分子シミュレーションとAIによる肺がん分子標的薬の薬効予測法の確立

Research Project

Project/Area Number	25K15337
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research Institution	University of Toyama
Principal Investigator	菅野亜紀富山大学, 学術研究部薬学・和漢系, 特命教授 (20457039)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	高岡裕富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (20332281) 赤間啓之富山大学, 医学部, 協力研究員 (60242301)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2025: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Keywords	分子シミュレーション
Outline of Research at the Start	薬効や副作用は抗がん剤の標的や代謝に関する分子の変異型との関係が強いといわれる。しかし、がん細胞では多くの遺伝子変異が生じ、実際、新しい変異が次々と報告され、薬効は不明で、治療の為の判断材料が皆無となる。これまでの分子シミュレーションを用いたEGFR変異型のドッキング解析結果から、既報の臨床研究では遺伝子検査がピンポイントでの変異確認にとどまり、更なる他の変異を見逃している可能性や薬効に関わる別の要素（例えば変異型EGFRの発現量）の存在の可能性、が示唆された。そこで薬効判定の複雑性を克服すべく、分子シミュレーション解析結果をAIで判定する新しい枠組みの薬効予測を実現する解析系を確立する。