悶える?モダリティ

ちょっと前までは低分子の分子設計ばっかりやっていて、その当時は出口戦略重要だよねそのための差別化はやっぱDMPKだよなってことで、PBPKとかPK-PDとかが重要になるんやろねと思っていた。

最近は創薬モダリティの流れで色々な分子設計やり始めていて、よい設計のためには分子生物学理解してないと駄目だよなぁと思うようになってきてる。

モダリティの四面体によると、創薬においては

ProductName 料理の四面体 (中公文庫)
玉村豊男
中央公論新社 / ?円 ( 2017-06-30 )


  • 干渉剤の大きさ(いわゆるモダリティ)
  • 干渉対象 (MoA)
  • 測定系

の組み合わせが重要で、我々が分子設計するためにはモダリティは基本的になんでも扱えるけど、MoAを意識したデザインをするためには分子生物学を理解していないと、よいデザインはできないように思う。特にプロテアソーム系とかエピジェネまわりに触ったりするやつとかそれなりに確度高く設計できると嬉しいよなーとか。

というわけで細胞の分子生物学でも読み直すかという気分になっている。

ProductName 細胞の分子生物学 第6版
ALBERTS
ニュートンプレス / 24530円 ( 2017-09-15 )


新しいモダリティいじるの楽しいけど、それぞれ考え方変えていかないといけないのが手探りですよね

Does Hype Hurt Science Community or Pharma?

最初は長文のエントリを書いてみたのだけど生々しくなりすぎたので全部消し、結局2時間ぐらいを無駄した。

  • 会社: 東京皇国
  • hype: 焔ビト
  • データサイエンティスト: 消防隊
  • hypeの訂正: 鎮魂
  • 転職: ラートム

ちなみにこういう実装できそうにない抽象的なポンチ絵を書き始めると人々は焔ビト化するという設定になってる。

1570350993

炎ハ魂の息吹……黒煙ハ魂ノ解放……灰ハ灰トシテ……其ノ魂ヨ……炎炎ノ炎ニ帰セ ラートム

分子細胞免疫学

自己免疫疾患系もう少し詳しくなりたいので勉強することにした。

ProductName 分子細胞免疫学 原著第9版 アバス–リックマン–ピレ
Abul K. Abbas
エルゼビア・ジャパン株式会社 / 10780円 ( 2018-03-15 )


それからpainは分子生物学なのだろうか?それとも情報伝達学なのだろうか?そのあたりも生体システムとしてもう少し深く理解しておきたい。

Greatな岡山の学会に行ってGreatな焼き鳥を味わった

great岡山の学会に参加してきた。

夜は大井町の鳥たかというお店に通った。うますぎ天国。

1568212594 1568212601

晩杯屋はうるさくなければいいけど、酔っぱらい学生とか来たら出る感じ。

1568212599

お昼はラーメン。

1568212597

CWLに入信したの図

1568212604

たまごかけ大学行くのはYAPC以来やなぁとか言っていたけどそのあとIBISで参加していたことを後に思い出した。

ま、どうでもいい。

DeepInsightでちょっとよくわからないことのメモ

人工知能でゲノミクスをというプレスリリースでちょっとよくわからないことがあるのでメモ

最後の方の「図1 変数ベクトルxを変換Tで行列に変換する全体像と変換の具体的な手順」のところで1-aの具体的な手順としてtSNE/kPCAが提案されているが、これがよく理解できていない。

例えば化合物ライブラリの例だとそれぞれの化合物は2048次元の特徴ベクトル(フィンガープリント)を持つ。ただし二次元空間にマップされるのはそれぞれの化合物であって特徴(feature)ではない。

1-bで特徴がマップされるためには特徴自体が多次元ベクトルを持つ必要がある。同僚にN回測定のサンプルなんじゃないの?って言われたけど、それだったら平均とって終わりじゃない?ってことになった。

仮にGeneをマップしようとするばあいnサンプルを転置してベクトルにすればいいけどその場合は「訓練」「バリデーション」「テスト」にそれぞれtSNE画像ができてよくわからんことになる。

それから200x200の画像に変換するってあるんだけどデータの遺伝子が60483あるので、ピクセルに一つ一つに対応させても2万遺伝子くらいあふれるよなーと。黒く塗り潰されるか遺伝子の位置が重なって情報欠損すると思うんだけどそのあたりもよくわからん。

実装眺めるしかないなーとCode AvailabilityからURLたどって探したんだけど見つけることができなかった。

追記: コードがダウンロードできました 2019.08.09

http://www.alok-ai-lab.com/materials.php

のDeepInsight Package DeepInsight_Pkg.tar.gzだそうです。

実装はMatlabだったので手元で動かすことはできませんが、コードを読んでみました。

Cart2Pixel.mの3行目

% Q.data should be in no_of_genes x no_of_samples format

で、実際に50行目あたりで

Y=tsne(Q.data,'Algorithm','exact','Distance',Q.Dist);

