インシリコ毒性スクリーニングに関するみんなの広場


 

          
 CBI学会に新たに設立されました「計算機毒性学(Computational Toxicology)」研究会は、日本で最初の計算毒性学研究会として、多くの方々の注目を浴びております。

 「計算毒性学」研究会では化合物毒性に関する様々な問題を、研究会に参加された多くの方々と一緒に討論、勉強、情報交換する場の提供を目指します。
 本研究にご興味のある方々は、研究分野、研究内容、業務内容、スキルレベル、その他の様々な違いがあっても特に問題がありません。「計算毒性学」はその特徴から、様々なバックグラウンドを有する方々に集っていただくことが重要です。少しでもご興味がありましたならば「計算毒性学」研究会に参加いただければと思います。
 研究会の活動内容や、詳細なスケジュール等はキックオフミーティング時および以降の会議や皆様からのご意見等を参考に、順次決定いたしまして「計算毒性学」研究会のネットワーク等に報告させていただきます。順次関連情報等は本ブログにても公表させていただきます。

 計算機毒性学研究会に参加ご希望の方は、以下の「計算毒性学研究会設立報告および参加のお願い」をご一読ください。本資料に書いてありますように、参加のご意向を連絡いただければ、手続きさせていただきます。

2017/06/07

経済産業省(METI)による「人工知能を用いたインシリコ毒性スクリーニング」に関するプロジェクトが立ち上がりました:

 経済産業省(METI)が、「人工知能を用いたインシリコ毒性スクリーニング」に関するプロジェクトの立ち上げを行ないました。 本件はMETIにより公募案件となりました。 公募の結果、7機関が採択されました。

公募での事業は以下の内容となっており、それぞれについての実施プロジェクトが選考されます。
毒性発現メカニズムに基づく毒性評価技術の開発
(a) 薬物動態モデル等を活用した化学物質の体内動態評価技術の開発
(b) 細胞の化学物質応答性評価を基盤とする毒性評価技術の開発
人工知能を活用した予測モデルの開発(生体レベルでの毒性評価・予測を実現する情報技術の開発)
 

 以上からわかるように、①は毒性発現メカニズムに基づいた毒性評価技術関連の展開となっており、WET実験を伴うものです。 実際に人工知能を用いた毒性評価と評価システムの構築は②の項目で展開/実施されます。 
株式会社 インシリコデータは②に採択された明治薬科大学様の下でインシリコ関連のシステム関連業務に関与してまいります。

 インシリコによる化合物の毒性評価(予測)に関しては当初より化学多変量解析/パターン認識(ケモメトリックス)および人工知能関連技術(ルールベース型)が適用されて展開してきたという歴史があります。 現在はICTやビッグデータ、そして新たな人工知能技術の展開と、インシリコ関連技術を取り巻く環境は大きく変貌しています。 今回のプロジェクトにおいては、インシリコ関連環境の大きな変化を積極に取り入れ、時代の要求や期待に答えられるようなシステムの構築を目指してまいります。
 

2016/10/02

化合物の安全性評価と、最近の人工知能および化学多変量解析/パターン認識(ケモメトリックス)

  化合物の安全性評価や、インシリコスクリーニングに関する技術が大きく進歩しつつある。このように感じるのは、最近大きな話題になっている人工知能が様々な分野で急速に注目されるようになり、人工知能の適用が本研究分野に大きなブレークスルーをもたらすであろうという期待感が大きくなっているためと考える。


  もともと、化合物の安全性評価分野では人工知能技術の適用が積極的に行なわれてきた。 歴史的にみると、化合物の安全性評価は主として二種類のアプローチ(手法)が適用されてきた。一つは、多変量解析/パターン認識を適用するアプローチであり、残る一つが人工知能によるアプローチである。昔は、両方のアプローチが採用され、それぞれの機能的特徴を生かして展開されてきたが、最近では多変量解析/パターン認識手法が主体となっていた。これは、多変量解析/パターン認識がPCレベルでも支障なく扱えるようになり、またデータ解析手法も様々な手法が展開され、多種多様の安全性評価研究が出来るようになってきたことから、多変量解析/パターン認識手法が頻繁に適用される結果となっていたと考える。
 
