准教授
いいだ みどり
4歳の時に水族館でイルカに触れたことがきっかけで海洋生物に興味を持ちました。その後、海洋汚染が原因で海洋生物に深刻な影響が出ていることにショックを受け、海洋環境問題に取り組む決心をしました。
世界は化学物質でつながっている
〔生命、健康および医療情報学関連〕、〔薬系化学および創薬科学関連〕、〔化学物質影響関連〕
バイオインフォマティクス、環境毒性学、ドラックリポジショニング、ネットワーク生物学、水圏生命科学
疾患や化学物質の有害事象といった生命現象は、たんぱく質などの生体分子の相互作用の結果として起こります。このため、これらの現象を理解するためには、生体分子がどのように相互作用しているのかを明らかにする必要があります。生体分子の相互作用からなる複雑なネットワークを理解するための学問は、ネットワーク生物学と呼ばれています。
私たちは、ネットワーク生物学の解析手法を用いて、化学物質がヒトの疾患に与える影響を定量的に評価しました。この結果、ヒトの生体分子の相互作用ネットワーク（インタラクトーム）に重大な影響を与える化学物質群や化学物質感受性バイオマーカー遺伝子を同定することに成功しました (Iida et al., Ecotoxicol. Environ. Saf., 2018)(図１) 。現在、どの化学物質がどのような疾患を引き起こしやすいのかを調査しています。
さらに私たちは、ネットワーク生物学と人工知能技術を統合することで、インタラクトーム上で似ている疾患の情報を取り入れ、治療効果がある薬を効率よく探索する機械学習の手法を開発しました (Iida et al., Bioinformatics, 2020)（図２）。この方法により、生物実験が行われていない薬の疾患に対する有効性を予測しました。また、この方法は、副作用を有する薬の探索にも応用できます。そこで現在、ヒトのインタラクトーム上で似ている薬の情報を取り入れ、副作用を有する化学物質の探索を試みています。
これまでの研究から、魚の取りすぎや温暖化によって魚が小さくなることが報告されています。一方で、魚が暮らす環境中に化学物質があった場合、魚が大きくなるのか、小さくなるのかは不明です。本研究では、統計解析により、化学物質が魚体長に与える影響を評価します（図３ 上）。
また、メキシコや愛媛大学との共同研究で、絶滅危惧種であるモレレットワニへの化学物質の影響を調査しています。本研究では、化学物質の種類や量と遺伝子発現の相関を計算することで、どのような化学物質がどのような遺伝子に影響するのかを調べます。これにより、どのような化学物質が、ワニの生体にどのような影響を与えているのかを解明します（図3 下）。
現在行っている薬の研究は、ヒトを対象としています。ここで開発した手法は、ヒト以外の生物へ応用することも可能です。そこで、今後は畜産動物や養殖魚などを対象にすることで、ワクチンや薬の開発を促進したいと考えています。また、愛玩動物を対象とすることで、犬や猫の疾患を治す薬の開発にも取り組んでみたいと思います。
研究室で開発したソフトウェアには以下のようなものがあります。
アンプリコン解析用ソフトウェア（CLiCKAR）：http://clickar.nibb.ac.jp
1. Iida M, Nguyen HT, Takahashi F, Bak SM, Kanda K, Iwata H. Effects of exposure to oxytetracycline on the liver proteome of red seabream (Pagrus major) in a real administration scenario. Comp Biochem Physiol C Toxicol Pharmacol. 2022 Jun;256:109325. doi: 10.1016/j.cbpc.2022.109325.
2. Iida M, Iwata M, Yamanishi Y. Network-based characterization of disease-disease relationships in terms of drugs and therapeutic targets. Bioinformatics. 2020 Jul 1;36(Supplement_1):i516-i524. doi: 10.1093/bioinformatics/btaa439.
3. Iida M, Suzuki M, Sakane Y, Nishide H, Uchiyama I, Yamamoto T, Suzuki KT, Fujii S. A simple and practical workflow for genotyping of CRISPR-Cas9-based knockout phenotypes using multiplexed amplicon sequencing. Genes Cells. 2020 Apr 23. doi: 10.1111/gtc.12775.
4. Iida M, Takemoto K. A network biology-based approach to evaluating the effect of environmental contaminants on human interactome and diseases. Ecotoxicol Environ Saf. 2018 Sep 30;160:316-327. doi: 10.1016/j.ecoenv.2018.05.065.
5. Iida M, Fujii S, Uchida M, Nakamura H, Kagami Y, Agusa T, Hirano M, Bak SM, Kim EY, Iwata H. Identification of aryl hydrocarbon receptor signaling pathways altered in TCDD-treated red seabream embryos by transcriptome analysis. Aquat Toxicol. 2016 Aug;177:156-70. doi: 10.1016/j.aquatox.2016.05.014.
6. Iida M, Bak SM, Murakami Y, Kim EY, Iwata H. Transient suppression of AHR activity in early red seabream embryos does not prevent the disruption of peripheral nerve projection by 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin. Aquat Toxicol. 2014 Sep;154:39-47. doi: 10.1016/j.aquatox.2014.05.001.
7. Iida M, Kim EY, Murakami Y, Shima Y, Iwata H. Toxic effects of 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin on the peripheral nervous system of developing red seabream (Pagrus major). Aquat Toxicol. 2013 Mar 15;128-129:193-202. doi: 10.1016/j.aquatox.2012.12.009.
1. 飯田緑, 岩田通夫, 山西芳裕 ”ネットワーク医学による創薬の実際” Diabetes Journal―糖尿病と代謝―, 31(71)-34(74), Vol.49, No.2, 2022
2. 飯田緑, 山西芳裕 "分子ネットワークを有効活用したAI創薬手法", 革新的AI創薬（小長谷明彦監修）, 113-124, 2022, エヌ・ティー・エス, 2022.
3. Takemoto K., Iida M. Ecological networks, Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology: ABC of Bioinformatics. 2018 Jan. 1131-1141. doi: 10.1016/B978-0-12-809633-8.20203-3.
https://wide-leaf-817.notion.site/MidLab-HP-219ed344857a4409bd359b1678d2bcde
