| Project Area | Synergy pharmaceutical science: understanding and design of compound combination effects by integrating information, material, and life sciences |
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| Project/Area Number |
20H05797
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (IV)
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
天池 一真 名古屋大学, 物質科学国際研究センター, 助教 (00866600)
竹下 潤一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (60574390)
味八木 茂 広島大学, 病院(医), 講師 (10392490)
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| Project Period (FY) |
2020-10-02 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥79,040,000 (Direct Cost: ¥60,800,000、Indirect Cost: ¥18,240,000)
Fiscal Year 2022: ¥25,870,000 (Direct Cost: ¥19,900,000、Indirect Cost: ¥5,970,000)
Fiscal Year 2021: ¥25,870,000 (Direct Cost: ¥19,900,000、Indirect Cost: ¥5,970,000)
Fiscal Year 2020: ¥27,300,000 (Direct Cost: ¥21,000,000、Indirect Cost: ¥6,300,000)
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| Keywords | 化合物群 / シナジー効果 / AI / 組み合わせ / 最適化 |
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| Outline of Research at the Start |
複数の薬剤の組み合わせによる相乗効果（薬剤シナジー）を活用した化学療法が、がんや神経変性疾患など多因子疾患に対する有効な治療法として注目されている。本研究では、疾患状態の生体情報を入力とし、シナジー効果を有する薬剤群を予測するAIを開発する。さらに、より高いシナジー効果を有する新しい化合物群を設計するAIを開発する。有機化合物の組み合わせ数は膨大であり、実験的に全ての可能性を検証することは不可能である。生体情報から複数の薬剤群(または化合物群)を最適化できないか?という問いに対し、物質・生命科学のビッグデータと情報科学のAI技術を融合し、新たな方法論を創生する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Chemotherapy that utilizes the synergistic effect of a combination of multiple drugs (drug synergy) has been recognized as an effective method for treatment of multifactorial diseases such as cancer and neurodegenerative diseases. This research group develops statistical methods for predicting drug combinationss with synergistic effects, and machine learning methods for outputting structures of new compounds with stronger effects. Specifically, the research will proceed in the following three stages. 1) Development of a method for predicting drug combinations with synergistic effects by fusion analysis of omics data. 2) Network analysis of the mechanism of drug synergy. 3) Developing methods for generating and designing chemical structures of new compounds with higher synergistic effects.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
これまで臨床研究での偶発的発見や限られた薬剤ペアに対する実験的検証に留まっていた薬剤シナジーに対し、本研究では、薬剤全ての組合せをAIで探索することで、これまでのボトルネックであった組合せ爆発の問題の解決に寄与する。本研究の特色は、疾患特異的な発現異常遺伝子群と薬剤に応答する発現異常遺伝子群を考慮して薬剤シナジーを解析する点にある。薬剤シナジーは、生命システムの動的反応の結果であるため、オミックスデータの活用によって、薬剤シナジーの正確な理解や予測につながることが期待できる。
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