となっているのでやっぱりtSNEのドットはサンプルか(転置した場合)遺伝子を表現していていて、「訓練」「バリデーション」「テスト」にそれぞれtSNE画像ができるような気がします。

QSP

医薬品研究開発における Modeling and Simulation(M & S)手法の紹介という大変に面白い総説を教えてもらって読んでいる。

これは、事前にTrkAがpainのターゲットであることを知っているからこういう結論に出来たのか、そういう事前知識なしに自然に導かれたのか興味あるところではある。モデルからターゲット候補が出てくるなんて素敵。

QSP モデルによって,今までのモデル解析ではできなかった予測を行った事例を以下に 2 例紹介する.1 つ目は,MID3 白書に取り上げられている神経成長因子(NGF)パスウェイに対する QSP 解析 により,疼痛治療の新規の創薬ターゲットを検討した事例(Example 3)である.この事例では,すで に報告されていた NGF パスウェイを ODE で記述される数理モデル(Model 1)に変換し,さらにその パスウェイモデルを関連因子の神経細胞内外での挙動を反映させたモデルに連結して生理学的に拡張し たモデル(Model 2)を作成して NGF パスウェイの下流での創薬ターゲット候補の探索を行っている. 効果測定の指標として NGF 刺激の結果として観察され,疼痛発現につながると考えられる Diphosphorylated extracellular signal-regulated kinase(dppERK)の蓄積量を用い,モデルの妥当性検討は すでに報告されている NGF 阻害抗体で得られている結果と比較することにより行った.こうして構築 されたモデル内に含まれる因子を,in silico で仮想的に様々な阻害強度で阻害する感度分析により, Tropomyosin receptor kinase A(TrkA)が薬物治療のターゲット候補となる可能性が予測された.

尚、MoAと書くと現状はBabymetalがおすすめされるようです。

ProductName 「LEGEND - S - BAPTISM XX - 」 (LIVE AT HIROSHIMA GREEN ARENA) [Blu-ray]

トイズファクトリー / 6471円 ( 2018-08-01 )


PK-SimってOSSになったの?

Mentality rather than modality

最近、バイオインフォマティクスのチームに兼務になりました。このバイオインフォマティクスチームに求められてることが、いわゆる普通のターゲットファインディング的なバイオインフォだけじゃなくてPKPD(今だとQSPって言うの?)でのインフォマティクス側からの貢献を求められたりするので10連休は色々勉強するよいチャンスだったりします。しかし、PKモデリングは基本的なところはわかるけど、PDは全然だから着いていくのつらいっす。

それから、組織内でモダリティのブームが起きているみたいなので、そっちのほうも色々キャッチアップしなきゃいけない。

で、自分の解釈でいうところのモダリティというのは、「従来のkey&lock型の低分子創薬を超えて、MOAをうまく利用して生体に干渉するような創薬をやりましょう」ってことだと思うんですよね。つまりライフハック。

そういう意味ではこれからの分子設計は低分子だけじゃなく、中分子や核酸やdegradationでも貢献する必要があるだろうし、創薬ターゲットのMOAに応じて柔軟に対応出来るような組織になっているべきでしょうね。と考えるとMOAを理解できることが必須になるんじゃないですかね。

というわけで、分子生物学も少し復習しないとなぁという気分になったのでそれっぽい本を読んでいました。遺伝子ドライブ面白いですね。

ProductName ゲノム編集の基本原理と応用: ZFN,TALEN,CRISPR-Cas9
山本 卓
裳華房 / 2808円 ( 2018-06-06 )


コラムにCRISPRdirectが紹介されていて、「あー作者の人知っとるわ」ってなった。

生命科学データ解析を支える情報技術

読み終わった。

ProductName 生命科学データ解析を支える情報技術
坊農 秀雅
技術評論社 / 2786円 ( 2019-02-09 )


wetのバイオロジーやってるけどIT側も使いこなせるようになりたいひとが読むべき本かなと思いました。まぁうちのバイオインフォのチームは必読でしょう。

私はThe OBO Foundryを知ることができたので満足。

今年はバイオインフォの活動も頑張りまっす。

生命科学データ解析

先週のMishima.sykの懇親会では著者による「サイン付き著者割生命科学データ解析を支える情報技術」が人気を博しておりましたが、うっかり速攻アマゾンで予約するという失態を犯した私のもとにも無事に届きました。

ProductName 生命科学データ解析を支える情報技術
坊農 秀雅
技術評論社 / ?円 ( 2019-02-09 )


私は今月からバイオインフォマティクスの部署も担当することになったので、もし 「企業で俺のバイオインフォマティクス力の高まりを顕現させてみようかな?」 という方がおられる、または周りにおられる、もしくは共同研究してみてもいいんじゃない?みたいな研究室があればお知らせいただければ、美味しいクラフトビールなど飲みながら詳細詰めさせていただければと思っていますので右のアイコンからコンタクトよろしくおねがいします。興味のある仕事は勉強がてら今後エントリにあげようと思っています。

今回、これ最高だったので資料が上がって嬉しい。

追いかけないといけないことが増えた。