングの容易な実験系
 独⾃画像解析⼿法による再現性の⾼いスポットの検出
Raw ImageCorrected Image

Kinoshita S, Biol Pharm Bull, 2019
(プロメディコ社との共同研究)

ハンドリングの良い独⾃⼆次元電気泳動法
 ⽇間差の少ないプロファイルデータ取得に成功
 薬物の作⽤を反映

ハンドリングの良い独⾃⼆次元電気泳動法
 抗がん剤処理を施した試料のデータを取得
 薬物の作⽤を反映 (解析中)vincristine (24 h)vincristine (8 h)etoposide (8 h)paclitaxel (8 h)
PD184352 (24 h)
PD184352 (8 h)Camptothecin (8 h)
PD184352 & Vincristine (24 h)
PD184352 & Vincristine (8 h)Doxorubixin (8 h)Cisplatin (8 h)Topic1. 化学物質が持つ作⽤のバイアスのない変換

ハンドリングが容易な⼆次元電気泳動装置の開発

2. 教師無し解析による化学物質の作⽤分離


化学物質の作⽤分離解析⼿法の開発

3. 何ができるか︖
潜在的な作⽤の検出



複合的な作⽤の分離

4. まとめ11Unrecognized aspects of chemicals
Newly targeting
NMDA receptor

 Developed for anti-flu
Also used for Dementia
MemantineNo
treatment

Anti-cancer+Anti-cancer

Ribavirin

Lipton SA, NeuroRX, 2004

 Developed for anti-viral
medication such as HCV

Also effective for Malignant
ribavirin

Prostate Cancer
Kosaka, Can Sci, 2013

Some of drug repositioning may be called drug redevelopment
12How to uncover unrecognized aspects?
observable &analyzable
Main effect
Main effect The main strong effectdominates whole effects
 The sub weak effects aremasked by the main

Sub effect 1
Sub effect 2

Decomposition & Understanding
analyzable
Main effect

Main effectDecomposition Decomposition

analyzable

Sub effect 1

Sub effect 1

Sub effect 2

Sub effect 2
analyzable

enables handling bothmain & sub effects

13Orthogonal Linear Separation Analysis (OLSA)
Mizuno T, Sci Rep, 2019

Our method

General method

P2 vector

Outliers excluded
from the mirror
P1 vector

Control=Centroid

CentroidControl

 The centroid has No
biological meaning

Mirror data set

 Centroid ~ control treatment
 Reversibility of drug effects isconsidered

Easier to understand biological meaning !!

𝑫𝒂𝒕𝒂𝒊

𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑷𝟏𝑽

OMICS data⋯

𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑷𝒌𝑽
Gene 10.001

reflecting the degreeof each decomposed
effect (a scalar)

Gene 2

0.012…

Response score…

of cells treatedwith a drug

𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑷𝟐𝑽

Gene11911

0.271

𝜺𝒊

Responsevector
reflecting adecomposedeffectSchemeTarget compound

Omics analysis

ex. RNA-seq

DecomposedEffects

Profile data

OLSA
OLSA outcome

Direction of Scores*microarray data of MCF7 cells treated with ~300 small compounds (http://www.ilincs.org/ilincs/signatures/main)

FactorContribution

Estimated Basic Effect

GO

7

1.70%

ER activation

system development(GO:0048731), etc

List of Scores in Training Data

Rank

Perturbagen

Dose(M)

Score

Type

1

estradiol

0.01, 0.1

0.618

Estrogen2

equilin150.527

Estrogenic steroid3

estradiol

0.01

0.512

Estrogen4

estradiol

14.6

0.471

Estrogen5

estradiol

0.1

0.432Estrogen

…

…

…

…

…
366

tamoxifen

7-0.177

Estrogen antagonist

367

raloxifene

7.8-0.234

Estrogen antagonist

368

fulvestrant

1-0.337

Estrogen antagonist369

fulvestrant

0.01-0.387

Estrogen antagonist

370

fulvestrant

0.01, 1-0.392

Estrogen antagonist

Score Distribution

16

Topic1. 化学物質が持つ作⽤のバイアスのない変換

ハンドリングが容易な⼆次元電気泳動装置の開発

2. 教師無し解析による化学物質の作⽤分離


化学物質の作⽤分離解析⼿法の開発

3. 何ができるか︖


潜在的な毒性の検出

複合的な作⽤の分離

4. まとめ17

潜在的なERストレス誘導能の検出*microarray data of MCF7 cells treated with ~300 small compounds (http://www.ilincs.org/ilincs/signatures/main)
Compound List Sorted with P14V Scores
lowMedium

Mediumlow

Criteria for Candidates
 Medium score
 Approved by FDA
 No reports in PubMed p.o. drug18

潜在的なERストレス誘導能の検出
well-known ER
stress inducers*ER stress vector

predictedinducers

predicted
negative潜在的なERストレス誘導能の検出
Two of five candidates were clustered in clusters far from the well-known
ER stress inducer cluster.

well-known ER
stress inducers: well-known ER stress inducers: candidates: negative controls

20

潜在的なERストレス誘導能の検出
Morita K, Sci Rep, 2020

 Zooming in relatively weak changes
13

10

13
Concentration ratio
to that in database

Increase
NO change

Drastic Increase

Delsoline

Ciclopirox
zero score

D-cycloserin

Medium score

Trimipramine

Cyproheptadine

Phenoxybenzamine

Protryptyline

D-cycloserin

Ciclopirox

Delsoline

zero score

Perphenazine

Medium score

Trimipramine

Cyproheptadine

Phenoxybenzamine

Perphenazine

Protryptyline*DMSO = 1

複合的な作⽤の分離
 We often want to know what effects a mixture has Ex) Development of Detergents, Natural Products, etc.