  ここにきて再び人工知能手法が脚光を浴びてきたのは、情報に関するインフラの大きな変化があるためだろう。ICT、IoTさらにはビッグデータという言葉に代表されるような、従来とはスケールの異なるレベルでのデータの大規模化と多様性の拡大が大きな原因である。

  多変量解析/パターン認識を実施するとすぐわかるが、これらの手法では極めて大量のデータを扱う事はきわめて難しい。大数の変化や傾向をつかみ取る統計と異なり、多変量解析/パターン認識はそのデータ解析力が強いことから、サンプル中に潜むノイズに弱いのが特徴である。このため、データ量が多くなると、結果としてデータ中のノイズも増えてくるため、データ解析が切れ味の悪いものとなってしまう。

  このようなデータ量が急速に増大しているというインフラの大きな変化が、人工知能への期待度を急速に大きくしていると考える。また、人工知能自体も深層学習(ディープラーニング)という新たな機械学習法が開発され、画像処理や音声認識等の分野で素晴らしい成果を上げた。この事実から、ICT、IoTさらにはビッグデータで代表される新時代の要求に答える技術として、人工知能が期待されている。

  深層学習で代表される新時代の人工知能技術が、化合物の安全性評価問題に大きなブレークスルーを与えることが期待されるが、これが本当に実現するか否かは、今後の展開にかかっている。

2016/01/05

◆ 今年もよろしくお願い致します

◇昨年度の活動報告と御礼
昨年(2015年)、10月に開催されたCBI学会2015年大会では、「計算毒性学」研究会主催でチュータリング一つとフォーカストセッション1およびフォーカストセッション2の二つを企画/開催いたしました。また、12月に開催された日本動物実験代替法学会 第28回大会でもインシリコデータは2014年に引き続いて商業展示を行ないました。さらに、9月にポルトガルのポルトで開催されたEUROTOX2015では、最新のKY法に関するポスター発表を行ないました。

◇インシリコスクリーニングを取り囲む環境の変化
ここ数年でインシリコスクリーニングをとり囲む環境が大きく変化してきました。スクリーニング実施目的として従来からの薬理活性に加えて、ADMEも実施するようになり、さらに毒性(安全性)スクリーニングも加えたものへと変化しつつあることを強く感じるようになりました。特に、毒性(安全性)スクリーニングは対象分野が創薬のみならず、一般化合物にも広がり、化合物全般の毒性(安全性)管理や生体/生態環境保全という観点で実施される政府規制を効率よく実施する目的でのインシリコスクリーニングがその重要性を増しています。また、EUでは動物愛護の観点から化粧品等の分野では動物を用いた実験データを規制当局に提出する事は出来なくなっており、この分野でも動物を使わない実験としてのインシリコによるスクリーニングが重要となっております。

◇インシリコによる薬理活性/ADME/毒性(安全性)スクリーニングの違い
薬理活性ではドッキングシミュレーションによるインシリコスクリーニングが主体となって展開されています。また、ADME関連のインシリコスクリーニングではPK/PDモデルに基づいた展開が中心となっています。化合物の毒性(安全性)スクリーニングでは薬理活性やADMEと異なり、多変量解析/パターン認識によるアプローチと人工知能によるアプローチが展開されています。
これは、化合物の毒性(安全性)は薬理活性と異なり、メカニズムを特定する事が極めて困難なため、ドッキングシミュレーションに必要となる蛋白を特定する事が困難であることが主たる原因となります。また、ADME研究でのPK/PDモデルを毒性に直結する事は困難であり、PK/PDモデルで毒性を評価する事は殆どできません。
上記のようにインシリコスクリーニングは、薬理活性、ADMEおよび毒性(安全性)のそれぞれの特性を生かすことで、全く個別に発展してきました。この結果、インシリコスクリーニングという言葉は一つであっても、それぞれのターゲットの内容によりスクリーニング実施手法が異なり、研究者層、研究概念、研究環境も大きく異なります。インシリコスクリーニングと言って、簡単に薬理活性/ADME/毒性(安全性)の枠を超え、ある分野のスクリーニング手法を他の分野に適用する事は出来ないのが現実です。

