未来 へ 繋ぐ
メタボロミクスのバイオマーカー探索への応用
国立医薬品食品衛生研究所

医薬安全科学部第２室長

齊藤公亮

代謝物を網羅的に測定・解析するメタボロミクスは，分析機器性能・技術の向上により様々な分野への応用が広がっている。疾患や医薬品による有害作用のバイオマーカー探索もそのひとつで，著者らを含めて論文が数多く報告されてきた。一方，メタボロミクスによって同定されたバイオマーカーが表立って実用化された例は未だ存在しない。そこで本稿では，著者らが実施したメタボロミクスによるバイオマーカー探索の実例と，実用化に至らない原因，そして普及に向けた動きについて著者らの経験を含めて紹介したい。

カーを探索するうえでのメタボロミクスの利点は，代謝物

1 はじめにメタボロミクスは代謝物を網羅的に解析するオミックス

はタンパク発現変動の下流に位置し，表現型との関連性が手法（網羅的解析手法）のひとつであり，セントラルドグマ各種オミックスの中で最も高いと考えられる点，体内を循環の最下流に位置するタンパク発現変動によって引き起こさするため，血液，尿や脳脊髄液など，リキッドバイオプシーれる代謝物の変動を眺望可能にする。ここ 20 年におけるによって評価ができる点があげられる。

解析システムの飛躍的な進歩に伴って分析可能な代謝物数

一方で，ヒトから検出された代謝物は現在のところ 10 万が飛躍的に増加し，医学，薬学，農学をはじめ様々な分野

分子を超えるが 1），ひとつのプラットフォーム（以降，PFへと応用が広がってきた。疾患や医薬品による有害作用などと略す）で連続的かつ定量的に評価できる分子は最大でものバイオマーカー探索もそのひとつで， metabolomics/1,000 分子に満たない。また，1 検体あたりの代謝物カバ

lipidomics と biomarker をキーワードにして検索する

レッジ（測定代謝物数）とスループット（検体数・測定時間）と，2002 年の 5 報から年々飛躍的に増加し，2020 年はは相反関係にあり，目的に応じて PF 構成（試料導入量，2,345 報が報告されるに至っている（図 1）。バイオマー

前処理法，測定対象代謝物，分離法，分析時間など）の調整が必要となる。

Number of publications

メタボロミクスを用いて代謝物バイオマーカー探索を行う
2500
2000

場合，まず解析対象となる検体数と種類，病態などの特性

Metabolomics & Biomarker
Lipidomics & Biomarker

から，PF 構成を選択する。ただ解析 PF は一朝一夕で構築できるものではなく，保有している PF のうち有効そうなものを直接あるいはマイナーチェンジして用いたり，論文1500等で公開されている PF から導入できそうなものを模倣し1000たりする場合が多い。最近では受託機関も増えてきており，500外注するという手段もある。いずれにせよ選択した PF について，定量性や測定分子の同定確度などの特性をよく理解

02000

20052010

2015

Year2020

したうえで用いることが有用なバイオマーカー候補を得るうえで重要である。例えば，質量電荷比 m/z や MS2 情報のみで代謝物をライブラリー照合した場合は，同一保持時間

図１3

キーワードによるPubmed検索結果

住化分析センター SCAS NEWS 2021 ‑Ⅱに得られる別分子のフラグメントやアダクト，あるいは構造㉁㔞್䛻䜘䜛ศ㞳未来 へ 繋ぐLC䛻䜘䜛ศ㞳
図２

ヒト血漿のメタボロミクスデータ取得例

異性体であることがありうるし，標準品で照合
Screening set

したとしても分離が不十分な場合は，構造異性体-Log (p value)違えてしまうこともありうる。

-Log (p value)のような別分子をバイオマーカー候補として取りValidation set
554320-2以上を踏まえて，脂質を対象としたノンター

3211２ 代謝物バイオマーカー探索の実例

4-1

ゲット PF を用いてヒト血漿を解析すると，グリセ

0-2

201effect size (g)-101effect size (g)23a : ඲⑕౛䛻䜘䜛ゎᯒ

ロリン脂質，スフィンゴ脂質，中性脂質を中心に
Hepatocellular type

数百分子の測定結果を得ることができる（図 2）。

5-Log (p value)

分離部の保持時間と質量電荷比（m/z ）を xy 軸に取り，検出イオン量に応じた色の濃淡をつけるとちょうど 2 次元電気泳動のような図になる。

肝障害症例の急性期検体と回復期検体から得られた網羅的な脂質分子を，効果量ｇと有意水準

や OPLS（orthogonal projections to latent

Cholestatic type-Log (p value)-Log (p value)42432110-2253-101effect size (g)20-2-101effect size (g)23b : ⑓ᆺ䛤䛸䛾ゎᯒ 3䠅

