【Network pharmacology】タンパク質相互作用ネットワークの構築と重要タンパク質の発見【in silico 創薬】【Cytoscape】

この記事はNetwork pharmacologyに関する記事で、複数あるタンパク質相互作用ネットワークを可視化し、その中心の役目を担うタンパク質を発見していきます。Cytoscapeの使い方を詳しく説明しているので、ぜひトライしてみて下さい！

動作検証済み環境

Mac M1, Sequoia 15.3

自宅でできるin silico創薬【新薬探索編】 ~初心者でもできる”おうち創薬”~

自宅でできるin silico創薬の技術書を販売中

新薬探索を試したい方必読！
ITエンジニアである著者の視点から、wetな研究者からもdryの創薬研究をわかりやすく身近に感じられるように解説しています

技術書ページへ

自宅でできるin silico創薬【解析編】 ~”おうち創薬”を気軽に楽しもう！~

自宅でできるin silico創薬の技術書を販売中

分子ドッキングやMDシミュレーションなど、
自宅でできるin silico創薬の解析方法を解説したものになります！

技術書ページへ

自宅でできるin silico創薬の技術書を販売中

in silico創薬の技術を網羅的に知りたい方、さらにそれらを用いてPCだけで論文を書きたい方はこちら！

技術書ページへ

【初心者向け】各種ツールで学ぶin silicoタンパク質デザイン〜新規デザインから物性評価まで~

自宅でできるin silico創薬の技術書を販売中

タンパク質デザイン・モデリングに焦点を当て、初めてこの分野に参入する方向けに、それぞれの手法の説明から、環境構築、実際の使い方まで網羅！

技術書ページへ

【初心者向け】ネットワーク薬理学を使ったin silico創薬〜漢方、食材から医薬品候補を見つけてみよう~

自宅でできるin silico創薬の技術書を販売中

漢方、食材のどの成分が具体的に効くのかがわかる！医薬品候補を見つけてみよう！

技術書ページへ

Network pharmacologyとは？

Network pharmacology（ネットワーク薬理学）は、漢方薬や機能性食品に含まれる複数の成分が、体内のさまざまな標的（タンパク質、遺伝子など）に同時に作用し、複雑な生理的効果をもたらす仕組みを「ネットワーク」として解析する手法です。

従来の薬理学が「1成分＝1標的」の考え方に基づいていたのに対し、ネットワーク薬理学は「多成分＝多標的＝多経路」の全体像をとらえます。たとえば、漢方薬「黄芩」に含まれるバイカリンなどの成分が、乳がんに関与する複数の遺伝子やシグナル経路に作用している可能性を、各種データベースを用いて可視化できます。

これにより、伝統的処方の有効性を科学的に裏付けたり、新たな疾病への応用可能性を探索したりすることができます。

Network pharmacologyの流れ

成分取得：PubChemなど各種データベースを使って、漢方や食品中の有効成分を調査する。
標的予測：SwissTargetPrediction、ChEMBL Multitask Neural Network modelなどを用いて、成分が結合する可能性のある標的タンパク質を予測する。
疾患関連遺伝子の収集：Open Targetsを使って、対象とする疾患に関係する遺伝子やタンパク質の情報を収集する。
共通ターゲットの抽出：成分の標的と疾患関連遺伝子を照合し、共通の遺伝子（ターゲット）を見つける。
ネットワーク構築・可視化（本記事）：成分、標的、疾患の関係性をCytoscapeなどでネットワーク図として可視化する。
(in silico screening）:これまで得られた化合物とタンパク質に対して、分子ドッキングを行います。
（分子動力学シミュレーション(MD)）:6の結果、結合が良かった化合物とタンパク質をMDしていきます。

以下の論文を参考にし、漢方のScutellaria baicalensis（オウゴン（黄芩））の成分と乳がんの標的タンパク質を明らかにし、黄芩のどの成分が、乳がんの標的に結合するか明らかにしていきます。

Unraveling the Role of Scutellaria baicalensis for the Treatment of Breast Cancer Using Network Pharmacology, Molecular Docking, and Molecular Dynamics Simulation

今回は5ネットワーク構築・可視化を行い、

Cytoscapeを使ったタンパク質相互作用ネットワークを構築し、特に重要なタンパク質を絞っていきます。

タンパク質相互作用ネットワークとは?

