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パスウェイデータベースによって、パスウェイの作成方法は異なります。

キュレーターによるパスウェイ

KEGG や BIOBASE 、 Ingenuity Pathway Analysis などは、おもに研究者が生化学や医学の文献を読み、そこに文章で記述されていた内容をパスウェイの図として描くことで作成されています。この文献情報をチェックしている研究者は、「キュレーター」と呼ばれます。

例えば、「タンパクAがタンパクBをリン酸化によって活性化している」という記述があれば、AからBへ活性化の矢印を引くというような作業となります。これを1本1本の矢印について行うことで、パスウェイは作成されます。

自然言語処理によるパスウェイ

一方、キュレーターに頼らず、パスウェイを作成する方法もあります。その中の1つが、自然言語処理 (natural language processing) によるものです。これは、 PubMed などに登録された論文の要旨 (Abstract) の記述をコンピューターで処理することで、前述のような表現を抽出して、パスウェイの矢印を作成する方法です。 Agilent 社の GeneSpring や、 Ariadone Genomics 社の Pathway Studio などが、この手法を用いています。

手法による長所と短所

それぞれの手法に一長一短があります。キュレーターによるパスウェイは、人手による作業になるため、抽出される情報は、読まれた論文に依存します。すべての論文の情報がチェックされているとは限りませんが、「整理された情報」である点は魅力です。

自然言語処理は、手作業で作成するよりも網羅的な情報の抽出が可能ですが、コンピューターに完全に文脈が判断できるわけではありません。（一般的にコンピューターは、あいまいな表現が苦手です。）また、大量に情報が取得できる反面、情報量が多すぎて判断に困るということもあります。（大量の情報というのは魅力でもありますが。）

 

様々なパスウェイをまとめてデータベース化したものが、「パスウェイデータベース」です。

パスウェイデータベース (Pathway Database)

代表的なパスウェイデータベースと言えば、京都大学の KEGG パスウェイデータベースでしょう。代謝経路を中心に、シグナル伝達系や、ヒトの疾患に関係したパスウェイなどが作成され、登録されています。世界的に利用されており、このサイトで紹介している DAVID も、パスウェイのデータとして、この KEGG のデータを使用しています。一般的な「パスウェイ解析」で利用されているのも、この KEGG パスウェイデータベースのパスウェイでしょう。KEGGのデータの閲覧は、研究目的として無償で利用できます。（アカデミックフリー。FTPを利用した方法や、商用利用にはライセンス契約が必要です。）

ほかのパスウェイデータベースとしては、下記のものがあります。

• BIOBASE (有償)
• BioCarta
• Ingenuity Pathway Analysis (IPA) (有償)
• Pathway Interaction Database
• Reactome
• WikiPathways

 

マイクロアレイデータの解析には、アノテーションの情報のほかに、「パスウェイ」または「パスウェイデータベース」がよく用いられます。

パスウェイ (Pathway)

直訳すると「経路」ということになりますが、その名の通り、遺伝子やタンパク質の相互作用を経路図として表したのがパスウェイです。もともとは、代謝経路を中心に、パスウェイと呼ばれることが多かったように思いますが、現在では、シグナル伝達系や、Protein-Protein Interaction (PPI: タンパク間相互作用)、遺伝子の制御関係の情報も含めて、パスウェイの絵（マップ）として扱われています。

遺伝子やタンパク質を丸や四角などのシンボルで表し、制御関係を意味する矢印で結ぶことで、パスウェイは表現されます。（数学的には1部有向グラフとなることが基本なようです。）ただし、制御関係には、「酵素反応」、「活性化」、「抑制」、「転写を活性化」、「リン酸化」、「結合」など、非常に多くの生物学的な意味が込められています。

例えば、Aというタンパク質が、ECx.x.x.x という酵素によって、Bというタンパク質に代謝されるという経路があると、 A —> ECx.x.x.x –> B のように図示できると思います。このような関係を複数まとめるた絵が、パスウェイ（マップ）となります。

具体的な例は、下記のようなイメージです。