Development of a high-throughput screening method to overcome both drug resistance and adverse effects in cancer pharmacotherapy

• Project/Area Number: 25K02867
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58020:Hygiene and public health-related: including laboratory approach
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: 座間味 義人 岡山大学, 医療開発領域, 教授 (70550250)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 上原 孝 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (00261321) ; 濱野 裕章 岡山大学, 医療開発領域, 講師 (10847289) ; 細野 祥之 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (60820363) ; 小山 敏広 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (60595106) ; 山本 和宏 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (30610349)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥25,740,000 (Direct Cost: ¥19,800,000、Indirect Cost: ¥5,940,000); Fiscal Year 2028: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2027: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000); Fiscal Year 2026: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000); Fiscal Year 2025: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
• Keywords: バイオマーカー / ゼブラフィッシュ / 機械学習 / ハイブリッドスクリーニング

Outline of Research at the Start

がん薬物療法において、耐性化や副作用は治療継続を困難にする。個別医療の進展には、がん患者における耐性化・副作用を予測可能とするバイオマーカーを探索し、最も有効で副作用の無い治療を選択することが必要不可欠である。研究代表者は、バイオインフォマティクス技術により多くのバイオマーカー候補を同定し、病態モデルマウスを用いた評価を実施してきた。しかし、汎用哺乳類モデル動物では、遺伝子編集に多大な時間と費用を要することが課題となっていた。本研究では、網羅的な遺伝子情報解析と、遺伝子スクリーニングが可能なゼブラフィッシュ解析を融合した独自のin silico/in vivoハイブリッド手法を構築する。