◇インシリコ毒性(安全性)スクリーニングの日本での現状と、本ブログの役割
現在インシリコ薬理活性スクリーニングやインシリコADMEスクリーニングに関しては、関連するWEBサイトや学会での発表、研究会が活発に、かつ多数実施されております。しかし、インシリコ毒性(安全性)スクリーニングに関する情報や研究および研究会等の活動は日本では殆ど実施されておりません。CBI学会に設置された「計算毒性学」研究会がインシリコ毒性(安全性)スクリーニングに関する日本で最初の組織となります。
以上のような状況を踏まえまして、本「インシリコスクリーニング」ブログではインシリコ毒性(安全性)スクリーニングを中心に展開いたします。この点、よろしくご理解ください。なお、インシリコ毒性(安全性)スクリーニングの基本技術である多変量解析/パターン認識と人工知能技術は、毒性(安全性)のみならず薬理活性やADMEにも展開可能な手法です。これに対し、薬理活性のドッキングやADMEのPK/PDシミュレーションはその基本原理上、毒性(安全性)への適用は極めて困難です。

◇インシリコ毒性(安全性)スクリーニングの難しさと多変量解析/パターン認識および人工知能
毒性(安全性)スクリーニングの分野では昔から伝統的に多変量解析/パターン認識および人工知能の二つの技術が展開されてきました。これは、毒性(安全性)の特性から、薬理活性のようにメカニズムに基づいた展開が極めて困難であること。また、ADMEと異なり、毒性(安全性)は生体内での定型的な動態を決定することは極めて困難であり、且つ動態と毒性を関連付けることも難しい事が、薬理活性やADMEで展開されてきた手法を毒性(安全性)分野に適用することが出来ない理由です。
このため、インシリコ毒性(安全性)スクリーニングは当初よりメカニズムを一旦ブラックボックス化して結果を導く多変量解析/パターン認識手法が適用され、また毒性(安全性)に関して研究者が有するノウハウを利用する人工知能の二つの手法が伝統的に適用されてきました。なお、多変量解析/パターン認識で設定したブラックボックスは、その内容解明は可能です。これにより、毒性(安全性)メカニズムに関する情報解析が可能となります。

◇インシリコ毒性(安全性)スクリーニングを取り囲む環境の変化
歴史的にインシリコによる毒性(安全性)評価やスクリーニングはかなり昔から実施されてきました。手法的には当初より多変量解析/パターン認識によるアプローチや人工知能によるアプローチが展開されてきました。しかし、当初はインシリコによる毒性(安全性)評価の信頼性が低いこと、および毒性(安全性)評価は実験による実データ主義が中心であったこと、当時は計算機のコストが極めて高価で、かつ計算機のパワーも実用的レベルでの毒性評価を計算する事が困難なほど極めて貧弱であった。また、サンプル数も少なく、実験を行なう方がコスト的に安く、かつ信頼性も高かったため、普及はしませんでした。しかし、現在は当時と比較して計算機の桁違いの進歩により、高速/大量/低コストという観点でインシリコスクリーニングへの期待が高まっています。

◇インシリコ毒性(安全性)スクリーニングを実施する二つの技術に関連する大きな変化
このインシリコ毒性(安全性)スクリーニングという分野を支える大きな二つの技術、多変量解析/パターン認識と人工知能の両方に大きな技術的な変化が起きつつあります。これは、最近のネットワークや観測機器、ウェアラブル端末、そしてインターネット等の発達によりデータが急速に膨れ上がり、ビッグデータIoTという言葉で代表される状態が起こりつつあるからです。
データ処理と言えば多変量解析/パターン認識ですが、ビッグデータのような極めて大量のデータを対象とした解析を行なうには多変量解析/パターン認識自体も変化が必要です。また、大量のデータに埋もれた極めて複雑な情報を探し出し、役に立つものに変換して使う技術として人工知能が脚光を浴びてきており、新時代の人工知能技術が新たに展開されようとしています。

