TransOrGAN: An Artificial Intelligence Mapping of Rat Transcriptomic Profiles between Organs, Ages, and Sexes

https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.chemrestox.3c00037

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
→ 候補薬の評価には、安全性を確保するために動物実験が必要です。しかし、動物実験のコストや時間を削減するために、複数の器官、性別、年齢にまたがる生体内での毒性評価法を確立することが求められます。本研究では、異なる器官系や性別、年齢のデータのマッピングによって、候補薬の開発コストを削減することが目的です。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
→ 本研究の目的は、異なる器官系、性別、年齢にまたがる生体内での毒性評価法を確立することです。また、候補薬とのマッピングによって、候補薬の開発コストの削減を図ることが独自性であり、新たなアプローチの提供とも言えます。

3. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
→ 薬の開発にあたっては、動物実験による評価が欠かせませんが、そのコストや時間が大きな課題となっていました。最近では、コンピューターによるシミュレーションや予測モデルを用いた代替法に関する研究が進められています。本研究は、異なる器官系、性別、年齢のデータのマッピングによって、候補薬の評価法の改善を目指したアプローチと言えます。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
→ 本研究は、機械学習を用いて、異なる器官系、性別、年齢のデータに関連した転写プロファイルのマッピングを行うことによって、候補薬の開発コストを削減する方法を提案しました。様々な器官系、性別、年齢のデータを用いた検証の結果、本手法が有効であることが示されました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
→ 本研究では、様々な器官系、性別、年齢のデータを用いて、検証が行われました。そこでは、機械学習を用いた手法が、転写プロファイルのマッピングにおいて高い精度を発揮したことが明らかになり、動物実験による検証の代替として有力な手法であることが示されました。