2016 Fiscal Year Research-status Report
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16K09200
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
坂 幹樹 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 技術専門職員 (30447388)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
工藤 恵子 九州大学, 医学研究院, 講師 (10186405)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 危険ドラッグ / in silico / 予測モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では危険ドラッグの血中濃度を測定する必要があるが、薬物中毒死の可能性が高いと思われる事例であっても、使用された薬物情報が極めて乏しい場合がある。そこで、本年度は、それらの危険ドラッグを網羅的に検出するために、ノンターゲットスクリーニング分析法を検討した。日本において危険ドラッグの標準品を購入するには輸入によることが多く、非常に時間と費用を必要とする。購入できない場合も少なくない。よって、標準品のない危険ドラッグでも検出できるin silicoを用いた方法を試みた。本研究では、定量的構造活性相関（QSAR）の致死濃度予測モデルを作ることを最終目的としているが、本年度はそのQSARを用いて保持時間予測を行い、ノンターゲットスクリーニングに活用した。この研究成果は、日本法中毒学会第35年会において、「In silicoによるLC/MSを用いた血中薬物スクリーニング法の構築」として口頭発表した。これにより、新たに合成された危険ドラッグにおいても検出が可能になった。本発表で用いている全ての薬物に対する保持時間予測は、薬物ごとにモデルを作成するといった従来にない手法であり斬新的である。また、この予測モデル作成にあたって、様々な物理化学的性質の薬物データを収集したため、薬物毒性と物理化学的性質との関連性という点において、来年度以降の致死濃度予測モデルの作成に対する予備的な知見として大いに利用することができる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究課題は危険ドラッグの血中致死濃度を予測することであるが、本年度は危険ドラッグの定性分析法（ノンターゲットスクリーニング）を確立するに留まった。
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| Strategy for Future Research Activity |
危険ドラッグの致死濃度情報を中心に文献及び研究室での測定結果データを収集し、予測モデルの構築を行う。
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| Causes of Carryover |
保持時間予測モデルを作成するうえでサンプルデータが必要であるが、試薬類が高額であるため、逐次予測結果を検討しながら、より重要な試薬を追加購入している。次に購入する試薬類は決定しているが、年度末になってしまったため来年度に持ち越した。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
予測モデルの精度を向上させるために必要な試薬類を順次購入する。また、本年度購入したソフトウェアに対して付加機能をもったソフトウェアも研究結果の進捗状況に応じて検討する。
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