細胞内では、膨大な数のタンパク質が互いに協力し合って機能しています。タンパク質相互作用ネットワーク（PPIネットワーク）は、これらのタンパク質間の物理的な結合関係を「点と線」で視覚的に表現したものです。

点（ノード）：個々のタンパク質を表します。
線（エッジ）：2つのタンパク質間に直接的な相互作用（結合）があることを示します。

このネットワークを解析することで、細胞内での情報伝達経路や機能モジュールの特定、あるいは特定の疾患に関わるタンパク質の特定などが可能になります。

ネットワーク薬理学において、各ノード（タンパク質）との繋がりを見ることで、どのタンパク質が特に中心的な役割を表しているかわかります。

Cytoscapeとは？

Cytoscape（サイトスケープ）は、複雑なネットワーク（特に生物学的ネットワーク）の可視化と解析を行うためのオープンソースソフトウェアです。タンパク質相互作用、遺伝子制御ネットワーク、代謝経路など、生命科学分野の多様なデータをネットワークとして表現し、直感的なグラフィックで表示できます。

ノード（点）とエッジ（線）の属性を色や形、サイズなどで細かくカスタマイズでき、ネットワークの中心性解析、クラスタリング、モジュールの検出といった高度な解析機能も備えています。豊富なプラグイン（アプリ）によって機能を拡張できるため、様々な研究ニーズに対応可能です。生物学研究者にとって、複雑なデータから意味のあるパターンや関係性を発見するための強力なツールとなっています。

Cytoscapeを使ったタンパク質相互作用ネットワークの可視化

まず以下の記事を参考にして、タンパク質のネットワークを作成して下さい。

【ネットワーク解析】CytoscapeのstringAppを使って、タンパク質間相互作用ネットワーク解析を行う【Cytoscape】 – LabCode

以下のImport Network from Public Databaseでは以下のように設定でして下さい。Confidence Score cutoffは論文の値0.9を参考にしています。

以下のようなグラフが出てくると思います。

続いて、デフォルトで入っているNetwork Analyzerから解析を行います。もし入っていない方入れば、インストールしてください。

【RNA-seq】Cytoscapeの使い方【ネットワーク解析】 – LabCode

AppStoreで検索すると出てくると思います。

Tools→Analyze Networkをクリックすると、以下のNode Tableが出てくると思います。

今回はこの中のBetweenness Centralityと**Closeness Centrality（CC）**を見てグラフを作成していきます。

Betweenness Centrality（BC）

Betweenness Centrality（媒介中心性）は、あるノードがネットワーク内の他のノード間を結ぶ最短経路の中で、どれだけ頻繁に通過点として使われているかを表す指標です。BCの値が高いノードは「情報の通り道」や「橋渡し役」として機能しており、ネットワーク全体の流れを制御する可能性があります。PPIネットワークにおいては、複数の経路に関わる重要なタンパク質として注目され、創薬ターゲットの候補になり得ます。ネットワークを分断する上でのキーともなるため、ノックアウトや阻害により大きな影響を与える可能性があります。

Closeness Centrality（CC）

Closeness Centrality（近接中心性）は、あるノードがネットワーク上の他のすべてのノードに対して、どれだけ短い距離で到達できるかを示す指標です。具体的には、すべての他ノードとの最短経路の長さを合計し、その逆数をとったものです。CCの値が高いノードはネットワークの中心に位置し、情報伝達や影響力の伝播が効率的に行えるポジションにあることを意味します。PPIネットワークでは、情報の拡散源として有利なタンパク質であり、全体の機能制御やシグナル伝達における中核的な役割を果たすと考えられます。

まずはBCから見ていきます。以下でBetweenness Centralityで右クリックを行うとHistogram plotからヒストグラムが作成できます。