皆さんこんにちは。Scientist.com 石上です。 本日はScientist.comに新たに実装されたDisease Model Finderについて、 開発者でもあるデータサイエンティストであるJavier Pineda博士にお話をお伺いしました。 AIを用いた疾患モデルの新しい入手方法について、開発エビソードから今後の展望についてご紹介いたします。 前臨床のオンコロジー研究は近年どのように変化していますか？ オンコロジー研究は、より生理的に関連性のあるモデル求める絶え間ない研究に進化し続けています。より人間の生理学に近いモデルを用いることで、リサーチとその調査結果の正確性が高まってきています。このため、マウスモデルは癌の創薬において不可欠と言えるでしょう。患者腫瘍組織移植モデルにより、よりパーソナライズされた新薬へのアプローチが増えてきました。ヒトの腫瘍生検をネズミに移植し、最適な治療法の探すことができます。一方、大きな課題はヒトの免疫システムの再現性です。この点が、ヒトに近いマウスモデルの需要を更に高めていると言えます。これがあれば、よりリアルな癌患者に近い環境での観察を実現するでしょう。 創薬プロジェクトの適切なモデルがなぜ重要なのですか？ そして、モデルが正しくないときに何が起きますか？ 創薬プロジェクトに、適していない病気モデルを使用するとコストパフォーマンスが下がる恐れがあります。例えば、細胞培養モデルでアクティブであるように見えた多くの薬剤候補が、動物モデルでは非アクティブであることが判明することがあります。最悪なケースでは臨床実験で非アクティブであることがわかるケースもあるでしょう。多くの場合、薬効は特定の変異のセットあるいは上方調節された生物学的経路に非常に依存していて、この経路は使用されるモデルに応じて変化します。患者腫瘍組織移植モデルでは、モデル自体がソーシングするにはコストが高くなる場合があります。そのため、これらのすべての詳細事項がリサーチ研究成功のためにも、考慮していく必要があります。 提供されているモデルにはどのような種類を用意されていますか？ 確かに、研究者がプロジェクトに使用するいくつかのタイプのモデルがあります。例えば、不死化細胞株、患者の組織から得られた一次細胞株、球体やオルガノイドなどの3Dモデルがあります。また、オンコロジー分野には、同系のマウスモデルや異種移植があります。 患者腫瘍組織移植モデル(PDX)ついて教えてください。 患者腫瘍組織移植モデルはヒト由来の癌組織をマウスに移植することで作成されます。通常、これはヒトの癌組織がマウスの免疫システムによって拒絶されないようにするため、免疫障害を持つマウスの使用を必要としました。しかし、近年は代わりにヒトの免疫システムを再構築したヒト化マウスの使用が可能です。 疾患モデルのソーシングの課題は何ですか？ 多くの研究者が直面している最も大きい課題は、研究者は研究に関係した疾患モデルをどこで見つけることができるかということです。私たちが研究者と共に作業して分かったことは、多くの研究者が正しいサプライヤーを見つけるために「散弾銃」的なアプローチを必要としている点です。彼らは親しいサプライヤーと連絡を取り、モデルの可用性を尋ね、そして、そうしたサプライヤーのうちの少なくともひとつが研究者が必要としているものを持っているのではないかと淡い期待を寄せるのです。2番目の課題は、プロジェクトの見積もりを得るために交渉し必要な書類を用意することです。それは一部の会社にとっては数週間から何カ月もかかる作業になります。 モデルを選択するためにはどのようなデータにアクセスする必要があるのでしょうか？ 何がかけていますか？ 一般に、研究者はサプライヤーのウェブサイトやカタログ、およびいくつかの第三者サイトから疾患モデルについて、ほとんどの関連性のある注釈レベルのデータにアクセスできます。これらのデータから、研究者は、疾患のタイプやサブタイプ、使用されるマウス株、組織培養の経路、疾患モデルの所在地、患者の基本情報などにアクセスが可能です。 問題は、そのような注釈レベルのデータがしばしば研究者にとって不十分であるということです。研究者は、遺伝子突然変異、標的遺伝子の発現、または疾患モデルのソーシング前における薬物過敏性を調べる必要もあります。研究者はサプライヤーからいくつかの分子データを得ることができますが、データの独占的性質のために、これらの研究者は異なったサプライヤーが提供するモデルで量的比較をすることができません。 どうすればこのような課題を解決できますか？ Scientist.comは、これらすべての課題を解決することを目指しました。弊社のリサーチコンシェルジュチームには、条件に合う可能性の高いサプライヤーを提案する下地が整っています。また、Scientist.comは書類作成に関わる問題を解決し、サプライヤーの検索からプロジェクト開始までにかかる時間を劇的に削減することができます。 そうは言っても、研究者にはプロジェクトのために必要とする何千もの疾患モデルが依然として存在し、多くの研究者は1つのデータベースで関連する全てのモデルへのアクセスを望んでいます。すべてのサプライヤーからの分子データ取得が理想でしょう。そうすることで、研究者は購入したいモデルの量的比較を自身で実施し、必要な情報を揃えた上での意思決定が可能になります。 これらの課題を、弊社はDisease Model Finderで解決することを目指しています。