Dharma

日本化学工業協会・新ＬＲＩ第５期研究報告会シンポジウム～毒性予測の今後～
東京証券会館 ８階ホール
2017/8/25

毒性発現経路および化学構造情報を指標とした
ヒト有害反応の予測法の開発
明治薬科大学・臨床薬剤学研究室
植沢 芳広

Dharma

日本化学工業協会・新ＬＲＩ第５期研究報告会シンポジウム～毒性予測の今後～
東京証券会館 ８階ホール
2017/8/25

毒性発現経路および化学構造情報を指標とした
ヒト有害反応の予測法の開発
明治薬科大学・臨床薬剤学研究室
植沢 芳広

毒性発現経路および化学構造情報を指標とした
ヒト有害反応の予測法の開発

AI

化学構造

毒性発現経路

有害反応

予測モデルの構築
 創薬初期のフィルター
 新薬に対する注意喚起
 化学品の管理

Dharma毒性発現経路（AOP）• Adverse Outcome Pathway：有害性発現経路• OECDでは有害性発現メカニズムをAOPに基づいて整理することを推奨• ある毒性の原因となる分子レベルの反応から、細胞レベル、臓器レベル、生体レベルなどを経て、最終的な有害性発現に至るまでの、各レベルにおける毒性メカニズムの知見を整理し、それらの因果関係を経路として表したもの。
• 構造毒性相関を見出すことが困難な毒性評価が可能になると期待される。

AOPAdverse Outcome Pathway
Toxicant
ChemicalProperties

Macro-MolecularInteractions
Receptor/Ligand
interaction
DNA Binding
Oxidation

Cellular
Responses
Geneactivation
Proteinproduction
Alteredsignaling
Proteindepletion

Organ
Responses
Alteredphysiology
Disrupted
homeostasis
Altered tissue
development
or function

Organism
Responses
Lethality
Impaireddevelopment
Impaired
reproduction
CancerPopulation
Responses
Structure
Recruitment
Extinction

Toxicity Pathway

Ankley GT, et al., Environ Toxicol Chem. 2010 Mar;29(3):730-41.

AOP
Adverse Outcome Pathway
Toxicant
ChemicalProperties

Macro-MolecularInteractions
Receptor/Ligand
interaction
DNA Binding
Oxidation• Nuclear receptor• Stress response pathway

Organism
Responses
Lethality
Impaireddevelopment
Impaired
Reproduction
CancerToxicology in the 21st Century (Tox21)
米国NIH、EPA、FDAによる施設間共同研究（2008 ～ ）①
毒性発現機序の理解②
毒性物質の評価法の確立

ロボットを投入した定量的超ハイスループットスクリーニングシステ
ムの構築
重要な核内受容体・ストレス応答パスウェイを調査③
既知物質に関する網羅的・実験的な解析

代表的な化合物群約10,000種類 (Tox21 10K化合物ライブラリー) を選定④
有害性が未確認である化合物に対する予測法の確立
HHS⑤
生物学的適用範囲および妥当性の改善 (phase III)
保健社会福祉省

ES細胞、iPS細胞を用いた異物代謝等への対応

米国連邦
政府

NIH

FDA

EPA

国立衛生研究所

米国食品医薬品局

米国環境保護庁

ToxCast
NIEHS

NCATS

環境健康科学研究所

国立先進トランスレーショナル科学センター

NTP

NCGC

全米毒性プログラム

化学物質ゲノムセンター

U.S. Tox21 Program / Tox21 10K Compound LibraryTox21-AOPs
重要な核内受容体・ストレス応答パスウェイを調査

AhR

Aryl hydrocarbon receptor

AP-1

Activating protein-1

AR

Androgen receptor

ARE

Antioxidant response element

Aromatase
ATAD5
CAR
ERa
ERR
ERstress

Aromatase

FXR

Farnesoid X receptor

GRHSR

Glucocorticoid receptor
Histone H2A.x
Hypoxia Inducible Factor-1
Heat shock response elementMMP

Mitochondrial membrane potential

NFkB

PPARd

Nuclear factor-kappa B
p53
Pleiotropic PPARgamma coactivator
Peroxisome proliferator-activated receptor deltaPPARg

Peroxisome proliferator-activated receptor gammaRAR

Retinoic acid receptor

RORg

Retinoic acid receptor-related orphan receptor

RXR

Retinoid X receptor

TR

Thyroid hormone receptor

TSHR

Thyroid stimulating hormone receptor

H2AX
HIF-1

p53
PGC

ATPase family AAA domain-containing protein 5
Constitutive androstane receptor
Estrogen receptor alphaEstrogen related receptor
Endoplasmic reticulum stress

