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漢方処方のエネルギー地形解析
奥 牧人 (富山大学)
2023/08/27
第40回 和漢医薬学会学術大会

Transcript

1. 漢方処方のエネルギー地形解析 奥 牧人 (富山大学) 2023/08/27 第40回 和漢医薬学会学術大会 1 / 11
2. 利益相反の開示 本発表に関する利益相反はありません。 2 / 11
3. Outline 背景 目的 方法 結果 まとめと考察 3 / 11
4. 背景 近年、エネルギー地形解析 という新たなデータ解析法が提案され、 fMRIデータや腸内細菌叢データなどに適用されている。 T. Watanabe, et al., Nat. Comm. (2014). T. Ezaki, et al., Philos. Trans. A (2017). K. Suzuki, et al., Ecol. Monogr. (2021). 増田、生体の科学 (2023). ⼆値の表形式データ エ ネ ル ギ 状態 列5 列4 列3 列2 列1 0 1 0 0 1 ⾏1 0 1 0 1 0 ⾏2 1 1 1 0 0 ⾏3 0 0 0 1 1 ⾏4 4 / 11
5. 目的 漢方処方のデータにエネルギー地形解析を適用し、その有用性を 調べることを目的とした。 甘草 芍薬 大黄 麻黄 杏仁 石膏 桂皮 … 芍薬甘草湯 1 1 0 0 0 0 0 … 大黄甘草湯 1 0 1 0 0 0 0 … 麻杏甘石湯 1 0 0 1 1 1 0 … 麻黄湯 1 0 0 1 1 0 1 … ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 5 / 11
6. 方法 一般用漢方製剤製造販売承認基準 のデータを使用 漢方処方は294種類、生薬は181種類 構成生薬の組み合わせが同じ処方は1つにまとめた。 データ解析と結果の可視化にはPythonとCytoscapeを用いた。 エネルギー地形解析 擬似最尤法 (Ezaki, 2017) でイジングモデルを学習 6 / 11
7. 方法 生薬間ネットワーク の作成 各生薬に対し、その生薬のみをモデルに入力した際の活性度 が0.3より大きな生薬を関連生薬とした。 漢方処方間ネットワーク の作成 各処方に対し、以下の条件を満たすものを関連処方とした。 1. 少なくとも1つの生薬が対象処方と重複するもの 2. 対象処方よりエネルギーが低いもの 3. その中で、対象処方と異なる生薬の数が最小のもの 4. その中で、対象処方へ最も遷移しやすいもの 7 / 11
8. 結果: 生薬間ネットワーク 8 / 11
9. 結果: 漢方処方間ネットワーク 9 / 11
10. まとめと考察 漢方処方のデータにエネルギー地形解析を適用した。 薬対 やくつい  (関連生薬の組) の同定 漢方処方の系統樹の再構成 エネルギー地形解析が和漢薬の分野でも有用 であることが 示された。 10 / 11
11. ご清聴どうもありがとうございました! 11 / 11