◇インシリコスクリーニングを取り囲む大きな変化へのインシリコデータの取り組み
インシリコスクリーニング、特に毒性(安全性)スクリーニング分野では、ビッグデータやIoTの掛け声とともに多変量解析/パターン認識や人工知能関連技術の大きな変化が、従来とは大きく異なる発展を遂げるものと期待されます。
インシリコデータは長期にわたる化学分野への多変量解析/パターン認識の適用研究や、ビッグデータにも対応可能な多変量解析/パターン認識手法であるKY法の適用と、過去の人工知能システム展開のノウハウを元に、新たなインシリコ毒性(安全性)スクリーニングの実現目指して展開してまいります。
以上
湯田 浩太郎

2014/11/21

お知らせ:インシリコデータが学会で展示ブースを設けます。 Notice: The In Silico Data will provide a booth at the JSAAE conference

 日本動物実験代替法学会 第27回大会が12月5,6,7と横浜国立大学で開催されます。 
 この大会にて株式会社 インシリコデータが出店展示を行ないますので、ご関心のあります方はご来場ください。 今回の出店はインシリコデータとして創業以来初の出店となります。 最初の出店となりますので、今回はインシリコデータの会社概要、保有技術および実績、他社との協力関係、さらには現在進めておりますCBI学会の下部組織として設立された「計算機毒性学(Computational Toxicology)」研究会に関する情報等を中心に展示する予定です。


 また、同時にポスター発表も行ないますので是非、活発なご討論をいただければと存じます。ポスタータイトルは以下となります。

P-41
「動物実験(LLNA)データのみから作成した皮膚感作性定性的構造毒性相関(QSTR)モデル」
〇佐藤一博、日下幸則、湯田浩太郎

 今回の発表は、データサンプリングの違いが化合物の皮膚感作性評価に関する影響についての報告となります。 データ解析においては解析目的に従ったサンプリングが重要で、これが達成できると、様々な要因解析を精度よく出来ることになります。今回はこのような解析への第一歩として、サンプリングの違いが毒性評価に及ぼす影響について討論します。

P-44
「動物実験代替法とインシリコ毒性予測の融合に関する研究(2):毒性予測に特化した二クラス分類手法の開発」
〇湯田 浩太郎
 今回の発表では、極めて予測が困難とされる化合物毒性評価を、より精度高く行なうために独自に開発されたKY法の開発状況について発表します。 KY法は二クラス分類が3種類、重回帰手法として3種類開発されており、全てが日本/USA/EUに出願され、現在その殆どが特許として認可されています。
 通常展開されている汎用的なデータ解析手法をそのまま化合物毒性評価に適用すると、実用可能なレベルでの精度を達成する事は極めて困難です。 また、創薬分野で展開されている様々なインシリコ手法の 直接的な適用は原理的に殆ど不可能なのが、化合物毒性評価を一層困難にしています。
 KY法はこのように毒性評価に特化してデザインされ、毒性評価の 問題点を克服しつつ実用的なレベルでの要求に答えることのできる手法として開発されました。

   ご関心のある方は、ポスター会場にてご討論やご質問いただければと存じます。


以上
文責:湯田 浩太郎

2014/11/15

10月27日に「計算毒性学」研究会の再開催が実施され、多くの方々に参加いただきました。

「計算毒性学」研究会のキックオフミーティングが、10月27日(月)にCBI学会2014年大会のプレミーティングとして、船堀 (東京)で実施されました。

 当日は、事前登録および当日参加者を加えまして約70名という、会場が満席になるほど多くの方々に集まっていただきました。 本「計算毒性学」研究分野に関する皆様の関心の強さを改めて感じました。 