Vitamin D receptor
dsbDNA damage Stalled replication forks
srf DNA damage DNA double-strand breaks
VDR

NCBI-PubChemに公開

ウルトラハイスループットスクリーニングによる10,000化合物の網羅的レポーター遺伝子アッセイ

Relationship among
Compounds, AOPs and Adverse Effects
Tox21
Adverse
OutcomePathway (AOP)

Compound

H
N

H3 C

CH3

AhR

O

Cl

PPAR

O

CH3

p53

・・・

Descriptor・・・

Machine Learning
Prediction Model

Activation / Inhibition
Score

Relationship among
Compounds, AOPs and Adverse Effects
Tox21
Compound

JADER・FAERS

Adverse Outcome Pathway (AOP)

AdverseEffect

HN

H3 C

CH3O

AhR

Hepatopathy

PPARNephropathy

p53

Dermopathy

・・・・・・ClO

CH3・・・Descriptor

Machine Learning
Prediction Model

Activation / Inhibition
Score

Machine Learning
Prediction Model

Odds Ratio, P value副作用データベース JADER
我が国における大規模医薬品副作用データベース
Japanese Adverse Drug Event Report
database

2017年5月現在 45万件

 独立行政法人医薬品医療機器総合機構（PMDA)のHPにおいて公開
 2004年4月以降の日本における医薬品による副作用報告
 40万件を超える症例と、290万件におよぶ医薬品データが蓄積290万件（7000医薬品）

2000種類超の化学構造71万件（8000副作用）

90万件（8300疾患）

JADERによる副作用と薬物の解析
・解析用データテーブルから2×2分割表を網羅的に作成・報告オッズ比（ROR）とFisherの正確検定のP値を算出
各被疑薬
その他の医薬品

各副作用

その他の副作用abcd𝒂𝒂⁄𝒄𝒄
ROR= ⁄𝒃𝒃 𝒅𝒅

JADERによる副作用と薬物の解析・解析用データテーブルから2×2分割表を網羅的に作成・報告オッズ比（ROR）とFisherの正確検定のP値を算出
NSAIDs
その他の医薬品

出血性胃潰瘍

その他の副作用360
20,484

1,172886,306

𝒂𝒂⁄𝒄𝒄
ROR= ⁄𝒃𝒃 𝒅𝒅=13.3

JADERによる副作用と薬物の解析・解析用データテーブルから2×2分割表を網羅的に作成・報告オッズ比（ROR）とFisherの正確検定のP値を算出
各被疑薬
その他の医薬品

各副作用その他の副作用

abcd

ｘ軸 ： 報告オッズ比の自然対数（lnOR）
ｙ軸 ： P値の逆数の常用対数（-log P値）
・副作用と関連の深い医薬品の観察法
・データベース内の副作用・医薬品間の関係を二次元表面上に圧縮表示-log(P-value)

Volcano plot の作成

𝒂𝒂⁄𝒄𝒄
ROR= ⁄𝒃𝒃 𝒅𝒅

報告オッズ比が大きくかつ、統計的有意性が顕著

0lnOR

大
統計的有意性重症皮膚副作用の発現しやすさ

Relationship among
Compounds, AOPs and Adverse Effects
Tox21
CompoundJADER

Adverse Outcome Pathway (AOP)

AdverseEffect

HN

H3 C

CH3O

AhR

Hepatopathy

PPAR

Nephropathy

p53

Dermopathy

・・・・・・

ClO

CH3・・・

Descriptor

Machine Learning
Prediction Model

Activation / Inhibition
Score

Machine Learning
Prediction Model

Odds Ratio, P value

NIH-Tox21 DATA Challenge 2014（有害性発現経路予測）

Tox21 DATA Challenge 2014の概要
 Tox21の目標：
 計算毒性学「化学構造からの毒性関連活性の予測」

 現時点でどの程度の予測が可能であるか？
 Tox21 10K化合物ライブラリーを使用した毒性予測コンペティションを開催
 NIH国立先進トランスレーショナル科学センター(NCATS)が担当

Tox21 10K ライブラリー
多様な化学物質10,000種類

主催者
側

化学構造の取得

ウルトラHTS
ロボットを用いた超高速アッセイによる核内受容体・ストレス応答パスウェイに対する活性化能の評価

数値化
計算

構造記述子
分子量、脂溶性、原子/結合数、その他
多変量解析
機械学習

参加者
側

予測モデル
多数の化合物の構造と生理活性の間に成立するようなルールを導き出す

定量的構造活性相関
Quantitative Structure–Activity Relationship (QSAR)
Biological Activity

Experiment

•
•
•
•

Inhibitory effectBinding affinity
EC50
IC50
etc…

Prediction

Computational
calculation
Descriptor
記述子• Molecular weight• Lipophilicity• Fragmentetc...

