ライフサイエンスデータベース統合推進事業
統合データ解析トライアル
研究開発課題「KNApSAcK を用いた植物の効能メカニズム解明のための基盤構築」

研究開発終了報告書

研究開発期間： 平成25年9月～平成26年1月

研究代表者：西村 陽介（京都大学化学研究所、大学院博士課程学生）- １ –© 2014 西村陽介（京都大学化学研究所）licensed under CC 表示 2.1 日本

§１ 研究開発のねらい
植物は古来より解毒、鎮痛、病気の治癒等のために各地で利用されている。近年、大規模解析技術の発達に伴ってヒトタンパク質と代謝産物の相互作用情報が蓄積されているため、この情報を活用することにより様々な病気に関する治療への応用や、ヒトの健康維持に関わる代謝産物の発見が期待される。
KNApSAcK Family には植物を中心とする代謝産物とその由来となる植物種や、各植物種のヒトに対する薬効・適応症等の効能の情報(個体レベルの機能情報)を収載している一方で、代謝産物が持つヒトに対する効能の情報(分子レベルの機能情報)はほとんど収載されていない(図 1)。
そこで分子レベルの機能情報が取得出来るデータベースを用いて代謝産物の相互作用タンパク質情報や薬効・適応症・毒性情報を KNApSAcK に統合(図 2、図 3)することにより個体レベル、分子レベルの両者の機能情報を関連付け、それらの因果関係を元に効能未知の植物に関して、メタボローム情報等を利用した効能予測を行うための基盤を構築する。
対象となるデータベースは、KNApSAcK の Core System を植物代謝産物情報、Natural Activityを個体レベルの機能情報として利用する。また、分子レベルの機能情報としては、ChEMBL、CTD等を利用する。さらに、植物種の系統分類、代謝産物の構造分類、効能や薬効に関しての疾患分類を利用する(図 4)ことによって、各分類間の関係性が抽出可能となる。

- ２ -§２ 研究成果
１. KNApSAcK 生物種と系統分類の標準化
NCBI Taxonomy に対して KNApSAcK 生物種名の対応を取得した。対応の取得には NCBItaxonomy の cgi サイト [1]を利用し、KNApSAcK に登録されている種名、属名、科名、界名を用いた。
KNApSAcK に登録されている生物種のうち約 90% (21,402)の生物種が種名または属名のレベルでNCBI taxonomy に対応可能であった。また、NCBI の系統分類を用いることで、KNApSAcK の植物種を 430 の植物種ファミリーに分類した。
2. KNApSAcK 代謝産物と、ChEMBL, CTD との化合物リンクの作成
ChEMBL はタンパク質等と化合物の相互作用に関するアッセイ情報が、CTD には環境物質の遺伝子や疾患との関連性を文献から抽出した情報が収載されている。
KNApSAcK との化合物リンクを作成するにあたり、ChEMBL に関しては Standard InChI、CTD に関しては CAS 登録番号を利用した。Standard InChI を利用した化合物リンクでは、完全一致によるリンクと、Main Layer によるリンクの２種類を用いており、特に後者のリンクを実現することで立体構造に関しての情報量が異なる場合でもリンクをたどることが可能となった。ChEMBL に関しては15,660 の化合物リンクが生成され、そのうちヒトタンパク質に対するアッセイ情報が得られるものは4,712 化合物であった。また、CTD に関しては遺伝子への影響を持つ 1,032 化合物と、何らかの疾患に関連する 675 化合物に関して KNApSAcK への化合物リンクが作成された。
3. 分子レベルの機能情報の統合
2.で作成した化合物リンクにより、各 KNApSAcK 代謝産物について、ChEMBL 及び CTD からヒト相互作用タンパク質の情報や、それらのタンパク質と関連のある疾患情報について OMIM やKEGG DISEASE から取得したヒトに対する効能や関連疾患についての情報が取得可能となった(図 5 – 分子レベルの機能情報[a])。また、CTD の化合物と疾患の関連性の情報を利用して、各化合物と関連のある疾患情報(MeSH term)が取得可能となった(図 5 – 分子レベルの機能情報[b])。
4. KNApSAcK 代謝産物の構造類似性に基づく分類及び母核分類を利用した分類の作成(a) 部分構造ディスクリプタ KCF-S を利用して KNApSAcK 代謝産物のクラスタリングを行った[2](KCF-S cluster)。これによって、50,048 個の代謝産物が 8,955 個の KCF-S cluster に分類された。
各クラスタに対して、相互作用タンパク質情報や、ヒトに対する効能についての情報を関連付けることによって、各構造分類に関連する機能情報を取得することが可能となった。
(b) 植物代謝産物の母核分類である、KEGG BRITE の Phytochemical Compounds の階層分類[3]のうち、第３階層の分類を利用して、84 の植物代謝産物クラスタ(phytochemical cluster)を作成した。
KEGG と KNApSAcK で化合物リンクが存在するものは少数であるため、KNApSAcK の代謝産物をこの階層分類に対応させるため、KCF-S クラスタを Phytochemical Compounds の第３階層に融合させた(図 6)。この 84 のクラスタは、161 個の Phytochemical Compounds の第３階層分類と、994 個のKCF-S cluster を含んでいる。phytochemical cluster の作成により母核分類と、相互作用タンパク質情報やヒトに対する効能についての情報が関連付けられた。
5. PCIDB(PhytoChemical Interactions DB)の作成と公開(詳細は別紙に記載)(a) 代謝産物情報についての検索機能の作成。
(ｂ) 各代謝産物についてのヒト相互作用タンパク質情報及び、関連する疾患名の表示。
(c) 各 KCF-S cluster 及び phytochemical cluster についてのヒトターゲットタンパク質情報及び、関連する疾患名の表示。
(d) 各植物種についての代謝産物についての化合物情報の表示。
PCIDB は、下記の URL にて公開される
URL: http://www.genome.jp/db/pcidb/

