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研究記事

バイオインフォマティクスおよび機械学習を用いた肺高血圧症バイオマーカーおよび候補治療化合物の同定

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DOI:

10.3791/73519

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2026年8月25日

 ,  , 
1College of Biological and Food Engineering, Huaihua University

この記事について

サマリー

本記事では、公開トランスクリプトームデータセット、機械学習、外部バリデーション、定量逆転写PCR、Connectivity Mapスクリーニング、および分子ドッキングを統合し、肺高血圧症のバイオマーカーおよび候補治療化合物を特定するための再現可能なバイオインフォマティクスワークフローを提示します。

要約

本研究は、公開トランスクリプトームデータおよび独立した検証リソースを用いて、肺高血圧症（PH）に関連する分子バイオマーカーおよび候補低分子化合物を特定することを目的とした。正規化、プローブアノテーション、およびComBatによるバッチ効果補正後、3つのGene Expression Omnibusデータセット（GSE22356、GSE33463、GSE48149）を統合した。コアとなる特徴遺伝子を特定するために、差分的発現解析、加重遺伝子共発現ネットワーク解析、機能濃縮解析、タンパク質相互作用ネットワーク解析、および3つの機械学習アルゴリズムを用いた。診断性能は、受信者動作特性曲線を用いて評価した。外部検証には、独立した肺組織コホート（GSE117261）、肺動脈単一細胞RNAシーケンシングデータセット（GSE210248）、および独立した肺組織サンプルにおける定量逆転写PCR検証を含めた。候補化合物のスクリーニングには、Connectivity Mapに基づくドラッグリポジショニングおよび分子ドッキングを用いた。78個の差分的発現遺伝子が同定され、CXCL10、JUN、IFIH1、MX1、TLR7がコア特徴遺伝子として選出された。独立したGSE117261肺組織コホートでは、JUNが最も強い外部支持を示したが、他の遺伝子の再現性は様々であった。20個の生物学的に独立した肺動脈性肺高血圧症サンプルおよび20個の対照サンプルを用いた定量逆転写PCRにより、5つの遺伝子すべての発現上昇が確認された。明らかな5遺伝子qRT-PCRモデルおよび100回の反復層化5分割交差検証解析はいずれも曲線下面積1.000を示したが、コホート規模が小さいため慎重な解釈と独立した前向き検証が必要である。GSE210248の単一細胞解析により、免疫細胞と構造細胞間のコミュニケーションの変化、および平滑筋細胞の表現型スイッチングが支持された。Connectivity Mapスクリーニングでは、BRD-K91900765/VX-745が最高位にランクされた。その既知の薬理学的標的であるMAPK14/p38αをポジティブリファレンスドッキングタンパク質として含め、5つのバイオマーカー関連タンパク質に対するドッキングは探索的に実施した。これらの知見は、これら5つの遺伝子がPHの候補バイオマーカーであり、VX-745が実験的検証を必要とする計算上のドラッグリポジショニング仮説であることを支持している。

概要

肺高血圧症（PH）は、持続的な肺動脈圧の上昇、肺血管抵抗の増大、そして最終的な右心不全を特徴とする進行性の心肺症候群である。現在の血行動態基準では、安静時の平均肺動脈圧が以下の値である場合にPHと定義される。 >右心カテーテル検査で測定された20 mmHg1さまざまな臨床的サブタイプの中でも、肺動脈性肺高血圧症（PAH）は最も重篤な形態の一つであり、進行性の肺血管リモデリングを特徴とする。その病理学的特徴には、内皮機能不全、肺動脈平滑筋細胞の異常な増殖および遊走、外膜線維芽細胞の活性化、細胞外マトリックスの沈着、炎症細胞の浸潤、および末梢肺動脈の狭窄または閉塞が含まれる。2これらの変化は、PH/PAHが単なる血管収縮の疾患ではなく、協調的な分子、細胞、および免疫炎症メカニズムによって引き起こされる複雑な血管リモデリング疾患であることを示している。

