KEGG の概要

1. ゲノムから生命システムへ

KEGG データベースは、細胞、個体、生物界といった生命システムのコンピュータモデルとして開発され、ゲノムやメタゲノムその他の分子レベルのデータから、システムがもつ高次機能や有用性の解読を可能にしました。KEGG モデルは KEGG パスウェイマップその他の分子間相互作用・反応・関係のネットワークから構成され、これらは文献情報をもとに人手で作成し、KEGG Orthology (KO) システムを通してゲノムとの関連づけがなされています。下図に示した AI モデルと比較すると、KEGG モデルは生命科学の知識を体系化することに特化していますが、ゲノムから生命システムを探る方法論は、ヒトの健康や地球環境の持続可能性にも応用できる可能性があります。

2. KEGG データベース

KEGG モデルは 23 のタイプのデータオブジェクトを含む 13 のデータベースから構成され、あらゆる生物種の一般的な生命情報システムと、ヒトに特化した生体情報システムを表現しています。またこれらはシステム情報、ゲノム情報、ケミカル情報、ヘルス情報に大別され、各ウェブページは 5つのカラーコードで区別されています。


KEGG のデータオブジェクトは様々なタイプのリンクで高度に集約されています。 ほとんどのデータオブジェクトは主に文献情報から内部で独自に開発されたものです。例外として、genes は NCBI RefSeq と GenBank、genome と vtax は NCBI Genome と Taxonomy、enzyme は ExplorEnz からデータを導入しています。なお医薬品添付文書は KEGG データベースには含まれません。

3. KEGG 開発の歴史

KEGG プロジェクトは 1995年に開始されました。KEGG 独自のデータオブジェクトでは、定められたプリフィックスと5桁の数字からなる KEGG オブジェクト識別子がエントリ名となっています (KEGG Objects 参照)。以下のテーブルは KEGG オブジェクトがどのように拡張されてきたかを示しています。

4. KEGG 分子ネットワーク

KEGG で最もユニークなデータベースは高次生命システム機能に関する知識を分子間相互作用・反応・関係ネットワークとして表現したシステム情報の部分です。ここでは文献等から集約した知識を以下の表現でコンピュータ化しています。

• パスウェイマップ - KEGG PATHWAY (Pathway maps 参照)
• BRITE 階層・テーブル - KEGG BRITE (Brite hierarchies 参照)
• 機能単位 (論理式) - KEGG MODULE

これらのデータベースは高次生命システム機能解読のためのレファレンス知識ベースで、KEGG マッピングと呼ぶ手続き (KEGG mapping 参照) により、ゲノム解読やハイスループット実験データの解釈を可能にします。

このようなマッピングの概念は 1995年に KEGG プロジェクトが開始されたときに初めて導入され実用化されました。当初は EC 番号を用いてゲノムから代謝パスウェイ再構築を行っていましたが、その後代謝系以外の様々なパスウェイに対応するために、また EC 番号の不備を補うために、ortholog ID と呼ぶ識別子が導入されました。現在はこれをさらに見直し拡張した KO (KEGG Orthology) システムを用いてゲノムアノテーションと KEGG 分子ネットワークへのマッピングが行われています。


別の見方をすると、KO は分子ネットワーク上でのオーソログとして定義され、個々の遺伝子情報を一般化したものです。KEGG にはこれ以外にも同様の一般化が、特殊な分子ネットワークについて行われています。

5. ネットワークバリアント

これまで KEGG データベースでは、遺伝子やゲノムについて生物種間での保存性と多様性に着目した開発を行ってきました。とくに KEGG パスウェイマップ、BRITE 機能階層、KEGG モジュールを、機能オーソログ (KO) をノードとしたネットワークとして開発することにより、KEGG パスウェイマッピングその他の手続きがどんな生物種にも適用できるようにしました。

しかしながらこのような一般的なアプローチでは、より詳細な生物種内の多様性、とくに疾患に関連したヒトゲノムと遺伝子の多様性を適切に表現することができません。そこで新たに開発を始めたのが KEGG NETWORK データベースです。疾患や医薬品に関する知識を、遺伝子バリアントだけでなくウイルスその他の要素も含めたネットワークバリアントとして蓄積しています。

