Cambridge Cell Networks社 (CCNet社)は2002年にCambridge大学で設立され、バイオロジー、ケミストリー、バイオインフォマティクス、テキストマイニング等の多様な分野から毒性のメカニズムや毒性のエンドポイントの予測ができる毒性のソフトウェアを開発し、製品や解析サービスを提供しています。 システムバイオロジーのアプローチから毒性のメカニズム/エンドポイントを予測し、毒性のない安全な化合物を開発するプロセスをサポートしています。
Toxwizは各組織の毒性のエンドポイントをCCNet社がマニュアルキュレーションして作成したデータベースをもとに開発された毒性予測のシステムです。
Toxwizは、化合物の構造式、マイクロアレイデータ、メタボロミクスデータ、Molecule IDリスト（GI numbers、Ensembl Gene 、Pubchem 、CAS number等）等の様々なクエリに対し、最も関連性の高い毒性のエンドポイントやパスウェイを予測し、視覚的に表示します。
システムトキシコロジーの手法を使い、実験データからオン、オフターゲットの分子メカニズムの解明、毒性メカニズムの解明などをサポートします。
Toxwizの特長
- 5万件以上の化合物情報が収録されており、構造検索（部分構造検索も含む）によって毒性のエンドポイントを予測することができます。
- クエリによって抽出された遺伝子、タンパク質、化合物の組み合わせがどのパスウェイ/クラスタとして同定されるか独自に評価ランキングを算出します。
- 遺伝子、タンパク質、化合物またそれらの組み合わせによって毒性のエンドポイントを予測します。
- 最新の自然言語処理テキストマインニングによって分子や相互作用とリンクした文献を抽出できます。
- 18種類のオーソログ情報も参照できます。
アプリケーション
Toxwizでは、1500件以上の毒性のエンドポイントを含むマニュアルキュレーションデータベースを用いた情報検索からシステムバイオロジーの手法を用いた毒性のメカニズムの予測解析を行うことができます。
化合物構造式から毒性のエンドポイントを予測
入力した化合物をもとに類似構造検索を行い、その類似構造をもつ化合物グループから最も関連性のある毒性のエンドポイント、疾患クラスタ等を予測し、視覚的に表示することができます。
また、既存のパスウェイに化合物の投与によってどのようにパスウェイが動くか予測することができます。
マイクロアレイデータから毒性のエンドポイントを比較
マイクロアレイデータをインポートし、関連性の高い毒性のエンドポイント、毒性パスウェイを独自の予測アルゴリズムで抽出します。
直接的なものだけでなく、間接的な相互作用の分子も表示します。
既存のパスウェイにマイクロアレイデータをオーバーラップして表示できます。
図：マイクロアレイデータのオーバーラップ表示
生物種特異的なメカニズム解明
ヒト、マウス、ラットをはじめ18生物種でオーソログ遺伝子が対応付けされています。比較したい生物種を選択すると、オーソログ遺伝子がハイライトされます。
図：Exploring the single molecule
検索結果やパスウェイ/クラスタマップ間でのAnd Or Not検索
検索結果やパスウェイ/クラスタマップ間でのAnd Or Not検索ができ、様々な角度でパスウェイ/クラスタを抽出して表示できます。
データベース
Toxwizは、CCNet社のキュレーターがマニュアルキュレーションして作成したデータベースを利用しています。
1500件以上の毒性のエンドポイント、5万3000件以上の化合物情報が収録されています。
タンパク質相互作用情報、化合物-タンパク質相互作用情報も参照できます。
相互作用情報を確認するためにPubMedへのリンクが表示されています。
- パスウェイ/クラスタの種類
- 代謝パスウェイ
- シグナル伝達パスウェイ
- 毒性関連パスウェイ
- 疾患クラスタ
- 毒性エンドポイントクラスタ
- Chemical classification クラスタ
- GOクラスタ
図：データベース
