テンソル分解を用いた遺伝子発現からの神経疾患の創薬

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-09-23
• タイトル: テンソル分解を用いた遺伝子発現からの神経疾患の創薬
• 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 : 遺伝子発現データに基づいて，神経疾患患者に有効な薬剤候補化合物を特定することは，神経学分野にとって非常に重要です．ある神経疾患に有効な薬剤候補を同定することにより，神経内科医は，(1) 有効な治療法を探す時間を短縮し，(2) より良い治療結果につながる有益な情報を得ることができる．しかし，前臨床段階での候補薬のスクリーニングには多くの方法がありますが，候補薬の化合物がヒトにも有効であるかどうかを確認することは容易ではありません．目的 : 我々は，モデル動物実験で発現が変化した遺伝子をスクリーニングし，ヒト細胞株に薬剤を投与した際に発現が変化した遺伝子と比較する戦略を提案することを試みた．方法 : アルツハイマー病モデル動物であるマウス脳のシングルセル（sc）RNA-seq 実験に，最近提案されたテンソル分を用いた教師無し学習による変数選択法を適用した．結果 : アルツハイマー病モデル動物のマウス脳の一細胞 RNA-seq 実験において，加齢に伴う Aβ 蓄積時に発現が異なる遺伝子として 401 遺伝子がスクリーニングされた．これらの遺伝子は，3 つの独立したデータセットにおいて，既知の薬物治療によって差時的に発現する遺伝子と有意に重複していた．LINCS，DrugMatrix，GEO の 3 つの独立したデータセットにおいて，既知の薬物治療によって発現が異なる遺伝子と有意に一致した．結論 : テンソル分をを用いた教師無し学習による変数選択法は，一細胞 RNA-seq データセットを用いた薬剤候補化合物のスクリーニングに有効であると考えられます．
• 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 2021-BIO-67, 号 7, p. 1-6, 発行日 2021-09-23
• 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