現在のPAH治療は、主にプロスタサイクリン、エンドセリン、一酸化窒素–可溶性グアニル酸シクラーゼ、およびホスホジエステラーゼ5型経路を標的としています3˒4。これらの治療法は症状、運動耐能、および血行動態パラメータを改善させますが、その効果は大部分が血管拡張および血行動態的なものに留まっています。既に形成された肺血管リモデリングを改善させる能力は限定的であり、併用療法を行っているにもかかわらず、多くの患者で疾患の進行が続いています。したがって、リモデリングプロセスを反映する新規の分子バイオマーカーや治療候補を特定することは、重要な未充足のニーズとなっています。特に、免疫炎症活性化、インターフェロン関連シグナル伝達、Toll様受容体経路、ケモカイン介在性免疫細胞リクルート、および平滑筋細胞の表現型スイッチングが、PH/PAH進行の潜在的な寄与因子として浮上しています5˒6。

ハイスループットなトランスクリプトームデータセットは、PH/PAHにおける疾患関連の分子シグネチャーを特定するための貴重なリソースとなります。しかし、単一のデータセットに基づく研究は、サンプルサイズの小ささ、バッチ効果、プラットフォームの不均一性、および検証不足によって制限されることが多々あります。発現変動解析では発現が変化した遺伝子を特定できますが、疾患に関連する共発現モジュールやネットワークレベルの相互作用を十分に捉えられない可能性があります。加重遺伝子共発現ネットワーク解析（WGCNA）では疾患形質に関連する遺伝子モジュールを特定でき、タンパク質相互作用（PPI）ネットワーク解析では生物学的ネットワーク内で高度に連結した遺伝子を明らかにできます。また、機械学習の手法を用いることで、診断的価値や分類価値の高い遺伝子を優先的に抽出することが可能です。しかし、単一のアルゴリズムに依存すると、モデル固有のバイアスが導入される恐れがあります。したがって、発現変動解析、WGCNA、PPIネットワーク解析、および複数の機械学習アルゴリズムを統合することで、バイオマーカー探索の堅牢性を向上させることができると考えられます。

トランスクリプトームによるバイオマーカー研究におけるもう一つの大きな課題は、生物学的な解釈です。バルク組織のシグナルは、常在する血管細胞内の遺伝子発現の変化、免疫細胞の浸潤、あるいは複数の細胞集団の割合の変化を反映している可能性があります。シングルセルRNAシーケンシングは、バルク解析から得られた候補遺伝子を細胞レベルの文脈で捉える機会を提供します。PH/PAHにおいて、肺血管リモデリングには、内皮細胞、平滑筋細胞、線維芽細胞、単球/マクロファージ、リンパ球、およびその他の免疫細胞や構造細胞が関与しています。また、疾患の進行は、細胞間コミュニケーションの変化や平滑筋細胞の表現型スイッチングとも関連しています。したがって、バルクのトランスクリプトームスクリーニングとシングルセルによる検証を組み合わせることで、候補バイオマーカーが免疫活性化、血管構造リモデリング、または多細胞間コミュニケーションの不均衡のいずれに関連しているかを判断するのに役立つと考えられます。

バイオマーカーの探索に加え、トランスクリプトーム・シグネチャーは計算論的なドラッグリポジショニングに利用することが可能です。Connectivity Map (CMap) は、疾患に関連する遺伝子発現プロファイルと、それらのシグネチャーを反転または調節させる可能性のある低分子化合物を結びつけます7。化合物のキュレーションおよび分子ドッキングと組み合わせることで、この戦略から実験的に検証可能な治療仮説を導き出すことができます。CMapによる予測と分子ドッキングだけでは薬効を立証することはできませんが、今後のターゲット結合アッセイ、細胞ベースの実験、および動物モデルによる検証に向けた候補化合物の優先順位付けを行うことができます。

PH/PAHのバイオマーカーおよび候補治療化合物を同定するための、統合的かつ再現可能なワークフローを構築した。正規化およびバッチ効果補正後、3つの公開Gene Expression Omnibusトランスクリプトームデータセットを統合した。堅牢な特徴遺伝子をスクリーニングするために、差異発現解析、WGCNA、機能エンリッチメント解析、PPIネットワーク解析、および3つの機械学習アルゴリズムを用いた。選択した遺伝子をさらに評価するため、受信者動作特性（ROC）解析、独立した肺組織バリデーションコホート、肺動脈シングルセルRNAシーケンシングによるエビデンス、および独立サンプルを用いた定量逆転写PCR（qRT-PCR）による検証を行った。最終的に、CMapに基づくドラッグリポジショニングおよび分子ドッキングを適用し、候補化合物を同定した。本研究の新規性は、バルクトランスクリプトームによる発見、機械学習による優先順位付け、独立したバリデーション、実験的なqRT-PCRによる確認、シングルセルによるメカニズム解釈、および計算による化合物スクリーニングを連結させた多層的な検証フレームワークにある。本研究の仮説は、PH/PAHが協調的な免疫炎症および血管リモデリングプログラムによって駆動されており、このプログラム内の堅牢な遺伝子が候補バイオマーカーとして機能し、ドラッグリポジショニングの機会を提供し得るというものである。