 ご講演いただく諸先生方も、お忙しいところ時間を割きまして、熱心に発表/討論いただきました。 改めまして御礼申し上げます。 なお、当日実施されましたプログラムがCBI学会大会のホームページに記載されておりますので、ご参照ください。

 引き続き、29日(水)はCBI学会大会のフォーカストセッションとして、第一回「計算毒性学」研究会が開催されました。こちらは、講演テーマを絞り、システム開発者によるADME研究およびシステム機能紹介と、インシリコ毒性スクリーニングを構成するDRYとWET研究の両輪のうちの一つであるコンビナトリアルケミストリーに関する講演を、インシリコ技術とコンビナトリアル技術の融合との観点で横浜薬科大学の高橋孝志先生に熱く語っていただきました。 なお、当日の講演プログラムもご参照ください。

 「計算毒性学」研究会のキックオフミーティングが無事完了し、「計算毒性学」研究会が正式に発足いたしました。 今後は、より具体的な活動に移ってゆきます。 「計算毒性学」研究会に参加された研究者の方々の相互情報交流や、「計算毒性学」に関する基本知識や研究動向等を、研究会会員の皆様と一緒に学んでゆきたいと考えます。

 「計算毒性学」研究会に参加ご希望の方は以下のメールアドレスに参加の旨をご連絡ください。
contact@insilicodata.com

以上

文責:湯田 浩太郎

2014/08/09

緊急連絡です:キックオフミーティングが台風のため中止となりました:ASAP:Kick-off meeting was canceled because of the typhoon

緊急ご連絡:

台風のため、「CBI学会夏の合宿2014 in 道後/松山」が中止となりました。これに伴い、本日開催予定の「計算毒性学」研究会のキックオフミーティングも中止となっております。
 今後の実施方針等が決まり次第アップさせていただきます。

 参加者の皆様には大変ご迷惑をおかけいたしますが、よろしくご理解お願い致します。
 また、このような大変な状況下で、会の運営等をマネージメントいただきました松山大学の水間先生、および東京工業大学の小長谷先生、さらには関連スタッフの皆様に改めて御礼申し上げます。

以上

文責:湯田 浩太郎

2014/07/23

化学工業日報紙に「計算毒性学」研究会の記事が掲載されました:In Chemical Daily newspaper, the report of "computational toxicology" workshop was published

 化学工業日報紙(2014年7月17日付け、第6面)に、「計算毒性学」研究会の記事が掲載されました。


 記事では、日本初の「計算毒性学」研究会として紹介されています。是非ご参照ください。


 残念ですが、欧米と比較して日本における「計算毒性学」に関する取り組みは、一周どころか何周も周回遅れをしながら、現時点で何も対応できていないというのが現状です。この現状は、日本の学会に「計算毒性学」という言葉や項目が年会やJournal発表での分野リストにないことでもわかります。このために、「計算毒性学」関連研究発表は、関連する項目や言葉に関連付けて、無理に提出しているのが現状です。

 ちなみに、"computational toxicology"の単語と「計算毒性学」の単語をGoogleで検索すると以下のような結果となりました。
"computational toxicology" ----> 47,100  
 「計算毒性学」-------------------->     369

* 割合(日本/世界):369/47,100 = 0.78%
* 倍率(世界/日本):47,100/369 = 127.6倍

 この事実はWEB上で展開されている「計算毒性学」関連の情報絶対量が、世界(実質的には欧米)と比較して日本は1%にも満たないということがわかります。これは、日本国内における「計算毒性学」に対する取り組みが欧米と比較して極めて貧弱であることを、数値で示しています。
 昔と異なり、現在のようなネットワーク社会では、Googleのような世界に張り巡らされた情報網での検索ヒット数はそのまま現在社会のトレンドを反映していると言えるでしょう。是非とも日本のヒット件数を世界に負けないようにして、逆に最新情報を世界に発信できるようにしたいと考えます。

文責 湯田 浩太郎
7月23日