共同研究論文が発表されました。

メタボロミクスデータの解釈を支援する新しい解析手法「iDMET+」に関する論文が、BMC Bioinformatics 誌に掲載されました。

iDMET+は、これまでに発表された研究の代謝変動パターン（群間比較で増えた代謝物・減った代謝物）を「代謝物セット」として整備し、自分の解析結果と照らし合わせるエンリッチメント解析手法です。従来の代謝パスウェイにもとづく解析では見えにくかった、研究間の共通性や生物学的な背景を捉えられることを、がん研究データを用いた事例で示しました。

本研究は、慶應義塾大学先端生命科学研究所、ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社（HMT）、京都府立大学、国立がん研究センターなどとの共同研究によるものです。早川はラストオーサー・責任著者の一人として参加しました。また本研究は、JST NBDC「ライフサイエンスデータベース統合推進事業（統合化推進プログラム）」（JPMJND2403）の支援を受けて行いました。

論文情報Rira Matsuta, Hiroyuki Yamamoto, Atsushi Fukushima, Sho Tabata, Hideki Makinoshima, Tomoyoshi Soga, Rintaro Saito, Eisuke Hayakawa.“An enrichment-based approach to interpreting metabolomic data using differential metabolomic profiles within the iDMET framework.”BMC Bioinformatics 27, 131 (2026). https://doi.org/10.1186/s12859-026-06456-6