AIによるデータ駆動型研究が拓く
生命医科学と創薬
山西芳裕
名古屋大学 大学院情報学研究科 複雑系科学専攻 生命情報論講座

内容• 細胞直接変換• 医薬品候補化合物予測• シナジー創薬学再生医療に向けたデータ駆動型ダイレクトリプログラミング
ダイレクトリプログラミング（DR）︓体細胞をiPS細胞を介さずに臓器の機能を持つ細胞へ直接変換
induced pluripotent
stem (iPS) 細胞

肝細胞
線維芽細胞

ダイレクト
リプログラミング（DR）

⼼筋細胞

神経細胞

…

細胞への誘導因⼦の導⼊
転写因⼦
培養細胞

© 2016 DBCLS TogoTV

転写因子（DNAに結合するタンパク質）の組み合わせが細胞変換に重要DRを誘導する転写因⼦の組み合わせの⼀例

HNF4α + Foxa1/2/3

induced pluripotent
stem (iPS) 細胞(Sekiya and Suzuki et al., Nature (2011))

肝細胞

Gata4 + Mef2c + Tbx5
(Ieda et al., Cell (2010))

線維芽細胞

ダイレクトリプログラミング（DR）

⼼筋細胞

Ascl1 + Lmx1a + Nurr1(Caiazzo et al., Nature (2011))

神経細胞

…

細胞への誘導因⼦の導⼊
転写因⼦
培養細胞

実験のみでDR誘導転写因⼦を同定することは困難© 2016 DBCLS TogoTV4

多階層オミクスデータから細胞変換に必要な転写因子セットを予測する手法を提案
TRANSDIRE (TRANS-omics-based approach for DIrect REprogramming)を開発(Eguchi et al, Bioinformatics, 38(10), 2839-2846, 2022)

ゲノムにコードされているすべての転写因⼦

ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦候補

さまざまなオミクス情報を統合して予測パイオニア因⼦候補

パイオニア因⼦

ゲノム
エピゲノム
レギュロームトランスクリプトーム
インターラクトーム

クロマチン構造に着⽬してパイオニア因⼦候補を予測
ニア

パイオ因⼦

協調
パイオニア因⼦の因⼦
クロマチン弛緩作⽤ベイズ最適化と細胞間の系統関係を⽤いてオミクス情報を統合

協調因⼦

ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因⼦の組み合わせにはパイオニア転写因⼦(PF)が含まれている
DRを誘導するのに必要な転写因⼦(⻘字︓パイオニア転写因⼦)パイオニア転写因⼦の働き

遺伝⼦発現 OFFASCL1,BRN2, MYT1L

線維芽細胞

FOXA, GATA4,HNF4α/1α

ニア
パイオ ⼦
転写因

GATA4,
MEF2C,TBX5

Coope
転写 rativ
因⼦ e

リクルート

神経細胞

⼼筋細胞

肝細胞

パイオニア転写因⼦︓Pioneer factor (PF)

ニア
パイオ ⼦
転写因

遺伝⼦発現 ON
Horisawa et al., Molecular Cell, 2020, 79:660-676
Iwafuchi-Doi M and Zaret KS, Development, 2016, 143:1833-1837© 2016 DBCLS TogoTV

⼤規模なエピゲノムデータからパイオニア転写因⼦を予測する① 各細胞種におけるPFが結合する領域（TypeL）を約９万件の⼤規模なChIP-seqから推定
Active chromatin(Type A)

Low signal chromatin(Type L)

転写因⼦結合領域の抽出

Repressed chromatin(Type R)

Active histone marks(H3K4me, H3K9ac, H3K27ac)
Repressed histone marks(H3K9me, H3K27me)

Type A領域と⽐較してType L領域を抽出
Low signal chromatin(Type L)

ChIP-Atlas
約９万個(10億ピーク)の実験データに基づくChIP-seq情報

Shinya Oki et al., EMBO Rep. 2018, e46255 .

パイオニア
転写因⼦

パイオニア転写因⼦と共局在、共発現する協調転写因⼦を予測(例) 予測したパイオニア転写因⼦：FOXA2
FOXA2と共発現する転写因⼦のスコアを⼤規模な分⼦間相互作⽤
情報 2を⽤いて算出

FOXA2と共局在する転写因⼦のスコアを⼤規模なChIP-seq情報 1を⽤いて算出
HighLowLow

High

5ID

4ID

FOXA3
HNF4A
GATA6

⋮⋮ ⋮ ⋮⋮

1. ChIP-Atlas : Shinya Oki et al., EMBO Rep. 2018, e46255 .
2. STRING : Szklarczyk et al., Nucleic Acids Res., 2019, 47, D607-D613

GATA6

⋮

HNF4A

⋮FOXA3

⋮

FOXA2

⋮

Exp.

⋮3

SMARCC1Exp.

Hepatocyte

2

EP300

ID

Hepatocyte

ID

FOXA1

Exp.

Hepatocyte

1

FOXA1

D

Hepatocyte

Exp.