?

?

?

Mixture22

複合的な作⽤の分離 Decomposition Approach May Be Useful in the Situation?

?

?

Mixture

OLSA

Effect 1
Effect 2
Effect 323

test case Whether data derived from a mixture is explained by data of single treatment?
Data from GEO Dataset(ID: GSE56188)

Data from CMap

6 h treatment

transcriptome

17-AAGPC3 cells

Different sources !

bicalutamide

17-AAG &bicalutamide

24

複合的な作⽤の分離
単剤データの分離結果の単独プロット

単剤データの分離結果の同時プロット

混合物データの分離結果のプロット

相乗効果︖
単剤データの分離結果の単独プロット

単剤データの分離結果の同時プロット

混合物データの分離結果のプロット

Topic1. 化学物質が持つ作⽤のバイアスのない変換

ハンドリングが容易な⼆次元電気泳動装置の開発

2. 教師無し解析による化学物質の作⽤分離


化学物質の作⽤分離解析⼿法の開発

3. 何ができるか︖


潜在的な作⽤の検出

複合的な作⽤の分離

4. まとめ27

Summary
バイアスのない変換

⽣物学的情報①(未知の作⽤も含めた)恣意性のない作⽤評価

教師なし解析

数値的情報＝ プロファイルデータ

化学物質の作⽤分離②複合的な作⽤の評価③相乗効果の評価

Summary①(未知の作⽤も含めた)恣意性のない作⽤評価



化学物質の潜在的な毒性に対するアラート

(逆に検出されない場合, 想定外の作⽤が⾒出される可能性が少ないことの保証︖)②複合的な作⽤の評価



混合物や複合曝露した際の作⽤の多様性・強度を,単独投与と同じ評価指標で評価可能

Future Perspective
プロテアソーム阻害剤

PI3K阻害剤

randommean 0.996,
std 0.004

mean 0.909,
std 0.010

mean 0.480std 0.044

Obtain data and Predict druglabel based on transcriptome
ROC-AUC

Label prediction (= catching main effect) is OK

How about sub-effects?
On going
 Utilization of OLSA Establishment novel decomposition profile data
analysis for LINCS data Annotation by biological knowledgeFuture Perspective
プロテアソーム阻害剤

PI3K阻害剤

randommean 0.996,
std 0.004

mean 0.909,
std 0.010

mean 0.480
std 0.044

Obtain data and Predict druglabel based on transcriptome
ROC-AUC

in vitro prediction is OK

Ex. Monocyte population
change after APAP injectionHow about in vivo/human??
Wet data

Utilize information of the bridging layers
 immune cell population
 kinetics

Similar !
Predicteddata byourmethod

Acknowledgement
Financial Supports
 Long-range Research Initiative (Japan Chemical Industry Association)
 Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research (JSPS KAKENHI)
 Grant-in-Aid for Young Scientists (B) Mochida Memorial Foundation for Medical and Pharmaceutical ResearchJun, 2019@Izu

Morita K

Maedera S

Ishiguro H

Nemoto S

Mizuno T32

Appendix33

Unrecognized aspects of chemicals
Ribavirin, an anti-virus, converts the malignant
prostate cancer to the normal one
Notreatment

Anti-cancer

Malignant
prostatecancer

Malignantto NormalNo
treatment

Anti-cancer+
Anti-cancer

Ribavirin

search drugs
exhibiting

Kosaka, Can Sci, 201334

⼀般社会におけるプロファイルデータ
世の中でデータと呼ばれる多変量は⼤体該当■活⽤例) 現在の個⼈情報匿名化技術の危うさ
 複数の匿名化された個⼈情報から15の変数を各々集めると, 極めて⾼い精度で⼀⼈に定まる→ 匿名化された個⼈情報の再連結が可能

特定の個⼈への絞られ度合SNS, 保険会社, etc.が匿名化した⼀部を公開

2019/8/11 朝⽇新聞デジタル

Rocher L, 2019, Nat. Commun35

Visualization of Outcome

Radar-chart
Decomposed
effects of adrug

Each point
strength of eachdecomposed
effect36

(Exploratory) Factor Analysis

Factor𝟏

𝟐“Something”

determining drug effectVariableUniqueness

𝟏

𝟏𝟐

𝟐𝟑

𝟑𝟒

𝟒

Data
representing
drug effectSome unique factor
determining eachdrug effect37