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創薬に必要なデータ統合の現在と未来

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Published in: Health & Medicine
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創薬に必要なデータ統合の現在と未来

  1. 1. 創薬に必要なデータ統合の現在と未来 中尾光輝 BH14.14 2015-02-02
  2. 2. 創薬の現在と未来 がん 自己免疫疾患 感染症 Precision Medicine
  3. 3. 新薬開発の課題 開発コストの上昇 難度向上 薬効が勝てない 毒性でドロップ あたらしいターゲット あたらしい創薬コンセプト オープンイノベーション
  4. 4. IBM Watson による大量の文献に基づく p53の 新規相互作用タンパク質の自動特定 「Watsonは、p53の活性化と不 活性化を導くタンパク質を予測す るため、p53に関する7万もの科 学論文を分析しました。この自 動分析によって、ベイラー医科 大学のがん研究者は、新たな研 究対象となり得る6つのタンパク 質を特定できました。」(IBM Watsonが新しいデータドリブン ・ディスカバリー時代の幕を開け る より)
  5. 5. データ統合したあとに 計算機で知識発見する未来
  6. 6. 幹細胞や細胞分化が多くの疾患に関係 、細胞タイプ別にデータ解析したい 細胞タイプで分けて測定は可能 細胞タイプレベルのデータが少ない 種レベルのデータでは見えない インハウスデータと公開データの粒度のミスマッチ
  7. 7. 例:疾患と機能性RNAの発現相関 とある疾患で発現変動のある某機能性RNAは、細胞型 Aでは上昇して、細胞型Bでは減少する。
  8. 8. 社内データと社外データの融合化 データベース設計思想の違いをマッピング マッピングのサポートツールがほしい 論文のサプリメントテーブルをデータ化する時の課題 (エクセルのセルがGeneral型問題、もしくはOCT4が 10/4問題) NextBIOは現実的なやり方
  9. 9. いかに知識を検索するか 馴染みの無い創薬領域について、論文を読んで読んで ざっと掴む必要がある Image 検索で論文にあたりをつける 「分子細胞生物学は知識や発見を図にする学問」
  10. 10. 遺伝子名 → パスウェイ図 → レビュー論文
  11. 11. 知識創造のサイクル DMTAサイクル (Design-Make-Test-Analysis) PDCAサイクル (Plan-Do-Check-Action) SECIモデル (Socialisation-Externalisation-Combination-Internalization) スクラム
  12. 12. https://hbr.org/1986/01/the-new-new-product-development-game/ar/1 NASA Fuji-Xerox Honda Canon スクラム
  13. 13. 研究者自身がデータを直接あつ かえるようになる新しい手段 http://www.nature.com/news/interactive-notebooks-sharing-the-code-1.16261
  14. 14. 計算の再現から試行錯誤できる ノートブックに、コードと結果があるので、生物学者 やケミストでも再現実施可能 あたらしいMethodの共有手段 論文のサプリメントでノートブックを利用
  15. 15. https://github.com/ipython/ipython/wiki/A-gallery-of-interesting-IPython-Notebooks#reproducible-academic-publications http://www.nature.com/news/ipython-interactive-demo-7.21492
  16. 16. http://nbviewer.ipython.org/gist/pschloss/9815766/notebook.ipynb
  17. 17. でも、Pythonだけなんですよね?
  18. 18. Python以外も使えます Cell magic 機能 http://nbviewer.ipython.org/github/ipython/ipython/blob/1.x/examples/notebooks/Cell%20Magics.ipynb R Octave Cython %%script magic R, bash, ruby, perl, zsh, …
  19. 19. ウェブブラウザでスクリプティングできる 実行履歴がノートブックに ほかのスクリプト言語も実行できる インタラクティブに、探索的にデータを眺めるときに 便利、ターミナルでの操作と相補的
  20. 20. Galaxy IPython integration https://github.com/bgruening/galaxy-ipython
  21. 21. ソフトウェアセットアップの標準化 仮想マシン、もしくは、Docker インストールやセットアップが一瞬ですむようになる 配置の自由度がます 軽量
  22. 22. Galaxyのセットアップ事例 自宅では、一時間 会社では、一週間
  23. 23. いまなら数分でできるよ そうDockerならね
  24. 24. 創薬研究向けのコンテナ 増えるといいな みなさん、Dockerfileを書いてコンテナをDocker Hub で共有しませんか? Glalaxy Virtuoso cytoscape EMBOSS BioC blast … BioMart RDKit …
  25. 25. ソフトウェアのあたらしい公開メディ アとしてのDocker: 実行可能環境の公開 メソッドの再現性を確保した研究の実現
  26. 26. とてもすばらしいmyChEMBLを紹介 ChEMBLdbデータをロード済みのVMを公開 データロード不要、セットアップ簡単 イントラネットでChEMBLdbをセキュアに利用可能 ケモインフォマティクスパッケージRDKitインストール済み データとAPIを使う例をIPython nootbookとして内蔵 セットアップ簡単
  27. 27. myChEMBLの機能 ChEMBLdbへの化合物構造検索をイントラで 化合物プロパティ計算 ChEMBLdb Web API Beaker API RDKit でケモインフォマティクスと機械学習 IPython notebookにそれぞれのチュートリアル
  28. 28. • ChEMBLdbにたいして類似化合物 構造検索 • 検索結果の化合物のプロパティ散 布図を作図 • 特定のターゲットに活性のある化 合物とその活性値を学習してドラ ッグ予測モデルの構築と検証 • Blastwおつかったタンパク質のド ラッガビリティ解析 • Beaker APIのチュートリアル http://nbviewer.ipython.org/github/chembl/mychembl/tree/master/ipython_notebooks/
  29. 29. データベース公開と! 検索例 公開者情報、バージョン、更新情報 利用規定、Terms of Use httpsでの提供 データダンプ、Web APIの提供 Dockerコンテナ、VMとして提供 チュートリアルはIPython notebookで提供

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