FOXA2ʼs
Colocalization
partnerExp.
I

Cell TypeSc
oreFOXA2

各オミクス情報から算出したスコアを融合した予測⼿法を提案したü Epigenomics method : Sepi
ü Transcriptomics method : Straü Regulomics method : Sreg
ü Genomics method : Sgen

予測スコアの融合
Stransomics

ü Interactomics method : Sint
ベイズ最適化と細胞間の系統関係を⽤いてマルチオミクス情報を統合

ベイズ最適化のイメージ(Eguchi et al, Bioinformatics, 38(10), 2839-2846, 2022)

最大値に収束し© 2016 DBCLS TogoTV

細胞変換に必要な転写因子のインシリコ予測
多階層オミクスデータの統合解析• 細胞特異的遺伝子発現データ• 転写因子DNA結合データ• エンハンサー領域データ• 分子間相互作用ネットワークデータ

京都大学大学院 医学研究科
沖真弥先生との共同研究(Eguchi et al, Bioinformatics, 38(10),2839-2846, 2022)

例 : 皮膚細胞から肝細胞への変換を誘導する転写因子を予測

既報の転写因子を再現＊ Sekiya S, et al,
Nature(2011) 475:390-393
太字： DRを誘導することが報告されている転写因⼦＊パイオニア因⼦（PF）として予測された転写因⼦トランスオミクス解析により予測されたダイレクトリプログラミング（DR）誘導転写因⼦

FOXA2**PAX6
GATA4*

太字： DRを誘導することが報告されている転写因⼦＊ PFとして予測された転写因⼦

低分子化合物によるデータ駆動型
ダイレクトリプログラミング（DR）
iPS細胞

皮膚線維芽細胞

肝細胞

直接変換ダイレクトリプログラミング
これまでの方法：
AA
Targeted Proteins
Targeted Proteins
Drugs• 複数の転写因子の遺伝子導入による誘導• 実験的な転写因子スクリーニング
A

Targeted Proteins

Side-effects

Side-effects

Side-effects

Drugs

本研究の方法：• 低分子化合物の組み合わせによる誘導
Molecular scale• 機械学習による低分子化合物スクリーニング
BDrugsTargeted proteins

Phenotypic scale^ŝĚĞͲĞīĞĐƚƐ

転写因子の導入を低分子化合物で置き換えたい

皮膚線維芽細胞

転写因⼦化合物（薬）狙い：• ウィルスに起因する発がんリスクの問題を回避する• 生体内で目的の細胞を作成し、細胞移植を不要にする

DR関連パスウェイ情報を基に、化合物の新たな組み合わせをシミュレーテッドアニーリングで予測(Nakamura et al, Bioinformatics, 2022;
Hamano et al, submitted)

対象の化合物(4,956個)
追加

削除

選択した
組み合わせ

標的タンパク質

パスウェイを推定
標的タンパク質を取得⋮

既知DR
標的パスウェイ

制御パスウェイ
(p≤ 0.05)
比較
⋮

収束?

⋮

予測された化合物組み合わせ• ダイレクトリプログラミング（DR）関連パスウェイを制御する化合物セットを予測した。
• 臨床応用を考慮し、対象の化合物は承認薬 (KEGG DRUG)のみとした。
14

⼼筋細胞を誘導する化合物組み合わせを予測( ) : 標的タンパク質数

予測スコア

3.00

TTNPB
(6)

標的タンパク質の共通性

57

化学構造の類似性

標的パスウェイ数

Parnate(5)

Rolipram(7)
Escitalopram
(20)

100

Valproic Acid(61)Forskolin(19)

標的タンパク質数

Forskolin(19)

Apixaban(9)

既知の組み合わせ11番の詳細

RepSox(1)

Valproic Acid(61)

皮膚線維芽細胞 → 心筋細胞

既知のDR誘導化合物

CHIR99021(4)

提案手法で予測された化合物• それぞれの化合物の化学構造と標的タンパク質は関連していなかった• 既知の5つの化合物をApixabanとEscitalopramで置き換えられる可能性がある

15

内容• 細胞直接変換• 医薬品候補化合物予測• シナジー創薬学ゲノムワイドに薬物（化合物） ・タンパク質間相互作用を異種データから予測する手法を開発
薬物・タンパク質間相互作用予測を機械学習の視点から定式化

ケモゲノミクス法

化合物の化学構造類似性から予測(Yamanishi et al, Bioinformatics, 2008; Yamanishi, Adv Neural Inf Process Syst, 2009; Bleakleyet al., Bioinformatics, 2009; Tabei et al, BMC Systems Biology, 2013)

予測対象の化合物空間が大きい

ヒト由来細胞における化合物の遺伝子発現応用類似性から予測(Hizukuri et al, BMC Med Genomics, 2015; Iwata et al, Sci rep, 2017; Sawada et al, Sci rep, 2018)