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プロトコル

本研究で解析した公共のGene Expression Omnibus (GEO) データセットには、以前に発表された研究からの匿名化されたトランスクリプトームデータが含まれており、追加の倫理承認は必要ありませんでした。淮化大学の倫理委員会は、独立したヒト肺組織定量逆転写PCR (qRT-PCR) 検証研究を承認しました（承認番号：2024(A05112)）。サンプル採取前に、すべての参加者またはその法定代理人から書面によるインフォームドコンセントを得ました。承認および同意の手続きは、qRT-PCR検証に含まれる20例の肺動脈性肺高血圧症 (PAH) および20例の対照肺組織サンプルのすべてに適用されました。本プロトコルで使用した研究ツールは、材料表に記載されています。

1. 公開トランスクリプトームデータセットの収集および前処理

肺高血圧症（PH）に関連するマイクロアレイデータセットGSE22356、GSE33463、およびGSE48149をGEOデータベースから取得した。元の表現型アノテーションに従って、PH/肺動脈性肺高血圧症（PAH）およびコントロールのサンプルを抽出した。発現マトリックスおよびプラットフォームアノテーションファイルは、再現可能なRスクリプトとGEOqueryパッケージを用いてダウンロードした。

プローブのアノテーションおよび遺伝子シンボルへのマッピングは、すべてのデータセットにおいて一貫して行いました。複数のプローブが同一の遺伝子にマッピングされた場合は、平均発現値を算出しました。分位正規化を適用し、発現量または分散が低い遺伝子を除外しました。データセットを統合し、svaパッケージ8のComBatアルゴリズムを用いてバッチ効果を補正しました。この補正の効果は、ボックスプロットおよび主成分分析を用いて評価しました。

2. 発現変動遺伝子の同定

バッチ補正済みの発現行列において、PHサンプルとコントロールサンプルの間の発現レベルを比較するためにlimmaパッケージを使用した9。線形モデルを適合させ、経験的ベイズ統計を適用した。調整済みP値 <0.05かつ絶対log2 fold change > 0.585を基準として、差分的発現遺伝子を定義した。結果はボルケーノプロットおよびヒートマップを用いて可視化した。

3. 加重遺伝子共発現ネットワークの構築

WGCNAパッケージ10を用いて重み付き遺伝子共発現ネットワークを構築した。外れ値を検出するためにサンプルのクラスタリングを行った。ソフトしきい値パワーは、スケールフリートポロジー適合指数に基づいて選択した。ダイナミックツリーカット法を用いて遺伝子モジュールを同定した。モジュール固有遺伝子（eigengene）とPH表現型との相関を解析し、最も強い相関を示した疾患関連モジュールを選択した。この主要モジュールに含まれる遺伝子と差発現遺伝子との積集合を求め、コンセンサス遺伝子を抽出した。

4. 機能濃縮分析

clusterProfiler11を用いて、Gene Ontologyの生物学的プロセス、細胞成分、および分子機能カテゴリーの解析を行った。シグナル伝達経路を特定するために、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomesのパスウェイ濃縮解析を実施した12。濃縮のしきい値としてP値 < 0.05およびq値 < 0.2を用い、濃縮された用語をバブルプロットで可視化した11。

5. タンパク質相互作用ネットワークの構築およびハブ遺伝子の同定

コンセンサス遺伝子リストをSTRINGデータベースに投入し、 Homo sapiens 種として選択され、相互作用の信頼度しきい値が設定された > 0.413相互作用ファイルをCytoscapeにインポートし、CytoHubbaプラグインを用いてノード次数による遺伝子のランキングを行った。接続性の高い遺伝子をハブ遺伝子として定義した。

