シングルセルオミクスを用いた創薬標的推定 -――深層生成モデルによる細胞動態解析から創薬標的同定へ

Drug target prediction using single-cell omics ――From cell dynamics analysis via deep generative models to drug target identification

　シングルセルRNA-seq（scRNA-seq）技術の発展により，個々の細胞レベルでの遺伝子発現プロファイルが大規模に取得可能となったが，静的なスナップショットデータから疾患の動的メカニズムを解明し，創薬標的を同定することは依然として大きな課題である．本稿では，深層生成モデルを用いてシングルセルオミクスデータから細胞動態を推定し，創薬標的を同定するアプローチを紹介する．具体的には，ヒト造血系におけるB細胞/形質細胞様樹状細胞（pDC）分岐点と制御因子の特定，新型コロナウイルス感染症（COVID-19）重症化における線維芽細胞集団と駆動遺伝子の同定，およびマウスでの治療効果実証，さらに乳がん転移における転写後制御を介した新規標的の発見などの応用例を示す．これらの手法は，計算予測から実験検証，治療介入へと至る創薬プロセスを加速する強力なツールとなる．