2021 Fiscal Year Research-status Report
Comprehensive modeling of fundamental theory explaining the Kampo prescription system by non-targeted chemical analysis and multivariate statistical analysis
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18K06741
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| Research Institution | Tokushima Bunri University |
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Principal Investigator |
岡田 岳人 徳島文理大学, 薬学部, 助教 (60412392)
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2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 漢方処方 / 漢方方剤 / 漢方薬 / 生薬 / 証 / データベース / ノンターゲット化学分析 / 多変量解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
様々な生薬を組み合わせて製する漢方方剤（葛根湯、当帰芍薬散などの漢方薬）は、漢方医学独特の診断基準「証」に沿って各個人に処方される。そのシステムは多様な治療経験・エビデンスに基づいたものであり、全体像は複雑である。こうした視点から本研究では、ノンターゲット化学分析や多変量解析のように、複雑な関係性が潜在している研究対象や膨大なデータの解析に適した方法を用いて、漢方処方システム基礎理論の包括的モデル化を進めている。このモデル化は、より一般化された分かりやすい漢方薬適正使用、構成生薬量・比を増減するなどした新たな処方の提案、および漢方における薬物治療と共通点のある他の伝統医学への応用に繋がることが期待される。
本年度は主に、漢方方剤サンプルの質量分析（MS; Mass Spectrometry）などから得られた化学フィンガープリント（方剤の包括的化学分析データ）と、「証」[例: 虚/実（個人の体質を診断する基準）]との関係に焦点を当てた研究を進めた。例えば、大柴胡湯など柴胡剤の一群を対象に、それら煎じ液の直接導入MS結果と、虚/実の「証」との関係に着目した研究を行った。初めに、MSデータのみからPCA（Principal Component Analysis; 主成分分析）を行ったところ、各方剤は虚/実への処方特性（例: 大柴胡湯は実証寄り処方）に基づいてクラスタリングされる傾向があった。次に、MSデータを説明変数、虚/実を目的変数としたPLS（Partial Least Squares; 部分最小二乗）法による解析を行った。その結果、各方剤を虚/実への処方特性に基づいて分類することができた。また、このPLSモデルから得られた目的変数予測値の大小に基づいて、各方剤の虚/実処方特性を表すことができた。こうした研究を積み重ねることによって、方剤―「証」の包括的モデル化を進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究計画に沿って漢方処方データベースの構築、漢方方剤の化学フィンガープリント分析、およびそれらデータの多変量解析による漢方処方システム基礎理論の包括的モデル化を進めてきた。また、研究期間については近年のコロナ禍などの原因によって延長せざるをえない状況があった。
漢方処方データベースは、漢方方剤を構成する生薬の量・比や、方剤が処方されうる服用者の「証」、および方剤の化学フィンガープリントによって構築した。その構成生薬量・比や「証」は文献や医薬品添付文書などを元に整理している。また、化学フィンガープリントのデータは、MSまたはNMR（Nuclear Magnetic Resonance; 核磁気共鳴）を基盤とするノンターゲット化学分析によって得ている。こうしたデータベース構築は、後の多変量解析における元データとしての使用を主な目的としたものである。この多変量解析においては、PCAなどによるクラスタリング、PLS法などによる分類・回帰を主に行った。また、多変量解析から得られた結果を元データである処方データベースと併せて考察することで、本研究から得られた知見および示唆の新規性や妥当性について検討している。以上の流れで方剤―「証」の包括的解析を進めているところである。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの本研究によって、データベース構築、化学フィンガープリント分析、および多変量解析の手法が、漢方方剤と「証」との関係性の包括的モデル化に有用であることが示唆された。そのため、これまでに確立してきた上記の手法を基に今後も本研究を進めていく計画である。今後の課題としては、データベースの更新、化学分析と多変量解析結果への更なる考察、そして未分析・未解析の方剤およびそれらの処方に関する研究の遂行が主に挙げられる。また、本研究の一部については分析・解析方法の見直しと改善も視野に入れつつ計画を進める。また、本研究から得られた知見・示唆を臨床適用と照合し、尚且つ本研究へとフィードバックすることで、より再現性・信頼性および予測性の優れた処方システムモデルの構築を目指す。そして、本研究から得られた成果は学会・シンポジウムでの発表や学術論文・書籍などにより公表していく考えである。
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| Causes of Carryover |
近年のコロナ禍の影響によって物品費や旅費などの支出が抑えられたことにより次年度使用額が生じた。また、節約や手持ちの物品により補った部分もあり支出が抑えられた。次年度は、研究遂行のために必要な物品の購入や研究成果発表などへの支出が既に見込まれており、生じた次年度使用額を活用させていただく予定である。
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| Remarks |
岡田 岳人, 野路 征昭 (2021) 薬用植物・生薬のメタボローム解析 ―マオウ代謝物の包括的質量分析とデータの多変量解析を例として― (第3編, 第1章)
薬用植物・生薬の最前線(普及版) ～国内栽培技術から品質評価，製品開発まで～ (全269ページ). 監修: 川原 信夫. シーエムシー出版(東京). pp 122―131. ISBN: 978-4-7813-1571-3 (初版2014年)
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