6. 機械学習を用いた診断的特徴遺伝子の選択

3つの独立した特徴量選択アルゴリズムを適用した。まず、glmnetパッケージを用いて、10分割交差検証によるLASSO（least absolute shrinkage and selection operator）ロジスティック回帰を行い、係数がゼロではない遺伝子を特定した14。次に、サポートベクターマシンを用いた再帰的特徴消去（recursive feature elimination）を適用し、冗長な特徴量を除去して、交差検証精度が最も高くなった特徴量サブセットを選択した15。3つ目に、ランダムフォレストモデルを構築し、ジニ不純度の平均減少量によって特徴量をランク付けした16。これら3つのアルゴリズムから得られた遺伝子セットの積集合を用いて、最終的なコア特徴量遺伝子のセットを定義した。pROCパッケージを用いて、受信者動作特性（ROC）曲線の作成および曲線下面積（AUC）値の算出を行った17。

7. 独立したバルクおよびシングルセルデータセットを用いたコア遺伝子の検証

58例のPAHサンプルと25例の不適格ドナーコントロールサンプルを含むGSE117261を、独立した外部肺組織検証コホートとして使用した18。このデータセットは、特異的発現解析による発見、加重遺伝子共発現ネットワークの構築、または機械学習による特徴量選択には使用されなかった。発現マトリックスを正規化およびアノテーションし、limma v3.68.0を用いて差分的発現を解析した。アノテーションされたトランスクリプトーム全体にBenjamini-Hochberg偽発見率補正を適用した。単一遺伝子の受信者動作特性（ROC）曲線は、pROC v1.19.0.1、DeLong 95%信頼区間、およびYouden指数カットオフを用いて算出した。GSE117261において探索的な5遺伝子ロジスティック回帰モデルを適合させ、その内部性能を反復入れ子状交差検証を用いてさらに評価した。

PAH患者3名および健常ドナー3名のサンプルを含む単一細胞肺動脈バリデーションデータセットとして、GSE210248（表1）を使用した19。データの処理にはSeurat v5.5.1を用い、品質管理、正規化、次元圧縮、クラスタリング、および細胞アノテーションを行った20。内皮細胞、平滑筋細胞、線維芽細胞、単球/マクロファージ、およびT細胞/ナチュラルキラー細胞を含む主要な細胞集団を同定した。細胞間コミュニケーションの解析には、CellChat v2.1.2およびCellChatDB.humanリガンド受容体データベースを使用した21。正規化されたSeurat発現マトリックスと細胞型メタデータからCellChatオブジェクトを作成した。過剰発現遺伝子とリガンド受容体相互作用を同定し、コミュニケーション確率を算出し、細胞数が10細胞未満の細胞グループに関与する相互作用を除外した後、パスウェイレベルのコミュニケーションネットワークを推論し、集約した。このデータセットは外部メカニズムバリデーションにのみ使用し、モデルの学習には使用しなかった。

項目概要
データセットGSE210248
データ型10x Genomics/ドロップレットベースの単一細胞RNAシーケンシング、ハイスループットトランスクリプトームプロファイリング
ヒト試料PAH肺動脈検体3例および健康ドナー肺動脈検体3例
組織源肺動脈組織の外植体（ex vivo）であり、主に肺血管壁の細胞生態および血管リモデリングプロセスを反映している
主な分析目的細胞型の局在、平滑筋細胞の表現型スイッチング、免疫細胞・構造細胞間コミュニケーション、および候補遺伝子のメカニズムの一貫性検証

表1：GSE210248シングルセル検証データセットの基本情報。 この表は、肺動脈シングルセル検証解析のデータセットアクセッション番号、シーケンシングプラットフォーム、組織源、サンプルの組成、および解析目的をまとめたものである。

8. qRT-PCRによる遺伝子発現の検証

qRT-PCRによる検証には、PH/PAH患者由来の生物学的に独立したPAH肺組織サンプル20検体と、生物学的に独立した対照肺組織サンプル20検体を用いた。全RNAはTotal RNA Extraction Kitを用いて抽出した。RNAの濃度と純度は分光光度計を用いて測定し、RNAの完全性はアガロースゲル電気泳動により評価した。A260/280値が1.8から2.1の間であり、かつ分解が認められないRNAサンプルのみを解析対象とした。

