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J-GLOBAL ID：201402267944431495   整理番号：14A1499253

化合物対の活性の予測を目的とする学界コンピューターチャレンジ

A community computational challenge to predict the activity of pairs of compounds

著者 (40件)： BANSAL Mukesh (Columbia Univ., New York, USA) ,  ALVAREZ Mariano J (Columbia Univ., New York, USA) ,  SHEN Yao (Columbia Univ., New York, USA) ,  CALIFANO Andrea (Columbia Univ., New York, USA) ,  YANG Jichen (Univ. Texas Southwestern Medical Center, Texas, USA) ,  TANG Hao (Univ. Texas Southwestern Medical Center, Texas, USA) ,  XIAO Guanghua (Univ. Texas Southwestern Medical Center, Texas, USA) ,  ALLEN Jeffrey (Univ. Texas Southwestern Medical Center, Texas, USA) ,  ZHONG Rui (Univ. Texas Southwestern Medical Center, Texas, USA) ,  CHEN Beibei (Univ. Texas Southwestern Medical Center, Texas, USA) ,  KIM Minsoo (Univ. Texas Southwestern Medical Center, Texas, USA) ,  WANG Tao (Univ. Texas Southwestern Medical Center, Texas, USA) ,  XIE Yang (Univ. Texas Southwestern Medical Center, Texas, USA) ,  KARAN Charles (Columbia Univ., New York, USA) ,  REALUBIT Ronald (Columbia Univ., New York, USA) ,  MENDEN Michael P (Wellcome Trust Genome Campus, Cambridge, GBR) ,  SAEZ-RODRIGUEZ Julio (Wellcome Trust Genome Campus, Cambridge, GBR) ,  COSTELLO James C (Boston Univ., Massachusetts, USA) ,  LI Yajuan (Univ. Texas Southwestern Medical Center, Texas, USA) ,  KIM Minsoo (Univ. Texas, Texas, USA) ,  XIE Yang (Univ. Texas, Texas, USA) ,  HEISER Laura M (Oregon Health and Sci. Univ., Oregon, USA) ,  GRAY Joe W (Oregon Health and Sci. Univ., Oregon, USA) ,  MATTIOLI Michela (Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), Milan, ITA) ,  GALLAHAN Daniel (National Cancer Inst., Maryland, USA) ,  SINGER Dinah (National Cancer Inst., Maryland, USA) ,  STOLOVITZKY Gustavo (IBM, New York, USA) ,  ABBUEHL Jean-Paul (Swiss Federal Inst. of Technol. Lausanne (EPFL), Lausanne, CHE) ,  BERNARD Jonathan (Swiss Federal Inst. of Technol. Lausanne (EPFL), Lausanne, CHE) ,  HOMICSKO Krisztian (Swiss Federal Inst. of Technol. Lausanne (EPFL), Lausanne, CHE) ,  SADANANDAM Anguraj (Swiss Federal Inst. of Technol. Lausanne (EPFL), Lausanne, CHE) ,  ALTMAN Russ B (Stanford Univ., California, USA) ,  GOTTLIEB Assaf (Stanford Univ., California, USA) ,  BALCOME Shawn (Univ. Minnesota, Minnesota, USA) ,  DESHPANDE Raamesh (Univ. Minnesota, Minnesota, USA) ,  MYERS Chad L (Univ. Minnesota, Minnesota, USA) ,  WANG Wen (Univ. Minnesota, Minnesota, USA) ,  XIA Tian (Univ. Minnesota, Minnesota, USA) ,  BELL Ana (Princeton Univ., New Jersey, USA) ,  HOMILIUS Max (Princeton Univ., New Jersey, USA)
資料名： Nature Biotechnology  (Nature Biotechnology)
巻： 32  号： 12  ページ： 1213-1222  発行年： 2014年12月 
JST資料番号： H0870A  ISSN： 1087-0156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の治療の成功で薬剤の組み合わせが再び注目されているが,実験によるスクリーニング法は高コストで,相乗作用的な組み合わせがごくわずかしか特定されないことが多い。DREAMコンソーシアムは,個々の化合物による処理のタイミングおよび濃度をさまざまに変化させたヒトB細胞の遺伝子発現プロファイルに基づき,91種類の化合物対を最も相乗的なものから最も拮抗的なものまでコンピューターで順位づけするin silico法の開発を促進する目的で,オープンチャレンジを開催した。実験的な用量応答曲線に基づく評価法を用いて32種類の方法(学界から生まれた31種類の方法およびSynGen法)を評価すると,そのうち4種類は当て推量を大きく上回る性能を示した。我々は方法間の類似性に注目した。予測の精度は最適ではなかったが,化合物対の活性はコンピューターで予測可能であり,学界チャレンジは化合物の相乗作用のin silico予測という分野の進歩に有用である可能性が見いだされた。Copyright Nature Publishing Group 2014

シソーラス用語： *併用効果 ,  *計算機利用 ,  ヒト ,  遺伝子発現 ,  *予測技法 ,  拮抗作用 ,  B細胞
準シソーラス用語： Bリンパ球 ,  遺伝子発現プロファイル

分類 (2件)： 薬理学一般  (GW01000B) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 活性 ,  予測 ,  コンピューター