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J-GLOBAL ID：202202221266666970   整理番号：22A0775733

データからQSPモデルへ:仮説推論と動的モデル構築のためのBooleネットワークを用いたパイプライン【JST・京大機械翻訳】

From data to QSP models: a pipeline for using Boolean networks for hypothesis inference and dynamic model building

著者 (5件)： Putnins M. (Biomedical Engineering Department, Rutgers University, Piscataway, USA) ,  Campagne O. (Department of Pharmaceutical Sciences, University at Buffalo, State University of New York, Buffalo, USA) ,  Mager D. E. (Department of Pharmaceutical Sciences, University at Buffalo, State University of New York, Buffalo, USA) ,  Androulakis I. P. (Biomedical Engineering Department, Rutgers University, Piscataway, USA) ,  Androulakis I. P. (Chemical & Biochemical Engineering Department, Rutgers University, Piscataway, USA)
資料名： Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics  (Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics)
巻： 49  号： 1  ページ： 101-115  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0684A  ISSN： 1567-567X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 定量的システム薬理学(QSP)モデルは,薬物に対する応答を駆動し,通常微分方程式(ODE)を含む半機械的方法でそれらを発現する生理学的基礎を捉える。QSPモデルを開発するプロセスは,相互作用要素のネットワークを形成するのに使用される予想される応答の機構的解釈を支持する合理的な仮説の集合の定義から始まる。これは,ネットワーク構造に関する事前情報に依存する仮説駆動および知識駆動アプローチである。しかしながら,大きなデータセットを急速に生成する能力の最近の進歩により,しばしば仮説-中立的な方法で,その機会は,ロバストで反復可能な方法でネットワークトポロジーとモデルを確立するために,データ駆動アプローチを探索するために現れる。本論文では,利用可能なデータの論理ベース解析を用いて,医薬品に対する生理学的応答の複雑なネットワーク表現の開発の可能性を調べ,次に論理関係を動的ODEベースモデルに変換した。データをQSPモデルに変換するための統合パイプラインを論じた。このパイプラインは,連続データを二値化するためにk-平均クラスタリングを使用し,Booleネットワークを創り出すために最良Fit拡張法を用いてネットワーク関係を推論し,最後にBooleネットワークを連続ODEモデルに変換する。プロセスのロバスト性を示すために,二重親和性再標的化抗体フロセツズマブに対する既存のQSPモデルを利用した。QSPモデルからの主要な出力変数を用いて,パイプラインにおける使用のための連続データセットを生成した。このデータセットを用いて,可能なモデルを再構成した。この再構成は偽陽性関係がなく,各種の出力は元のQSPモデルのそれと類似していた。これは,このパイプラインを用いたシステムの事前知識なしに,仮説-中立的方法で関係を正確に推論する能力を示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  微分方程式 ,  *ネットワーク ,  抗体 ,  クラスタ化 ,  *ダイナミックモデル ,  ネットワーク構造 ,  *モデル ,  ロバスト性 ,  ターゲティング ,  *仮説推論
準シソーラス用語： 事前知識 ,  ネットワークトポロジー ,  二値化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Booleネットワーク ,  QSP ,  動的モデル ,  機械学習

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： モデル ,  仮説推論 ,  動的モデル ,  構築 ,  Booleネットワーク ,  パイプライン