等量のRNAを、Solarbio Universal RT-PCR Kit (AMV; カタログ番号 RP1200) を用いて相補的DNAに逆転写した。CXCL10、JUN、IFIH1、MX1、および TLR7 の定量PCRを、Real-Time PCR System 上で SYBR Green PCR Master Mix を用いて実施した。各生物学的サンプルは、テンプレートなしおよび逆転写なしのコントロールとともに、3回のテクニカルレプリケートで解析した。解析には3回のテクニカルレプリケートの平均 Ct 値を用い、テクニカルレプリケートを独立した観察値としては扱わなかった。エクソン-エクソン接合部をまたぎ、80–200 bp のアンプリコンを生成するプライマーを使用した（表 2）。プライマーの特異性は、NCBI Primer-BLAST および融解曲線分析を用いて検証した22。

標的遺伝子の発現レベルを標準化するための内部参照遺伝子として、β-actin (ACTB) を用いた。相対的発現量は 2-ΔΔCt法23を用いて算出した。データの分布に基づき、群間比較には両側Mann-Whitney U検定を用い、5つの遺伝子全体にBenjamini-Hochberg偽発見率補正を適用した。単一遺伝子のROC曲線はDeLong 95%信頼区間を用いて作成し、最適なカットオフ値はYouden indexを用いて選択した。5遺伝子ロジスティック回帰モデルは、まず同一の40の生物学的サンプルを用いて適合および評価を行った。したがって、この推定値は見かけ上のサンプル内性能（apparent in-sample performance）として定義した。潜在的な過適合（overfitting）を評価するため、L2正則化ロジスティック回帰モデルを用いて層化5分割交差検証を100回繰り返し、統合されたアウトオブフォールド（out-of-fold）のROC性能を算出した。

遺伝子RefSeqアクセッション番号フォワードプライマー（5'′–3′)リバースプライマー (5′–3′)産物サイズ (bp)Tm (°C)エクソン跨ぎの
CXCL10NM_001565.4GTCAAGCCAT
AATTGTTC		ATAGTGCCAG
GGTAGAGT		14146.1はい
JUNNM_002228.4ACAAGTGGCA
GAGTCCCG		CGCCCAAGTT
CAACAACC		15254.5はい
IFIH1NM_022168GCACAGAGCG
GTAGACCCT		GCCCTGAAGC
ACGAGATG		18254.7はい
MX1NM_002462.5TTAGCCGTGG
TGATTTAGC		CAAGGTGGAG
CGATTCTG		15652.3はい
TLR7NM_016562.4ATTGCCCTCGT
TGTTATA		TTCCTGGAGTT
TGTTGAT		17948.1はい
ACTBNM_001101.3CTCACCATGGAT
GATGATATCGC		AGGAATCCTTCT
GACCCATGC		19456.2はい

表2：定量逆転写PCRに使用したプライマー配列。本表に、qRT-PCRに使用したプライマーのターゲット遺伝子、RefSeqアクセッション番号、フォワードおよびリバースプライマー配列、産物サイズ、融解温度、およびエキソン跨ぎの状態を記載する。

9. 化合物候補のスクリーニングおよび分子ドッキング

PHに関連する発現プロファイルを反転させると予測される低分子化合物を特定するため、アップレギュレートおよびダウンレギュレートされたコア遺伝子のシグネチャーをConnectivity Mapデータベースに提出した7。候補化合物は、Logitスコアおよび予測確率によってランク付けされた。

BRD-K91900765/VX-745の三次元構造は、PubChemのCID 3038525から取得した24。化合物に関連する薬理学的情報は公開薬物データベースからキュレーションし、構造記述子はDrugBankおよびSwissADMEを用いて算出した25,26。タンパク質構造は、以下のPDB IDを用いてRCSB Protein Data Bankから取得した：CXCL10は1LV9、JUNは1JUN、IFIH1は3B6E、MX1は5GTM、TLR7は7CYN、そしてMAPK14/p38αは1OUKである27。ブラインドキャビティ検出および分子ドッキングは、AutoDock Vina v1.2.0スコアリングエンジンを搭載したCB-Dock2 v2.0を用いて行った28,29。タンパク質およびリガンドファイルをCB-Dock2にアップロードし、候補となるキャビティを自動的に検出させ、サーバーによって生成されたキャビティ固有のボックス内でドッキングを実施した。各タンパク質について、キャビティ識別子、Vinaスコア、キャビティ体積、ドッキングボックスの中心、ドッキングボックスの寸法、およびタンパク質-リガンド複合体ファイルを記録した。最も負の値を示すVinaスコアを持つポーズを、最上位にランク付けされた予測コンフォメーションとして選択した。MAPK14/p38αは、VX-745の既知の薬理学的ターゲットおよびポジティブリファレンスとしてのドッキングタンパク質として含めた。CXCL10、JUN、IFIH1、MX1、およびTLR7に対するドッキングは探索的なものであり、直接的な薬理学的ターゲット、結合、阻害、または有効性の根拠として解釈したものではない。

