2018 Fiscal Year Annual Research Report
Mode-of-action analysis of Kampo formulae and prediction of their new indications for a wide range of diseases
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16H05276
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| Research Institution | University of Toyama |
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Principal Investigator |
門脇 真 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 教授 (20305709)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柴原 直利 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 教授 (10272907)
東田 千尋 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 教授 (10272931)
林 周作 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 助教 (10548217)
山西 芳裕 九州大学, 生体防御医学研究所, 准教授 (60437267)
山本 武 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 助教 (70316181)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 漢方薬 / ドラッグ・リポジショニング / インシリコ / 機械学習手法 / 結合シミュレーション / 標的タンパク質探索 / 実験薬理学的検証 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
長年に渡り蓄積されてきた莫大な漢方医薬ビッグデータを解析し、漢方薬が生体に薬理学的効果を及ぼす仕組み・メカニズム（作用機序）の考察を可能にするアルゴリズム/データベース「KampoDB」を開発した。更に、in silico結合シミュレーションや機械学習の手法を用いて、漢方薬の新しい効能の予測（漢方薬リポジショニング）を可能にした。
漢方薬の作用機序は複雑で、多くの成分化合物の組み合わせが重要になる。「１成分化合物v.s.多標的タンパク質」や「多成分化合物v.s.多標的タンパク質」の視点から漢方薬の作用機序を解明するために、まず、漢方薬、漢方薬を構成する生薬及びその成分化合物と標的タンパク質の情報を収集し、これらの階層関係の情報を整備した。
そして、漢方薬の成分化合物が標的とするタンパク質群の分子機能や、タンパク質群が連動して働くパスウェイを検証した。具体的には、漢方薬の各成分化合物が相互作用すると推定される全てのタンパク質を分子機能オントロジーやパスウェイ（KEGG Pathwayなど）にマッピングし、エンリッチメント解析を行うことによって、漢方薬が影響を及す分子機能やパスウェイを推測した。これによって、漢方薬の成分化合物が標的とするタンパク質の分子機能やパスウェイの単位で、漢方薬の作用機序を考察できる。
次に、漢方薬の主要成分化合物に関して、ヒトのタンパク質立体構造に対するin silico結合シミュレーションを実施し、その結果を分かりやすく表示する機能をデータベース上に構築した。
また、数百万個の化合物・タンパク質間相互作用ペア情報を用いた教師付き学習と化学構造類似性検索を組み合わせることで、漢方薬の成分化合物の標的タンパク質候補を探索した。様々な疾患に対する治療標的の情報を基に、漢方薬の新しい適応可能疾患を予測し、これらの解析結果を視覚化するシステムを構築した。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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