iPS細胞で人体への毒性物質をオールマイティに検出するStemPanTox

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2022-06-07 京都大学iPS細胞研究所

ポイント

  1. 幹細胞に添加するだけで成人への毒性を持つ物質をAIで検出できるシステムを開発。
  2. iPS細胞を用いて将来は個人の特性を反映した毒性検査ができる可能性。

1. 要旨

藤渕 航博士(CiRA 未来生命科学開拓部門 元 教授/現 非常勤研究員)、山根順子特定研究員(CiRA 元 未来生命科学開拓部門/現 増殖分化機構研究部門)らの研究グループは、 2017年に創設された「幹細胞を用いた化学物質リスク情報共有化コンソーシアム」(Stem Cell-based Chemical Risk Information Sharing Consortium (scChemRISC))注1)と協力しiPS細胞を用いて人体への毒性物質を簡易に検出できるシステム「StemPanTox(ステムパントックス)」を開発しました。成人への有害性が知られている24の物質を6つの毒性カテゴリー(神経毒、心毒、肝毒、腎・糸球体毒、腎・尿細管毒、発がん性)に分類し、ES(胚性幹)細胞にこれらの物質を添加した際の遺伝子ネットワークの変動をAIで学習させることで、非常に高い精度で毒性の有無を判定できるシステムを構築しました。さらに、既にES細胞で学習したモデルを用いて、iPS細胞で物質を添加した際の毒性の有無を予測する「転移学習注2)」を試したところ、iPS細胞のデータでも非常に高い予測精度を維持できることが判りました。
この研究成果は2022年6月5日(米国時間)に米科学雑誌「iScience」オンライン版で公開されます。

2. 研究の背景

我々の周りには10万種以上の工業生産物質があり、これらの物質の人体への安全性を正確・迅速・低コストで検査できる方法の開発が必要とされています。近年、世界中で動物愛護の声が高まる中、米国環境保護庁では2035年までに哺乳類を用いた安全性研究を停止するという宣言があり、毒性検査の新手法の確立に向けて世界的な競争が行われてきました。藤渕航博士らの研究グループは、70種類以上もあると言われる人体の臓器に対してそれぞれの検査システムを開発するには膨大な時間やコストがかかることから、未分化のES細胞のみを用いて胎児への毒性物質を予測できるシステムを2016年に開発してきました (CiRAニュース 2016年6月10日)が、臓器に発達する前の未分化のES細胞を用いて成人の人体への毒性も検出できるのかの保証はありませんでした。しかしながら著者らの協力のもと、ES細胞で成人毒性が検出でき、これをiPS細胞にも応用することが可能となりました。

3. 研究結果

知られている成人への有害な24の物質を6つの毒性カテゴリーに分類し、ES細胞にこれらの物質を添加した際の遺伝子ネットワークの変動をAIで学習させることで、6つのカテゴリーでAUC(曲面下面積)注3)がこれまで到達が難しかった0.9-1.0という非常に高い精度での予測を達成しました。さらに、ES細胞のデータでiPS細胞に物質を添加した遺伝子ネットワークを予測するという転移学習を用いたところ、iPS細胞のデータでもAUCが0.82-0.99という非常に高い予測精度を維持しました。将来的には、iPS細胞を用いて個人の特性を反映した毒性検査ができる可能性があります。

4. 論文名と著者

  1. 論文名
    StemPanTox: a fast and wide-target drug assessment system for tailor-made safety evaluations using personalized iPS cells

  2. ジャーナル名
    iScience
  3. 著者
    Junko Yamane1, Takumi Wada1, Hironori Otsuki2, Koji Inomata2, Mutsumi Suzuki2, Tomoka Hisaki3, Shuichi Sekine3, Hirokazu Kouzuki3, Kenta Kobayashi1, Hideko Sone4, Jun K. Yamashita1, Mitsujiro Osawa1, Megumu K. Saito1, and Wataru Fujibuchi1*
    * 責任著者
  4. 著者の所属機関
    1. 京都大学iPS細胞研究所
    2. 協和キリン株式会社
    3. 株式会社資生堂
    4. 横浜薬科大学

5. 本研究への支援

本研究は、下記機関より支援を受けて実施されました。

  1. 日本医療研究開発機構(AMED)再生医療実現拠点ネットワークプログラム
    「iPS細胞研究中核拠点」
  2. 日本医療研究開発機構(AMED)再生医療実現拠点ネットワークプログラム
    「疾患特異的iPS細胞の利活用促進・難病研究加速プログラム」
  3. 協和キリン株式会社との共同研究
  4. 株式会社資生堂との共同研究
  5. iPS細胞研究基金

6. 用語説明

注1) 「幹細胞を用いた化学物質リスク情報共有化コンソーシアム」
(Stem Cell-based Chemical Risk Information Sharing Consortium (scChemRISC))
未分化幹細胞及び品質が安定な分化細胞を用いた化合物の反応データベース開発を支援し、今後の企業や研究の現場でヒト細胞へのリスク試験において評価情報の基盤を構築することにより、研究成果を社会に還元することを目的とするコンソーシアム。

注2)転移学習(Transfer Learning)
ある領域で学習した内容(学習済みモデル)を別の領域に応用し効率的に学習させる方法
注3) AUC(曲面下面積, Area Under the Curve)
機械学習の評価指標として用いられる。0から1までの値をとり、機械学習の能力が高いほど1に近づく。

細胞遺伝子工学
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