10. 統計解析および再現性の管理

特に断りのない限り、すべての統計解析はRを用いて行った。両側P値 < 0.05を統計的に有意と見なした。上述の通り、差分的発現解析、濃縮解析、外部バリデーション解析、およびqRT-PCR解析に対して多重検定補正を適用した。機械学習モデルおよび統合qRT-PCRモデルの安定性を評価するために、クロスバリデーションを用いた。

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結果

公開トランスクリプトームデータのプレプロセッシングおよび変動遺伝子の同定

GSE22356、GSE33463、およびGSE48149の統合とComBat補正により、データセット間の系統的な差異が低減しました。ボックスプロットにより、補正後でサンプルの発現分布がより一貫したものになったことが示されました。主成分分析の結果、補正前はサンプルが主にデータセットのソースに従ってクラスター化していましたが、補正後はより混在するようになり、バッチ効果が効果的に低減されたことが示されました（図1）。

絶対値のlog2 fold change >0.585および補正後P値 < 0.05を閾値として、44個の発現上昇遺伝子と34個の発現低下遺伝子を含む、計78個の変動発現遺伝子が同定された（図 2A）。ヒートマップにより、XAF1、MX1、IFI44L、EPSTI1、PARP9、I...

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ディスカッション

公開トランスクリプトーム、加重遺伝子共発現ネットワーク解析、機能エンリッチメント、タンパク質間相互作用ネットワーク解析、3つの機械学習アルゴリズム、外部検証、シングルセル・トランスクリプトーム解釈、定量逆転写PCRによる確認、Connectivity Mapスクリーニング、および分子ドッキングを組み合わせることで、PH/PAHに関連する分子バイオマーカーおよび治療候補化合物を同定するための、統合的で再現可能なワークフローを開発しました。CXCL10、JUN、IFIH1、MX1、およびTLR7がコア特徴遺伝子として一貫して優先され、これらは総じて免疫炎症およびインターフェロン関連の分子軸にマッピングされました。これらの知見は、PH/PAHが単なる血行動態の異常ではなく、免疫活性化、炎症性シグナル伝達、先天的な核酸センシング、ならびに構造的および細胞的な表現型変化を伴う複雑な血管リモデリング疾患であるという概念を支持しています2,5,6。

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開示事項

著者らは、競合する利益がないことを宣言します。

謝辞

本研究は、Hunan Innovative Province Construction Project（No. 2022JJ30465）の支援を受けて実施されました。