参考文献

1. Kanehisa, M.; Toward pathway engineering: a new database of genetic and molecular pathways. Science & Technology Japan, No. 59, pp. 34-38 (1996). [pdf]
2. Kanehisa, M.; A database for post-genome analysis. Trends Genet. 13, 375-376 (1997). [pubmed] [doi]
3. Ogata, H., Goto, S., Sato, K., Fujibuchi, W., Bono, H., and Kanehisa, M.; KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic Acids Res. 27, 29-34 (1999). [pubmed] [doi]
4. Kanehisa, M. and Goto, S.; KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic Acids Res. 28, 27-30 (2000). [pubmed] [doi]
5. Kanehisa, M., Goto, S., Kawashima, S., and Nakaya, A.; The KEGG databases at GenomeNet. Nucleic Acids Res. 30, 42-46 (2002). [pubmed] [doi]
6. Kanehisa, M., Goto, S., Kawashima, S., Okuno, Y., and Hattori, M.; The KEGG resources for deciphering the genome. Nucleic Acids Res. 32, D277-D280 (2004). [pubmed] [doi]
7. Kanehisa, M., Goto, S., Hattori, M., Aoki-Kinoshita, K.F., Itoh, M., Kawashima, S., Katayama, T., Araki, M., and Hirakawa, M.; From genomics to chemical genomics: new developments in KEGG. Nucleic Acids Res. 34, D354-357 (2006). [pubmed] [doi]
8. Kanehisa, M., Araki, M., Goto, S., Hattori, M., Hirakawa, M., Itoh, M., Katayama, T., Kawashima, S., Okuda, S., Tokimatsu, T., and Yamanishi, Y.; KEGG for linking genomes to life and the environment. Nucleic Acids Res. 36, D480-D484 (2008). [pubmed] [doi]
9. Kanehisa, M., Goto, S., Furumichi, M., Tanabe, M., and Hirakawa, M.; KEGG for representation and analysis of molecular networks involving diseases and drugs. Nucleic Acids Res. 38, D355-D360 (2010). [pubmed] [doi]
10. Kanehisa, M., Goto, S., Sato, Y., Furumichi, M., and Tanabe, M.; KEGG for integration and interpretation of large-scale molecular datasets. Nucleic Acids Res. 40, D109-D114 (2012). [pubmed] [doi]
11. Kanehisa, M., Goto, S., Sato, Y., Kawashima, M., Furumichi, M., and Tanabe, M.; Data, information, knowledge and principle: back to metabolism in KEGG. Nucleic Acids Res. 42, D199–D205 (2014). [pubmed] [doi]
12. Kanehisa, M., Sato, Y., Kawashima, M., Furumichi, M., and Tanabe, M.; KEGG as a reference resource for gene and protein annotation. Nucleic Acids Res. 44, D457-D462 (2016). [pubmed] [doi]
13. Kanehisa, Furumichi, M., Tanabe, M., Sato, Y., and Morishima, K.; KEGG: new perspectives on genomes, pathways, diseases and drugs. Nucleic Acids Res. 45, D353-D361 (2017). [pubmed] [doi]
14. Kanehisa, M., Sato, Y., Furumichi, M., Morishima, K., and Tanabe, M.; New approach for understanding genome variations in KEGG. Nucleic Acids Res. 47, D590-D595 (2019). [pubmed] [doi]
15. Kanehisa, M; Toward understanding the origin and evolution of cellular organisms. Protein Sci. 28, 1947-1951 (2019). [pubmed] [doi]
16. Kanehisa, M., Furumichi, M., Sato, Y., Ishiguro-Watanabe, M., and Tanabe, M.; KEGG: integrating viruses and cellular organisms. Nucleic Acids Res. 49, D545-D551 (2021). [pubmed] [doi]
17. Kanehisa, M., Furumichi, M., Sato, Y., Kawashima, M. and Ishiguro-Watanabe, M.; KEGG for taxonomy-based analysis of pathways and genomes. Nucleic Acids Res. 51, D587-D592 (2023). [pubmed] [doi]
18. Kanehisa, M., Furumichi, M., Sato, Y., Matsuura, Y. and Ishiguro-Watanabe, M.; KEGG: biological systems database as a model of the real world. Nucleic Acids Res. 53, D672-D677 (2025). [pubmed] [doi]

Last updated: July 1, 2026