••

StatisticalanalysisMachinelearning

Experiment

Structural/physicoch
emical properties

Prediction modelPredictedTox21 Data Challenge 2014における予測ターゲット
Tox21では、広範な毒性評価のためのターゲットとして種々の毒性発現経路（AOP)を採用した。

核内受容体関連パスウェイ① エストロゲン受容体αリガンド結合部位 (ER,LBD)② エストロゲン受容体α前配列 (ER,full)③ アロマターゼ (aromatase)④ 芳香族炭化水素受容体 (AhR)⑤ アンドロゲン受容体全配列 (AR,full)⑥ アンドロゲン受容体リガンド結合部位 (AR,LBD)⑦ ペルオキシソーム増殖因子活性化受容体γ (PPAR-gamma)
ストレス応答パスウェイ① 転写因子Nrf2/アンチオキシダント応答配列 (Nrf2/ARE)② 熱ショック因子応答配列 (HSE)③ ATPaseファミリー、AAAドメイン含有5 (ATAD5)④ ミトコンドリア膜電位 (MMP)⑤ p53

新規ER活性化物質予測モデルの精度Y Asako, Y Uesawa, High-Performance
Prediction of Agonists on Human Estrogen
Receptor Based on Chemical Structures,

Molecules 22(4) 1-10 (2017)

Y Uesawa, Rigorous selection of random
forest models for identifying compounds
that activate toxicity-related pathways,

Front Environ Sci 4(9) 1-6 (2016)

Winners
Organization

Team NameTeam Member

Challenge Assay

Johannes Kepler University Linz, Austria

Bioinf@JKU

G. Klambauer, et al.

AhR, Nrf2/ARE

Bioinf@JKU-ensemble1

G. Klambauer, et al.

ER(full), HSE

Bioinf@JKU-ensemble3

G. Klambauer, et al.

AR(LBD)

Bioinf@JKU-ensemble4

G. Klambauer, et al.

PPAR-gamma

Technical University of Munich, Germany

AMAZIZ

A. Abdelaziz

ATAD5, MMP

Budapest University of Technology and Economics, Hungary

Dmlab

G. BartaAR(full), Aromatase, p53

Meiji Pharmaceutical University, Japan

Microsomes

Y. Uesawa

ER(LBD)・リンツ・ヨハネス・ケプラー大学（オーストリア、総合優勝）
・ミュンヘン工科大学（ドイツ）・ブダペスト工科経済大学（ハンガリー）
・明治薬科大学（日本）
深層学習（Deep Learning）を使用＊Winnersにより構築された予測モデルの詳細は、Frontiers in Environmental Science誌の特集号参照

ディープラーニング（深層学習）• 人工ニューラルネットワークの一種である．
• パターン認識で用いられてきた従来のニューラルネットワークは，入力層，中間層，出力層の３層程度から成る構成であった．
• 近年登場したディープラーニングは，中間層を重層化することによって学習を繰り返す結果，画像や音声認識の分野において極めて高い精度を達成できることが分かり話題となっている．
• 創薬分野においても，２０１２年にMerck社が行ったMerck
Molecular Activity Challengeにおいてディープラーニングが最高精度を示したことで注目された．
• 欠点として，高度な計算環境を要求すること，および開発や調整が困難であることが挙げられる．
（薬学会・薬学用語解説2015.10.FYI）

ディープラーニングの利点と欠点• 利点
高い汎化性能
特徴表現学習• 欠点
比較的高度な計算環境を要求ハイパーパラメータ等の調整が困難
そのパフォーマンスを発揮するには大規模なサンプルが要求される

ディープラーニングの特徴：特徴表現学習
RF, SVM, NN

Deep Learning

大規模データ

大規模データ

特徴量の抽出
記述子計算（人間）

特徴量の抽出

特徴表現学習

予測モデル

予測モデル

ディープラーニングによる名人芸のモデル化
熟練の研究者

Deep Learning

大規模な経験

大規模データ

特徴量の抽出化合物の雰囲気（人間）

予測

Deep
Learning

特徴量の抽出

特徴表現学習予測モデル

DeepSnapにおける構造情報の入力

Deep Learningを用いた
ミトコンドリア膜電位攪乱物質の予測
AlexNetMitochondrial
membranepotential disruptor

Hinton et al (2012)

外部検証セット化合物のROC曲線

AlexNet1万化合物を解析

ROC_AUC = 0.909

Acknowledgments
This work was supported by• The Long-Range Research Initiative (LRI)
research program from the Japan
Chemical Industry Association (JCIA).

Thank you for your attention