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材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
2× SYBR Green PCR MastermixBeijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd.Catalog no. SR1110色素ベースの定量的リアルタイムPCR増幅および蛍光検出
AI21.msvmRFE.R および e1071CRAN e1071パッケージを用いたカスタムRスクリプトAI21.msvmRFE.R; e1071 v1.7-17サポートベクターマシン-再帰的特徴消去
アガロースBeijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd.Catalog no. A8201; CAS 9012-36-6アガロースゲル電気泳動による全RNA完全性の評価
アガロースゲル電気泳動装置Beijing Liuyi Biotechnology Co., Ltd.Model DYCZ-24DNRNA完全性の電気泳動評価
AutoDock Vina スコアリングエンジンCenter for Computational Structural Biology, Scripps Researchv1.2.0; RRID: SCR_011958CB-Dock2ワークフロー内でのタンパク質-リガンドポーズのスコアリング
CB-Dock2Cao Laboratory, CB-Dock2 web serverv2.0; 2026年7月アクセス選択したタンパク質構造に対するVX-745のブラインドキャビティ検出および分子ドッキング
CellChatCellChat R packagev2.1.2単一細胞発現マトリックスからの細胞間コミュニケーションの推論および可視化
CellChatDB.humanCellChat R packageに付属CellChatDB.human; Secreted Signalingサブセット; 最小細胞閾値 = 10CellChat用ヒトリガンド-受容体相互作用データベース
clusterProfilerBioconductor R packagev4.20.0; Bioconductor release 3.23Gene OntologyおよびKyoto Encyclopedia of Genes and Genomesの濃縮分析
Connectivity Map (CMap/CLUE)Broad InstituteL1000/CLUEリソース; RRID: SCR_016204; 2026年7月アクセス計算によるドラッグリポジショニング分析
カスタムオリゴヌクレオチドプライマーBeijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd.カスタム合成; プライマー配列は表2に記載ACTB, CXCL10, JUN, IFIH1, MX1, および TLR7の増幅
cytoHubbaCytoscape App Storev0.1タンパク質-タンパク質相互作用ネットワークにおける次数ベースのハブ遺伝子ランキング
CytoscapeCytoscape Consortiumv3.10.4; RRID: SCR_003032タンパク質-タンパク質相互作用ネットワークの可視化および分析
DrugBankDrugBank Knowledgebasev6.0; RRID: SCR_002700化合物の同定および薬理学的情報のキュレーション
ゲルドキュメンテーションシステムBeijing Liuyi Biotechnology Co., Ltd.Model WO-9413BアガロースゲルのRNA完全性結果の可視化および記録
Gene Expression Omnibus (GEO)National Center for Biotechnology InformationGSE22356, GSE33463, GSE48149, GSE117261, および GSE210248; RRID: SCR_005012バルクおよび単一細胞トランスクリプトームデータセットの取得
GEOqueryBioconductor R packagev2.80.0; Bioconductor release 3.23GEO発現データおよび表現型データのプログラムによるダウンロードおよびインポート
glmnetCRAN R packagev5.0Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) ロジスティック回帰および正則化ロジスティックモデリング
limmaBioconductor R packagev3.68.0; Bioconductor release 3.23; RRID: SCR_010943差分的発現分析および経験的ベイズ統計
NanoDrop分光光度計Thermo Fisher ScientificNanoDrop ND-1000; software v3.8RNA濃度ならびにA260/280およびA260/230純度比の測定
NCBI Primer-BLASTNational Center for Biotechnology InformationWeb tool; RRID: SCR_003095; 2026年7月アクセスプライマー特異性の検証
pROCCRAN R packagev1.19.0.1; RRID: SCR_024286受信者動作特性（ROC）分析、DeLong信頼区間、およびYouden指数カットオフ
Protein Data Bank (PDB)RCSB Protein Data BankCXCL10: 1LV9; JUN: 1JUN; IFIH1: 3B6E; MX1: 5GTM; TLR7: 7CYN; MAPK14/p38α: 1OUK; RRID: SCR_012820分子ドッキングのための実験的に決定されたタンパク質構造の取得
PubChemNational Center for Biotechnology InformationPubChem CID 3038525; RRID: SCR_004284BRD-K91900765/VX-745の三次元構造および化学識別子の取得
RR Foundation for Statistical Computingv4.6.1; RRID: SCR_001905統計計算、データ処理、機械学習、および可視化
randomForestCRAN R packagev4.7-1.2ランダムフォレストによる特徴選択および変数重要度ランキング
リアルタイムPCRシステムStratagene, 現在のAgilent TechnologiesMx3000P Real-Time PCR SystemqRT-PCR増幅、蛍光取得、融解曲線分析、およびCt出力
SeuratCRAN R package; Satija Laboratoryv5.5.1; RRID: SCR_016341単一細胞RNAシーケンシングの品質管理、正規化、次元削減、クラスタリング、およびアノテーション
STRINGSTRING Consortiumv12.0; RRID: SCR_005223タンパク質-タンパク質相互作用ネットワークの構築
sva (ComBat)Bioconductor R packagev3.60.0; Bioconductor release 3.23データセット間のバッチ効果の補正
SwissADMESwiss Institute of BioinformaticsWeb server; 2026年7月アクセス薬物らしさ、物理化学的特性、およびADMEの事前スクリーニング
全RNA抽出キットBeijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd.Catalog no. R1200肺組織サンプルからの全RNAの抽出および精製
ユニバーサルRT-PCRキット (AMV)Beijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd.Catalog no. RP1200全RNAから相補的DNAへの逆転写
WGCNACRAN R packagev1.74加重遺伝子共発現ネットワーク構築およびモジュール-形質分析

参考文献

  1. Simonneau G, et al. Haemodynamic definitions and updated clinical classification of pulmonary hypertension. Eur Respir J. 2019;53(1):1801913. doi: 10.1183/13993003.01913-2018.
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