| Project Area | Synergy pharmaceutical science: understanding and design of compound combination effects by integrating information, material, and life sciences |
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| Project/Area Number |
20H05798
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (IV)
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中馬 真幸 旭川医科大学, 大学病院, 准教授 (20819289)
石澤 有紀 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 准教授 (40610192)
石澤 啓介 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (60398013)
小山 敏広 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (60595106)
谷岡 広樹 徳島大学, 情報センター, 講師 (90785106)
濱野 裕章 岡山大学, 大学病院, 講師 (10847289)
松本 准 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (60709012)
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| Project Period (FY) |
2020-10-02 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥41,600,000 (Direct Cost: ¥32,000,000、Indirect Cost: ¥9,600,000)
Fiscal Year 2022: ¥13,520,000 (Direct Cost: ¥10,400,000、Indirect Cost: ¥3,120,000)
Fiscal Year 2021: ¥13,520,000 (Direct Cost: ¥10,400,000、Indirect Cost: ¥3,120,000)
Fiscal Year 2020: ¥14,560,000 (Direct Cost: ¥11,200,000、Indirect Cost: ¥3,360,000)
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| Keywords | シナジー効果 / 医療情報データベース / データマイニング / シナジー創薬 / 医療データベース / データサイエンス / 薬剤シナジー効果 / 医療ビッグデータ / 既存承認薬 / ドラッグリポジショニング / 医薬品の組み合わせ |
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| Outline of Research at the Start |
従来の創薬戦略は、疾患に関わる特定の分子のみを標的として治療を目指すものであった。しかし、実際の疾患には多数の生体内分子が関与しているため、十分な薬効が得られない症例や医薬品の作用が減弱・消失してしまう薬剤耐性が問題となっている。この問題を解決する新たな創薬コンセプトとして、複数の医薬品を組み合わせることで疾患に関わる複数の生体内分子に対して網羅的に作用させる手法が考えられる。
そこで本研究では、様々な医療ビッグデータを用いた多層的データマイニングにより、”薬剤シナジー効果”を生み出す医薬品の組み合わせを新規に発見する手法を確立し、その有用性を実験的に検証する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Our research team in Synergistic Drug Discovery was committed to the development of data mining techniques utilizing medical big data. Centering on medical big data, we employed a range of big data with differing characteristics, such as bioinformatics and chemoinformatics, to identify combinations of drugs that exhibit a synergistic effect to enhance therapeutic outcomes. By combining multiple drugs to act on multiple molecules related to a disease within the body, we anticipated improvements in drug therapy's effectiveness and resistance suppression.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究から得られた知見に基づいて、ヒトにおいての有効性と安全性を明らかにするために多施設共同臨床試験を実施することも予定しており、最終的には、今まで十分に有効な治療法がなかった多様な疾患に対して、治療効果を増強する新しい薬物治療の開発を目指している。このようにデータマイニング技術を起点としたシナジー創薬研究は、患者の薬効や副作用に関する情報を統合することで、治療効果を最大化する薬剤の組み合わせを予測し、より効率的な薬物治療を提供することが期待される。さらに、このようなデータマイニング技術は、他の医療関連分野にも応用される可能性がある。
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