おける効果量の絶対値が高く，有意水準の低い（partial least squares ‑ discriminant analysis）

01effect size (g)5ｐ を 用 い て プ ロ ッ ト し た 結 果 を 示 す。 同 図に分子がバイオマーカー候補になるが，PLS‑DA-1

Mixed type

量を増やせば測定可能な分子数を 1,000 分子測定や定量的な評価が難しくなる。図 3 は薬物性20-2の 1ドットが 1 分子に相当することとなる。導入

汚れによる感度低下やイオン量の飽和ため，連続31

当然アダクトやフラグメントを含むが，この図以上に増やすことは可能であるが，質量分析計の4

図３

薬物性肝障害急性期と回復期における血漿中脂質レベルの比較２群間の比較結果を有意水準（p）の‑Log値と効果量（g）でプロットした。
効果量0.8以上，有意水準0.05以下を有望なバイオマーカー候補として抽出している（赤枠内）

住化分析センター SCAS NEWS 2021 ‑Ⅱ4

未来 へ 繋ぐ同定されたバイオマーカーが，アメリカ食品医薬品局（FDA）や欧州医薬品庁（EMA）の
Screening set

Validation set-Log (p value)-Log (p value)5432qualiﬁed biomarker（PMDA の適格性評価は4未公開）として収載されたケースはいまだに3存在せず，体外診断薬として承認されたものも2ほとんど存在しない。従って，論文化から実用化

110-25-101effect size (g)20-2には大きな壁が存在しており，その壁の要因は-101effect size (g)2

大きく分けて A）バイオマーカー探索過程に起因する要因と B）バイオマーカーの特性にඹ㏻䛩䜛䝬䞊䜹䞊ೃ⿵䠐䠌ศᏊ

起因する要因に大別できると考えられる。その代表的な例を以下で述べる。

図４

薬剤性間質性肺炎急性期と回復期における血漿中脂質レベルの比較

２群間の比較結果を有意水準（p）の‑Log値と効果量（g）でプロットした。効果量0.8以上，有意水準0.05以下を有望なバイオマーカー候補として抽出している（赤枠内）。

３‑A バイオマーカー探索過程に起因する要因
実用化に至らないケースはまず，得られたはずのバイオマーカー候補がそもそも症例群structures）‑DA を行い，ローディングプロットや VIPと対照群の差を反映しないバイオマーカーであるケースが（variable importance for prediction）から寄与の大きい考えられる。このようなケースでは探索過程になんらかの2）分子を選ぶ方法もある 。図 3a に示す通り，薬物性肝障害問題が存在することが多い。例えば，用いた検体の質や数が全症例を収集施設からスクリーニングセットとバリデー不十分である場合には，症例群と対照群の本来の差ではなく，ションセットに分けると，設定した閾値（｜ｇ｜≧ 0.8 および単純な個人差の偏りや，検体の採取保管条件の差をバイオｐ≦ 0.05）を満たす分子は存在しなかった。一方，図 3b にマーカー候補として選択してしまうことがありうる。実際に示す通り，薬物性肝障害症例をタイプごとに分けると混合

過去の論文では，採血から血漿あるいは血清分離までの条件型および胆汁うっ滞型で閾値を満たす分子が存在し，症例（時間，温度，遠心速度，検体保管温度等）のわずかな差に数が少ないため検証はできていないが，混合型および胆汁よっても消失や生成が起きる分子が存在することが示唆

うっ滞型のバイオマーカー候補として，それぞれセラミド検体収集施設が異なる例，偏りがある例，されているが 4）〜 6），および奇数長脂肪酸含有ホスファチジルコリンを得た 3）。

同一の収集施設であっても採取からの保管期間・条件が一方，図４は薬剤性間質性肺炎症例の急性期検体と回復異なる例が論文で散見されることから，このようなケース

期検体から得られた網羅的な脂質分子を効果量ｇと有意水準では異なる検体セットでのバリデーションをしたうえでないｐを用いてプロットした結果を示す。図に示す通り，薬物性と実用化を目指すことも難しい。

間質性肺炎症例を収集施設からスクリーニングセットとこの他にも，2 項でもふれた同定の確度の低さや，症例群バリデーションセットに分けると設定した閾値（｜ｇ｜≧ 0.8

あるいは対照群に特異的なマトリックス効果やボイド効果およびｐ≦ 0.05）を満たす分子が存在した。現在論文など，取得したメタボロミクスデータの特性に関する理解

投稿中のため分子名は出すことができないが，有望な分子不足も症例群と対照群の差を反映しないバイオマーカーをについて，非発症例や健康成人との比較，その他の肺疾患選択してしまう要因としてあげられる。の比較，既存バイオマーカーとの比較を行い，その結果をもとに医薬品医療機器総合機構（PMDA）のバイオマーカーとしての適格性評価を受ける予定である。

３‑B バイオマーカーの特性に起因する要因
次に，選択したバイオマーカー候補が実際に症例群と対照群の差を反映するバイオマーカーであったとしても，得ら

5３ 代謝物バイオマーカーが実用化に至らない原因れる分析結果が実用化に資さないケースが考えられる。まず上述の通り，実用化に有望な薬物性間質性肺炎症例の挙げられるケースが，前処理を含めた分析の再現性や信頼発症を反映するバイオマーカーを得ることができた。しかし性が得られないケースである。原因は多様ではあるが，例をながら，筆者らの研究グループを含めて，年間 2,000 報挙げると，選択したバイオマーカーが採取・保管を含めて以上も論文報告があるものの，メタボロミクスによって前処理において不安定であるケースや，物性や存在量の住化分析センター SCAS NEWS 2021 ‑Ⅱ