- ３ -

(注)
[1] http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/TaxIdentifier/tax_identifier.cgi[2] Masaaki Kotera et al., BMC Systems Biology 2013, 7(Suppl 6):S2[3] http://www.genome.jp/kegg-bin/get_htext?br08003.keg§３ 研究開発計画および計画に対する達成状況（１）達成状況
別紙の PCIDB の使用例で示した通り、KNApSAcK の植物種及び代謝産物情報と、ChEMBL、CTDの分子レベルの機能情報を対応させることによって各代謝産物や各植物種に対するヒト相互作用タンパク質や、関連するヒト疾患情報について PCIDB を利用して取得可能となった。
また、KCF-S cluster や phytochemical cluster の各代謝産物分類に関して、相互作用タンパク質や関連疾患の情報を取得可能になった。これにより、相互作用情報が存在しない代謝産物に関して、類似構造物質による相互作用情報から、相互作用タンパク質や関連疾患を推測することが出来るようになった。
NCBI Taxonomy を利用したファミリー分類に基づき、各ファミリーに対応する植物種情報や、代謝産物情報を取得することを通じて、各ファミリーに関しての相互作用タンパク質や関連疾患情報を取得可能となった。
多様な疾患分類(MeSH term, KEGG DISEASE, OMIM 等)に関しての統合的な階層分類の作成が未達成であるため、Natural Activity に含まれる個体レベルの機能情報と分子レベルの機能情報を統合的に関連付けることは未達成であるが、別紙の PCIDB の使用例において、NaturalActivity で示されている Acnistus arborescens の抗癌作用について、ChEMBL や CTD の相互作用タンパク質や関連疾患情報により、分子レベルの機能情報からも抗癌作用を持つことを確認できた。
相互作用タンパク質と疾患の関連性については、計画では KEGG PATHWAY や Gene Ontologyを利用する予定であったが、実際の研究開発ではより直接的に、KEGG MEDICUS や OMIM の遺伝子と疾患の対応情報を用いた。また、代謝産物とヒトに対する効能の関連性の予測手法の開発(代謝産物の効能についてのスコアリング)については、予測は行わず、分子レベルの機能情報をリストとして提示する方針に変更した。また PCIDB で公開されるデータについての API を利用した情報取得についても今後の課題となった。