トランスクリプトミクス法

パスウェイの制御など作用機序の知見を得られる 17

新型コロナウィルス感染症への応用
COVID19に対する医薬品候補化合物の予測を行う国際プロジェクト「JEDI Billion Molecules against Covid-19 GrandChallenge」

https://www.jedi.foundation/billion-molecules

我々のチーム「KyuKen」も参画した。

多くの研究機関・大学・企業が参加（世界中から130チーム、500人以上の科学者が参加）

JEDIプロジェクトの流れ

インシリコ予測した結果を、Pasteur InstituteやMIT-Broad Foundryなど様々な機関が実験検証

インシリコ予測した化合物を合成し、実験的に有効性を確認できた化合物数
ヒット数は２位 （130チーム中）
我々のチーム潜在的な抗がん作用を持つ薬物を発見
東大・医科研谷研究室との共同研究

以下のような化合物を探索• 細胞周期パスウェイを不活性化• p53シグナリングパスウェイを活性化• アポトーシスパスウェイを活性化(Iwata et al, J Med Chem,61, 9583−9595, 2018)

薬物応答遺伝子発現データ
発現が上がった
遺伝子発現が下がった
遺伝子

77

16268

活性化
パスウェイ
不活性化
パスウェイ

163 biological pathways
22276

A549

抗がん剤以外の薬物から抗がん作用を Caco-2
AsPC-1
予測し、実験検証（上位10個中、6個ヒット） PC-3
(Iwata et al, Journal of Medicinal Chemistry, 61, 9583−9595, 2018)

Het-1A

肺がん
直腸がん
膵臓がん
前立腺がん
食道由来不死化細胞

Penfluridol （精神病薬）

Promazine (神経遮断薬)

drug y (血管拡張剤)

Penfluridol （精神病薬）

Promazine (神経遮断薬)

drug y (血管拡張剤)

Penfluridol （精神病薬）

Promazine (神経遮断薬)

drug y (血管拡張剤)

細胞生存性

細胞毒性

アポトーシス
誘導能課題：オミクスデータには欠損値や未観測値が多い

化合物応答遺伝子発現データ（16268種類の化合物、 （高階テンソル構造）

TensorTrainアルゴリズム

77種類のヒト由来細胞）

ヒト由来細胞化合物

遺伝子欠損値/未測定値

解決策：TensorTrainアルゴリズムによるテンソル分解で補完
24

提案手法は、データ補完精度を最大２倍改善させ、疾患治療薬の予測性能の向上にも貢献(Iwata et al, Bioinformatics, 35 i191–i199, 2019)

データ補完

疾患治療薬の予測25

１細胞レベルの薬物応答遺伝子発現解析(Iwata et al, Nature Computational Science, 2022)

シングルセルレベルで薬物の作用機序を同定(Iwata et al, Nature Computational Science, 2022)

細胞のマーカー遺伝⼦に対して妥当な発現値、細胞タイプ特異的な遺伝⼦発現パターン、薬（例：アルテメテル）の潜在的な抗がん作⽤やその作⽤機序を予測できた

臨床試験• 脊髄小脳失調症

久留米大学病院・神経内科の三浦史郎先生との共同研究(Miura et al, Clin Case Rep, 2023)– 運動失調を症状とする神経疾患。
– 小脳の神経細胞が徐々に破壊、消失していく難病。

内容• 創薬標的探索• 医薬品候補化合物予測• シナジー創薬学学術変革領域研究（Ｂ）「シナジー創薬学」
複数の薬剤・化合物の組み合わせによる相乗効果（薬剤シナジー）の同定は生命医科学で重要課題
従来の研究・問題点

薬剤シナジー：
複数の薬剤の組み合わせによる相乗効果
単剤投与では効果なし（もしくは弱い）同時投与

本研究の提案

作用生体分子単剤投与では効果なし（もしくは弱い）• 薬剤シナジーは偶発的に発見• シナジー効果のメカニズムは不明• 化合物の全ての組み合わせは実験検証不可能

作用ネットワーク

治療標的生体分子問題：最適な薬剤の組み合わせの同定は困難• 情報科学：AIによる高速・網羅的な予測• 物質科学：自由自在な化合物の設計と創製• 生命科学：広範な作用機序・制御機構の解明

情報科学、物質科学、生命科学の協奏による「シナジー創薬学」の確立

まとめ
n 機械学習によるビッグデータ解析で、様々な細胞変換を誘導する転写因子や化合物の予測が可能。

n 様々な疾患に対する医薬品候補の探索や作用機序の同定が可能。

n 所望の性質を持つ医薬品候補の新しい化学構造を生成可能。

公共データベースをフル活用
ChIP-Atlas（沖真弥先生）• 細胞直接変換• 医薬品候補化合物予測• シナジー創薬学
KEGG（金久實先生）
Disease/Drug/Pathway/Brite/Genes

公共データベースの課題と期待• AIの学習セットになるので、データ駆動型研究に不可欠。
• 継続して維持できる枠組みが必要（消えてしまうデータベースが非常に多い）。データベースも過度な選択と集中は危険では？
• 個々のデータベースの場所はバラバラでもいいが、異なるデータベース間で同じ分子や表現型の情報は紐付けされているとユーザは使いやすい。