テンソル分解に基づく教師なし特徴抽出による新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）に対する新しい先進的<i>in silico</i>創薬手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-22
• タイトル: テンソル分解に基づく教師なし特徴抽出による新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）に対する新しい先進的<i>in silico</i>創薬手法の提案
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 中央大学
• 著者所属: キング・アブドゥルアズィーズ大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Chuo University
• 著者名: 田口, 善弘; ターキー, ターキー
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 背景 : COVID-19 は，世界中の人間社会に影響を及ぼしている重要なパンデミックであり，有効な薬剤の開発が急務となっている．COVID-19 の治療に有用と思われる薬剤候補化合物は多数存在するが，その評価には時間とコストがかかる．したがって，実験的な検証に先立ち，有効な可能性のある薬剤を同定するためのスクリーニングが必要である．方法 : 本研究では，重症急性呼吸器症候群コロナウイルス 2 に感染した複数の肺がん細胞株の遺伝子発現プロファイルに，最近提案されたテンソル分解（TD）ベースの教師なし特徴抽出（FE）を適用した．TD-based unsupervised FE により選択された 163 遺伝子の発現を有意に変化させる薬剤候補化合物を同定した．結果:多数の薬剤のスクリーニングに成功し，その中には，C646，chelerythrine chloride，canertinib，BX-795，sorafenib，QL-X-138，radicol，A-443654 などの多くの抗ウイルス剤既知化合物が含まれていた．CGP-60474，アルボシディブ，ミトキサントロン，QL-XII-47，ゲルダナマシン，フルチカゾン，アトルバスタチン，ケルセチン，モテキサフィンガドリニウム，トロバフロキサシン，ドキシサイクリン，メロキシカム，ゲンタマイシン，ジブロモクロルメタンがありました．また，抗寄生虫薬として同定され，最近では SARS-CoV-2 の臨床試験に含まれるようになったイベルメクチンもスクリーニングで同定された．結論:我々の戦略でスクリーニングされた薬剤は，COVID-19 患者の治療に有効な候補となる可能性がある．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2022-BIO-72, 号 1, p. 1-6, 発行日 2022-11-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会