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Drug Discovery System
LSKBは、深層学習と独自オントロジーで作成したMoA(作用機序)から化合物やターゲットを求める機能を充実、ワークフローで処理の自動化、さらにElpisMapで意思決定支援などの充実した機能で、Ver7を刷新しました。
From Disease
疾患からあらゆる手段でターゲットや化合物を効率よく探します。
メカニズムをベースにターゲットと化合物を検索

G0とAIで抽出した独自のMoAを組み合わせ、それぞれの機能を利用した新しい探索方法を提供。機能ベースの新しい探索方法。

疾患のターゲットをクラス分類表示

ターゲットをオントロジークラスで分類表示することで効率よく絞り込める。

ターゲットの詳細と活性値に直結するアッセイ情報と化合物とともに活性値への展開が可能。

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From Target (Gene or Protein)
タンパク質や遺伝子の周辺情報を利用して効率よくターゲットを探索
ターゲットから治療薬や化合物を探す

薬剤やアッセイ経由の化合物をアッセイ単位、Single Protein Assay, Activityでグループ化して見ることができます。薬剤では、Max Phase, Withdrawn, ATCとともにまとめています。

関連化合物の調査は遺伝子から行いますが、関連するであろう化合物を広く探し、化合物単位でアッセイやGene Expression, MoA, Withdrawn, ATC, 文献などの情報を一度に見ることができます。

Drug
Drug

薬剤をAction Type, Max Phase, Withdrawn, ATCの情報とともに参照

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Assay
Assay

当該タンパク質をターゲットとしたアッセイをアッセイ単位で表示

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Chemical via Gene
Chemical via Gene

関連するであろう化合物を広く探し、化合物単位でアッセイやGene Expression, MoA, Withdrawn, ATC, 文献などの情報を一度に見ることができます。

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Drug
Drug

薬剤をAction Type, Max Phase, Withdrawn, ATCの情報とともに参照

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ターゲットから疾患を探す

​疾患を各Phase毎にグループ化できるので、ターゲットに対して疾患候補を効率的に

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3つの方法で評価した類似タンパク質を参照

Binding site, CD-HIT, Blast, RPS-Blast, DELTA-Blast の結果を収録

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From Chemical
豊富な化合物アノテーションと機能をベースとした周辺情報の探索
薬理作用、MoAや代謝酵素、類似化合物情報の取得

Phamacologyでは、MoA関連情報として、同じ機能を持つ薬剤や疾患の参照、代謝酵素との関連MoAの薬剤や疾患、関連する化合物としては、代謝物や 塩の着いた化合物、脱塩した化合物などをまとめて見ることができます。

Function
Function

化合物のMoAなどの機能と関連代謝タンパク質

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Similar Chemical
Similar Chemical

塩の着いた化合物、脱塩した化合物などの類似タンパク質

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Function
Function

化合物のMoAなどの機能と関連代謝タンパク質

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化合物を利用した公共Gene Expressionデータの参照

Title Description 記載の 疾患、組織、化合物などの用語とこの実験の変動遺伝子で 文献上共通された件数と文献を見ることができます。

化合物と疾患の関係を分析した結果を表示

化合物と疾患の関係をGOやMoA、Max PhaseやClinical Trial、文献を分析した結果をマトリクス表示で一度に見ることができます。

imatinib_disease.png
化合物を利用したアッセイの結果をまとめて表示

Assay, Activity, ADME, Toxicityをグループでまとめてターゲットとともに表示、活性地やアッセイタイプなどでの充実したフィルター機能や文献を参照できる

Assay
Assay

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Activity
Activity

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Toxicity
Toxicity

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Assay
Assay

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化合物構造を利用したターゲットの予測

加重平均でターゲットを予測します

Rosiglitazone Target Prediction
Rosiglitazone Target Prediction

Rosiglitazoneからの加重平均によるターゲット予測

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Target Prediction Result
Target Prediction Result

ターゲットを予測した結果

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Activity of Predicted Targets
Activity of Predicted Targets

考えられるターゲットの活性値のまとめ

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Rosiglitazone Target Prediction
Rosiglitazone Target Prediction

Rosiglitazoneからの加重平均によるターゲット予測

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WorkFlow Tool
LSKBのデータベースを最大限に活用できる探索ツール
ターゲットや化合物をスタートに、関連情報を取得

ワークフローツールは、多面的な要素による絞り込みなど複雑な検索を簡単に構築でき、かつ再利用できます。

データベースの検索、検索結果のフィルターなどを組み合わせることで、目的に合わせた検索やデータマイニングが行えます。

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設定済みのワークフロー​を準備

ワークフロー構築に便利な例題を準備。そのままも利用できますし、これらのワークフローを応用してご独自のワークフローに作り変えることも簡単です。

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ワークフローの利用方法ビデオ

​簡単な使い方の例をビデオで紹介します。

Elpis Map
HTSデータの視覚化により、GO, No-Go, No-Needを判断しやすくする意思決定支援ツール
分子量の変化に伴う活性の変化の関係を視覚化

ElpisMapは、化合物の散布図の上に、例えば 分子量で3分割し、活性値などの別の特徴量で各グループの重心とその軌跡を表示できます。これにより入力した集合が 分子量の増加に伴い 活性の増強をしているか容易に判断できる 意思決定サポートツールです。

ヒトPIK3CGのアッセイにおいて 共通部分構造をもつ化合物の活性情報例

 ヒトPIK3CGのアッセイにおいて 共通部分構造をもつ化合物の活性情報について X軸に 分子量とY軸に 活性値でプロットしています。グレーの○は 分子量300未満、300以上350未満、350以上でカテゴリーをわけてその重心をプロットし、軌跡を矢印で示しています。

これによりこの骨格をもつ化合物が分子量の増加により ヒトPIK3CGに対する活性値が向上することが分かります。

Subst_kinase_02.png
ElpisMap_PK3CG_HUMAN_Subst_kinase_02a.png

先の共通部分構造をもつ化合物群のアッセイ情報から各PIK3CA、PIK3CB、PIK3CG、PIK3CDの活性値でプロットしています。下段の PIK3CG、PIK3CDに対する結果は、グレーの○は 分子量300未満、300以上350未満、350以上でカテゴリーに分割。その重心の軌跡からは 分子量増大において 活性が上昇し、この骨格の化合物セットは これらターゲットに有効であると示唆される。一方 上段のPIK3CA、PIK3CBに対する結果は、分子量増大において 活性が低下しており、更なる構造展開で活性の向上が困難であることを示唆しています。

ElpisMap_PIK3CA_PIK3CB_PK3CG_PK3CD_Subst_kinase.png
化合物情報のテーブル表示

PIK3CD の プロットにおいて、赤で囲んだ 活性値の高いサークルを選択することで、他の3つのプロットでも 選択されていることがわかる。さらにSelected Itemでにおいて選択した化合物情報がテーブルで表示されています。

ElpisMap_PIK3CA_PIK3CB_PK3CG_PK3CD_Subst_kinase_03.png
計算結果の保存

計算結果は、条件も含めてエクスプローラー形式の管理で保存できます。また、専用フォーマットでエクスポートし、共有することも可能です。

ElpisMap_sample.png