- ４ -（２）ツールの将来性への展望
1. ChEMBL や CTD 以外の分子レベルの機能情報の統合
代謝産物の関連疾患情報をさらに他の情報源からも取り入れる事によって、分子レベルの機能情報を充実させることが出来る。例として、現在医薬品として利用されている代謝産物に関しては、医薬品データベースである KEGG DRUG や副作用のデータベースである SIDER から関連疾患や相互作用タンパク質の情報を取得することが可能である。
2. ChEMBL アッセイの詳細情報や、ヒト以外の相互作用タンパク質情報の活用
ChEMBL の各アッセイ情報に関して、各アクティビティの詳細情報に基づいて代謝物質と相互作用タンパク質の関係について整理すること及びフィルタリングを行うことで化合物とヒトの疾患との関係性がより明確に分かるようになることが期待される。
さらに、PCIDB のタンパク質相互作用情報については、ヒトのタンパク質のみを対象としているが、抗生物質や抗真菌薬、抗ウイルス薬などの感染症に対して効果のある代謝産物の発見には、疾患を引き起こす生物種やウイルスのタンパク質との相互作用情報が必要である。各代謝産物と感染症との関係性について明らかにするためには、これらの病原性を持つ生物種やウイルスをターゲットとする情報に関して PCIDB に取り込むことが有用であると考えられる。
3. 統一的疾患分類の利用
各代謝産物に関連する疾患の分類については、OMIM や KEGG DISEASE、MeSH term など様々な分類方法が混在している。さらに、Natural Activity に関しては、どんな分類体系にも紐付いてはいない。これらの多様な疾患表現について、UMLS の統一分類体系[1]及び MetaMap[2]を用いて統合的に一つの階層分類上に紐付けることによって、特定の化合物と関連の深い疾患の階層分類をツリーの形で可視化することや、順位付けをした上でリスト化して表示することが可能となると考えられる。その上で、各代謝産物構造分類と疾患分類との関連性についてのスコアリングによる評価システムの構築や、植物ファミリーと関連のある疾患に関してのスコアリングシステムの構築への発展性が考えられる。
4. KNApSAcK に登録されていない代謝産物をクエリーとした PCIDB の活用
PCIDB の開発により、KNApSAcK の植物種のデータ及び代謝産物のデータから、ヒトの相互作用タンパク質やヒト関連疾患情報を得ることが可能となったが、KNApSAcK から取得できる植物種と代謝産物の関連情報は現在文献に報告のあった部分に過ぎず、植物種と代謝産物の関係性はまだ多くが未知のままである。しかし、今後メタボロミクス等の技術発展により、新しい代謝産物情報や、部位特異的な代謝産物情報などが入手できるようになる可能性が考えられる。あるいは続々と解読されているゲノム情報を利用して、各植物種において生成され得る代謝産物がある程度予測できるようになる可能性が考えられる。この場合 PCIDB をベースとして、新規代謝産物及びその植物種の情報を取り入れることにより、ゲノムから直接ヒト疾患に対する影響を予測するシステムの構築が可能となる。
その具体的な第一歩としては、KNApSAcK に入っていない代謝産物に関して、その構造情報をクエリーとすることにより、代謝産物の部分構造類似性を利用して既存の KCF-S clusters やphytochemical clusters に分類することによって、それらの代謝産物クラスタとヒト疾患との関連性の知見を利用することが出来る。
(注)[1] http://www.nlm.nih.gov/research/umls/[2] http://metamap.nlm.nih.gov/- ５ -§４ 研究参加者
氏名◯西村 陽介所属
京都大学化学研究所

役職
大学院博士課程学生(D4)

研究開発項目本研究開発全て参加時期
H25.10-H26.1§５ 成果発表等(１)原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 0 件）なし。
(２)その他の著作物（総説、書籍など）なし。
(３)国際学会発表及び主要な国内学会発表なし。
(４)知財出願なし。

§６ 自己評価
統一的な疾患分類の作成が未達成であることから、個体レベルの機能情報と分子レベルの機能情報を統合的に関連付けるには至らなかった。その土台となる、各植物種や各代謝産物の持つ分子レベルの機能情報を ChEMBL や CTD といったデータベースから取得し、KNApSAcK の植物種–代謝産物ペア情報に結びつけることが達成された。特に、構造類似性を用いた KCF-S cluster や母核分類を利用した phytochemical cluster を用いることによって、効能未知の代謝産物に関しても似た構造を持つ代謝産物の効能情報からの推測が可能になったことは、植物代謝産物とヒトに対する効能の関係を解き明かす上で大きな前進であると考えられる。
以上

- ６ -

PCIDBの詳細と使用例

PCIDBTop Page

KNApSAcKKNApSAcK metabolite ID

CAS

(KNApSAcK(indole): indole)

112

ChEMBLCTD

KNApSAcK()

ChEMBLID (UniProt ID

OMIM / KEGG )

(()

CTD

pubmed ID(MeSH)

ID

Entrez gene ID

(ChEMBLOMIM IDOMIM
Preferredtitle)ID(related / marker)

ID

KEGG DISEASE ID

()

CTD
(marker/mechanism
therapeutic )

MeSH

ID

OMIM IDMeSHID

pubmed ID

phytochemical cluster

168
cluster 3

KEGG BRITE Phytochemical
Comopounds (br08003)
Quinolizidine alkaloids(rosids(Fabaceae)

KCF-S cluster)phytochemical cluster()
KCF-S cluster

ChEMBLCTD

phytochemical cluster()

ChEMBLOMIM / KEGG )ID

UniProt ID(phytochemical cluster()

ChEMBLOMIM ID

OMIM
PreferredtitleID(related / marker)

ID

KEGG DISEASE IDphytochemical cluster()CTDID

MeSH / OMIMID

phytochemical cluster()

168
cluster 3

KEGG BRITE Phytochemical
Comopounds (br08003)
Quinolizidine alkaloids(rosids(Fabaceae)

KCF-S cluster)KCF-S clusterKCF-S cluster

49
S cluster 85

KCF-

KEGG BRITE Phytochemical
Comopounds (br08003)
Quinolizidine alkaloids(rosids(Fabaceae))

phytochemical clusterNatural Activity

Species

Activity(Activity)

Species

KNApSAcKNCBI taxonomy

Natural Activity()

Species()

Species()

Species()

ChEMBLSpecies()

CTD

therapeutic