未来 へ 繋ぐ少なさから複雑な前処理が必要であり安定的な回収ができ４ おわりにないケースなどがある。

前述した通り，メタボロミクス解析を用いたバイオマー

また，選択したバイオマーカー候補にバイオロジカルなカー探索はまだ道半ばという状況である。一方で，その重要（統計的な）差は明らかであっても，実際に臨床で識別・判別性は認知されつつあり，代謝物バイオマーカーなどを対象に供せるほどの差がないケースも多い。図 5 は抗がん剤とした分析バリデーション法に関する留意点文書が FDA の奏功性の事前予測バイオマーカー候補として報告した分子関連機関である Critical Path Institute から公表された 7）。の血中レベルを示しているが，全体を見れば差は明確である

また，我が国においても筆者も参画している産官共同によるものの，個々の症例に目を移せば有効か無効か判断がつかAMED 研究班において「バイオマーカーの分析法バリデーない症例がでてくる。このようなバイオマーカー候補ではションに関する概念文書」が作成されて近日公開予定で知見としては有用なので論文化は可能であっても，実用化あり，メタボロミクス解析によって得られたバイオマーカーの意義は小さい。

が普及していく基盤が整いつつある。また，エクソソームのさらに，バイオマーカー候補の性能が高いとしても，既存ような精製された血中画分からバイオマーカーを探索するのバイオマーカーの性能がより高く，より広く普及して手法も開発され，より標的とする臓器などにおける変動・おり，用途の使い分けができないケースもある。代表的な変化を反映する画分を捉えることが可能になってきた。

例としては，代謝物ではないが GLDH（グルタミン酸デヒ

有用なバイオマーカーが存在しない疾患や医薬品等によるドロゲナーゼ）が上げられ，肝障害のバイオマーカーとして有害作用の判別・識別，早期診断，予測に対して，メタボロの性能は高く，ミトコンドリア障害というメカニズムを示唆

ミクス解析が，新たなバイオマーカーを生み出していく原動することができるものの，今のところ ALT などの既存バイオ力となることに期待したい。

マーカーに対する優位性を示せておらず，FDA qualiﬁed

なお，本稿は経験に基づく個人的な見解を述べており，biomarker として収載されるには至っていない。既存バイオ

必ずしも厚生労働省や国立医薬品食品衛生研究所の公式マーカーに有用なものが無い症例こそメタボロミクスによる見解と同じではないことを末尾に付させていただきたい。

バイオマーカー探索が活用され，そのうえで安定的に分析でき，単純に症例と対象の識別・判別性能が高いバイオマー

文

献

カー候補の探索を行うことが必要と考えられる。

1） D. S. Wishart, Y.D. Feunang, A. Marcu et al.： HMDB 4.0 : the humanmetabolome database for 2018 , p.608, （2018）, （Nucleic AcidsResearch）.
2） K. Saito, K. Goda, A. Kobayashi et al.：J Appl Toxicol. , 37, 943 （2017）.

⾑୰䝞䜲䜸䝬䞊䜹䞊 PC(35:2) 䝺䝧䝹(AU)3） K. Saito, T. Kagawa, K. Tsuji et al.：Metabolites. 10, 355, （2020）.

34） S. Takehana, H. Yoshida, S. Ozawa et al.：Clin Chim Acta. 455, 68,mean±SEM**（2016）.
5） B. Burla, M. Arita, M. Arita et al.：J Lipid Res. , 59, 2001, （2018）.
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27） S. P. Piccoli, J. M. Sauer： Points to consider document: scientific andregulatory considerations for the analytical validation of assays used in1

the qualiﬁcation of biomarkers in biological matrices , （2019）, （CriticalPath Institute）.

08

Individual plot

6

著者略歴4

2008年〜 National Institutes of Health, National Institute of Environmental

2

2010年

Health Science, Predoctoral Fellow
千葉大学 医学薬学府 創薬生命科学専攻 博士課程修了 博士（薬学）2010年〜 National Institutes of Health, National Institute of Environmental
Health Science, Postdoctoral Fellow

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2012年〜 国立医薬品食品衛生研究所 医薬安全科学部 研究員
2014年〜 国立医薬品食品衛生研究所 医薬安全科学部 主任研究官
2017年〜 国立医薬品食品衛生研究所 医薬安全科学部 室長

図５ ソラフェニブの奏効性を予測する代謝物バイオマーカーの投薬前血中レベル
ソラフェニブ投薬前血漿を用いて代謝物レベルを測定し，投薬後のフォローアップにより判定した奏功性との関連性を評価して得たバイオマーカーについて，各群をまとめたプロットと個別の症例データを表示。

〈研究領域〉
メタボロミクスを用いたバイオマーカー探索
バイオマーカー分析の標準手法の開発〈学会活動等〉
2018年〜 日本薬物動態学会 代議員
2021年〜 日本薬学会 関東支部会 幹事

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