研究者はイルミナ相関エンジンの力を活用

研究者は、研究の完了を支援するために、より大きな科学的背景を必要とすることがよくあります。彼らの結果は他の人の仕事にどのように適合しますか？ 遺伝子の発現について文献は何と述べていますか？ 特定の遺伝子を調節する薬剤はありますか？

Ansuman Chattopadhyay博士は、ピッツバーグ大学のHealth Sciences Library System*が提供する分子生物学情報サービスを指揮し、研究者が生物学的背景が不可欠であると判断するのに役立ちます。研究者を最も適切なリソースに導くことで、研究者が生物学と疾患を理解するグローバルな取り組みにどのように適合し、研究を前進させるかについて新しい洞察を得るのに役立ちます。さらに、このデータは、より多くの助成金を調達し、より権威あるジャーナルでの出版を支援する弾薬を提供します。

公開データベースには膨大な量のコンテキストデータがありますが、使いにくい場合があります。場合によっては、コンテキストの検索が独自の時間のかかるプロジェクトになることがあります。National Center for Biotechnology Information’s Gene Expression Omnibus（GEO）は、アレイおよびシーケンスデータの公開データベースであり、その良い例です。

“GEOは金鉱山”とChattopadhyay氏は述べています。データベースを検索して、さまざまな疾患や薬物治療、特定の変異など、特定の条件下で遺伝子がどのように発現するかを調べることができます。これは素晴らしいリソースですが、生データはすぐには実行できません。研究者は自分で比較する必要があります。

そこでイルミナ相関エンジン（旧BaseSpace Correlation Engine）が登場します。このオミクス研究データベースと、Body Atlas、Disease Atlas、Pharmaco Atlas、Knockdown Atlasなどの一連のツールにより、GEOやその他のデータベースの公開情報を迅速に特定できます。情報はキュレーションされ、ノーマライズされており、研究者が組織、疾患、化合物、および/または遺伝子の摂動による関連性を定義するのに役立つデータにさらなる力を与えています。

Chattopadhyay氏と同僚にとって、Correlation Engineは、遺伝子機能、薬物活性、その他のメカニズムを理解し、出版や助成金申請のために結果をコンテキスト化するための手段として活用されてきました。

研究の前進
Correlation Engineは、大学の研究者にとって非常に貴重なツールであり、プロジェクトを仕上げるために必要なデータと洞察を提供します。このソフトウェアは、特定の条件下で遺伝子がどのように過剰または過小発現しているかを理解するために特に有用でした。

“何千もの遺伝子が上方制御され、何千もの遺伝子が下方制御されるかもしれませんが、それはどういう意味でしょうか？” Chattopadhyayが尋ねます。“このデータセットをCorrelation Engineにアップロードできます。Correlation Engineは、実験作業と正または負の相関関係を持つデータセットを特定でき、新しい情報とコンテキストを提供します。”

Correlation Engineは、科学者が正しい方向に動いているかどうかを示し、検証のための追加のデータポイントを調達して、出版の根拠とすることができます。

これらの能力は、疾患を調節する薬剤の同定にも役立ちます。ワクチンが入手可能になる前のパンデミックの初期の頃、多くの科学者がSARS-CoV-2と闘うために既存の薬剤を再利用できるかどうかを調査していました。ある研究では、Correlation Engineの大きな支援を得て、ウイルスに対する潜在的な治療作用を持つ56の薬剤を特定しました。

“良い候補を見つけたが、ワクチンが出た後、興味が薄かった”とChattopadhyay氏は述べています。しかし、この研究はCorrelation Engineのパワーをうまく捉えており、その論文を使って研究者にツールのトレーニングを行っています。ツールの使いやすさを実に強調しています。 

より良いモデルの確認
発見研究は動物モデルで実施されることが多いですが、げっ歯類の生物学と霊長類の生物学はヒトの生物学とはかなり異なります。これを克服するために、サイエンティストは、小さな規模で臓器の基本機能や構造を複製する、生体外で成長したオルガノイドやヒト組織を研究してきました。ヒト生物学のより正確なモデルとして、オルガノイドは発見研究を飛躍的に前進させる可能性があり、Correlation Engineは、これらのモデルがヒトのin vivo組織とどれだけ近づいているかを理解するのに役立ちます。

オルガノイドのトランスクリプトーム研究を行い、それをアップロードして実際の組織と正の相関関係にあるデータを見つけた場合、オルガノイドがモデル化されている組織に近いことを示す良い証拠となります。これは脳の研究に特に役立っています。

トレーニングの力
Chattopadhyayのチームは、イルミナのデータキュレーションと継続的なサポートに感銘を受けています。Correlation Engineに存在しないデータを見つけたら、リクエストするだけで数日以内に利用可能になります。もちろん、すべての研究が厳密なキュレーションプロセスに合格するわけではありませんが、毎週8～20件の新しい研究が追加され、顧客からの要請により追加されます。

この製品は、イルミナが技術を取得する前から10年以上にわたってライブラリーのライセンスソフトウェアコレクションに使用されてきましたが、約700人がその使用を登録しています。Chattopadhyayのチームは、SARS-CoV-2感染を治療する候補として既存の薬剤を同定したような、公表論文で説明されているデータに相関エンジンを適用して、ツールの能力を実証するための定期的なクラスを提供しています。一部の学生にとって、クラスは初めてのCorelation Engineの使用経験です。他の参加者はワークショップに参加し、研究でどのように活用できるかについての理解を深めることができます。

私たちの成功の秘訣は、ワークショップを提供することだと思います。残念ながら、一部の大学では製品のライセンスしか取得していませんが、ほとんど使用されていません。トレーニングは、人々がツールの能力をより良く処理するのに役立つと感じています。彼らは、この技術を自分の研究に応用し、大きな進歩を遂げることができることに気づいています。

*本論文で述べられている見解は、Ansuman Chattopadhyay博士の見解のみであり、ピッツバーグ大学の見解を示すものではありません。