Scientist.comは多くの疾患モデルサプライヤーと提携しています。サプライヤー全体でデータを集積することで、データの機密性とセキュリティを確保し、疾患モデル間のゲノムとトランスクリプトミクスのデータに関する量的比較を可能にします。 Scientist.comのDisease Model Finderは、 貴社の顧客が以前達成できなかったことを、どのようにして達成できるようにしますか？ サプライヤー全体の量的なモデル比較の実現に加えて、Disease Model Finderは、Scientist.comのCOMPLiプラットホームと連携してサプライヤーのコンプライアンスを保証し、Scientist.comマーケットプレイスでの自動化された購入を可能にします。研究者は、自分が必要とするモデルを見つけるとすぐにモデルを購入するか、またはモデルを用い委託サービスをリクエスト可能です。 AIアルゴリズムは、ユーザーのモデル検索や購入の意思決定をどのようにサポートするのでしょうか？ Disease Model Finderは複数のサプライヤーからの膨大なデータセットをベースに構築され、適切なデータの取り扱いは弊社のタスクです。例えば、研究者がこれらのサプライヤー全体でモデルを比較できるようにするため、Disease Model FinderはいくつかのAIアルゴリズムを利用します。例えば、データを処理し集積するためのクラスタ化アルゴリズムや次元縮退アルゴリズムなどです。また、これらのアルゴリズムは、研究者が直接的で視覚的なモデル比較のために2Dの高次元データセットを視覚化できるようにし、関心があるモデルのために識別的遺伝子の発現分析を可能にしました。多面的なフィルタ機能と組み合わせることで、これは研究者がリサーチにとって適切なモデルをより効率的に見つけソーシングできるようにします。 Disease Model Finderはどのような知見を提供できると思いますか？ (モデルタイプ、生鮮/凍結サンプルタイプ、遺伝子タイプ) Disease Model Finderはそれぞれの疾患モデルに関係する多くの詳細事項を提供しますが、各モデルの関連性も可視化出来ます。例えば、研究者は、特定の直腸癌モデルが一般の直腸癌を代表しているのかどうか、あるいはモデルが遺伝子突然変異の存在のために、もしくは特異的に発現された遺伝子のために、生物学的に異なったものになっているのかどうかを判断できます。また、弊社の比較機能は、研究者がサプライヤー全体の中で生物学的に似たモデルを見つけるのをサポートします。これは、独占的な遺伝子のセットに関連しているのか、それとも従来の経路と関連しているのかに関わりなく行えます。疾患モデルを用いた大規模な研究を行う際は、特に役に立つ機能です。 このリソースを作るためのコラボレーションはどのようにして発生したのですか？ 弊社のプラットホームを使用する研究者からの多くのフィードバックを元に弊社はDisease Model Finderのアイデアを思いつきました。彼らは私が前述したのと同じ問題の多くを経験していました。特に、単一の研究をするために複数のサプライヤーと連絡したり、品質管理やモデル比較に必要なデータを得るために問題を抱えていました。弊社がDisease Model Finderの設計を開始する理由には、十分だったのです。Scientist.comによる疾患モデルのソーシングに関して、より一元化されたデータ推進型のアプローチについて研究者とサプライヤーに相談する中で、設計は進められました。 この作業とオンコロジー分野の未来における貴社のビジョンは何ですか？ 弊社は、絶えずこのアプリケーションのユーティリティを改良するように努めています。今後数か月にわたり、PDXモデルからすべてのオンコロジーモデルにDisease Model Finderの範囲を広げる予定です。また、弊社は、追加の生物情報ツールを組み入れることも目指します。これは、研究者の検索パラメータに基づく疾患モデルの推奨を研究者に提供するものです。Scientist.comのプラットホームはクライアントの必要に応じて常に進化しており、Disease Model Finderも例外ではありません。 AIとバイオテクノロジーの機能横断的なセクターの相互作用が将来どのように発展するか、どのようにお考えですか？ 私が今後のオンコロジーリサーチ (および疾患のリサーチ全般) において増えると予想している1つのことはAIベースの薬剤応答予測です。患者が治療方法に応答するかどうかを予測することはオンコロジー分野において大きなニーズがありますが、そのような予測は非常に難しいと言えます。なぜなら、既存の膨大な薬剤応答データセットだけでなく、その他複数の分子データを要求するからです。患者情報について協議するタイミングでも、ほとんどのPDXモデルは標準的な治療に対してテストされるだけでした。癌のモデルのソーシングは薬剤応答について十分な予測があれば大きく改善されますが、これが達成されるにはおそらくかなり時間がかかるでしょう。 今回は以上になります！ Disease Model Finderについて、開発秘話をご紹介いたしました。 疾患モデルを検索される際は是非ご利用ください。 ご質問がある方は下記、石上まで！ ryosuke@scientist.com https://www.info.scientist.com/japan