Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
タンパク質間相互作⽤を利⽤した⼈⼯知能による新しい薬剤遺伝⼦-疾患相互作⽤の同定
Search
Y-h. Taguchi
August 27, 2025
Science
0
110
タンパク質間相互作⽤を利⽤した⼈⼯知能による新しい薬剤遺伝⼦-疾患相互作⽤の同定
HT-101 / PO-148
at IIBMP2025
2025/9/3
https://www.jsbi.org/iibmp2025/
Y-h. Taguchi
August 27, 2025
Tweet
Share
More Decks by Y-h. Taguchi
See All by Y-h. Taguchi
知能とはなにか -ヒトとAIのあいだ-
tagtag
1
29
生成AIの現状と展望
tagtag
0
53
主成分分析に基づく教師なし特徴抽出法を用いたコラーゲン-グリコサミノグリカンメッシュの遺伝子発現への影響
tagtag
0
110
中央大学AI・データサイエンスセンター 2025年第6回イブニングセミナー 『知能とはなにか ヒトとAIのあいだ』
tagtag
0
90
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
0
49
知能とはなにかーヒトとAIのあいだー
tagtag
0
150
PPIのみを用いたAIによる薬剤–遺伝子–疾患 相互作用の同定
tagtag
0
97
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
0
120
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
1
200
Other Decks in Science
See All in Science
mOrganic™ Holdings, LLC.
hyperlocalnetwork
0
150
データベース09: 実体関連モデル上の一貫性制約
trycycle
PRO
0
1k
Transport information Geometry: Current and Future II
lwc2017
0
220
データベース08: 実体関連モデルとは?
trycycle
PRO
0
980
蔵本モデルが解き明かす同期と相転移の秘密 〜拍手のリズムはなぜ揃うのか?〜
syotasasaki593876
1
130
システム数理と応用分野の未来を切り拓くロードマップ・エンターテインメント(スポーツ)への応用 / Applied mathematics for sports entertainment
konakalab
1
430
CV_5_3dVision
hachama
0
160
データベース03: 関係データモデル
trycycle
PRO
1
290
デジタルアーカイブの教育利用促進を目指したメタデータLOD基盤に関する研究 / Research on a Metadata LOD Platform for Promoting Educational Uses of Digital Archives
masao
0
110
地質研究者が苦労しながら運用する情報公開システムの実例
naito2000
0
300
Masseyのレーティングを用いたフォーミュラレースドライバーの実績評価手法の開発 / Development of a Performance Evaluation Method for Formula Race Drivers Using Massey Ratings
konakalab
0
220
2025-06-11-ai_belgium
sofievl
1
190
Featured
See All Featured
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
65
8k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.9k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
127
17k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
132
19k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
118
20k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
54k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.6k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
670
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
186
22k
Transcript
IIBMP2025 1 タンパク質間相互作用を利用した人工知能による新しい薬剤 遺伝子- 疾患相互作用の同定 “Novel artificial intelligence-based identification of
drug-gene- disease interaction using protein-protein interaction” 中央大学 理工学部 物理学科 田口善弘 このスライドはこちらから→
IIBMP2025 2
IIBMP2025 3 手法論的な目的:ネットワークの統合解析 ネットワークA ネットワークB ? テンソル分解で
IIBMP2025 4 生物(医学)的な目的: ドラッグリポジショニング(DR ) →タンパクータンパク相互作用(PPI )のデー タの解析だけからドラッグリポジショニング出 来るという発見
IIBMP2025 5 こういうことを考える動機: 遺伝子⇔疾患 化合物⇔遺伝子 のそれぞれは可能でも 化合物⇔遺伝子⇔疾患 になると「二重の選択」になり両立が難しい。 • 疾患原因遺伝子は見つかったけど遺伝子を標的とする薬がない。
• 薬をドラッグリポジショニングしようとしたけど、標的遺伝子に関係 する疾患がない みたいになりがち。データ駆動でいきなり 化合物⇔遺伝子⇔疾患 ができないか?そのためには疾患/化合物を決めずに遺伝子選択から 入ればいいのでは?でもどうやって? →PPI →PPI +テンソル分解 +テンソル分解
IIBMP2025 6 具体的な方法論: nii’k ∈R RN×N×K i: タンパク質(総数N 個) K:
k 番目のPPI nii’k :k 番目のPPI におけるi 番目のタンパク質とi’ 番目のタンパ ク質の相互作用 →テンソル分解 n ii ' k =∑ l 1 l 2 l 3 G ( l 1 l 2 l 3 ) u l 1 i u l 2 i ' u l 3 k タンパク(遺伝子選択)→DR
IIBMP2025 7 K=2 の場合のPPI 行列のテンソル化のイメージ
IIBMP2025 8 uli がガウス分布であると仮 定してP 値を付与、多重比 較補正しても閾値(例えば 0.01 )以下のタンパク質 (遺伝子)を選択
タンパク質(遺伝子)選択
IIBMP2025 9 選ばれた遺伝子をエン リッチメント解析して ・生物学的に妥当か? ・選択遺伝子の発現量 を変化させることが知 られてる化合物でDR
IIBMP2025 10 使用データ: BioGRID :R R24875×24875 DIP :R R4901×4901 遺伝子選択に使用する特異値ベクトル
BioGRID :u2i DIP :u2i ,u3i (DIP でu2i とu3i なのはエンリッチした病気が一緒なので) 選択遺伝子は BioGRID :u2i 195 タンパク質→217 遺伝子 DIP :u2i 196 タンパク質→193 遺伝子 DIP :u3i 59 タンパク質→57 遺伝子 24875,4901 は遺伝子の数
IIBMP2025 11 エンリッチメント解析(疾患)の結果(次頁から) BioGRID :u2i DIP :u2i ,u3i で選ばれた3つの遺伝子セットすべてでCancer/ Tumor
が有意に高かった (時間の関係上Jensen Diseases の場合のみ紹介)
IIBMP2025 12 BioGRID for u2i
IIBMP2025 13 DIP for u2i
IIBMP2025 14 DIP for u3i
IIBMP2025 15 DR の結果(次頁から) 複数のデータベースで選択遺伝子の発現を有意に変化させ る化合物が見つかった(→創薬候補) 時間の関係上、ここで見せるのは BioGRID :u2i の場合のみ
IIBMP2025 16 BioGRID for u2i
IIBMP2025 17 BioGRID for u2i
IIBMP2025 18 BioGRID for u2i
IIBMP2025 19 BioGRID for u2i
IIBMP2025 20 BioGRID for u2i
IIBMP2025 21 なぜ、PPI の情報だけでガンのDR ができるのか?PPI に疾 患の情報など入っていないはず→PPI 大きい遺伝子を選択 u2i u3i
IIBMP2025 22 PPI が多い遺伝子を選べばいいならテンソル分解不要? →No. 他のuli (BioGRID for u3i ,DIP
for u6i ) をみればがん以外の疾患 を考慮できる
IIBMP2025 23 BioGRID for u3i
IIBMP2025 24 DIP for u6i
IIBMP2025 25 BioGRID for u3i
IIBMP2025 26 DIP for u6i
IIBMP2025 27 u3i u6i PPI 大きい遺伝子は選択できている
IIBMP2025 28 まとめ • PPI だけでDR が可能 • PPI が多い遺伝子をえらぶだけではがん以外をDR
できない。 • ヒトとマウスのPPI をテンソルで統合解析したときだけがん 以外の多様な疾患のDR が可能。