| 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 |
20H05799
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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 | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
GODA Mitsuhiro 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 准教授 (40585965)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
八木 健太 徳島大学, 病院, 特任助教 (10869085)
相澤 風花 徳島大学, 病院, 特任助教 (80848367)
濱野 裕章 徳島大学, 病院, 薬剤師 (10847289)
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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 |
¥27,560,000 (Direct Cost: ¥21,200,000、Indirect Cost: ¥6,360,000)
Fiscal Year 2022: ¥8,970,000 (Direct Cost: ¥6,900,000、Indirect Cost: ¥2,070,000)
Fiscal Year 2021: ¥8,970,000 (Direct Cost: ¥6,900,000、Indirect Cost: ¥2,070,000)
Fiscal Year 2020: ¥9,620,000 (Direct Cost: ¥7,400,000、Indirect Cost: ¥2,220,000)
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| Keywords | 薬剤シナジー効果 / 遺伝子発現データベース / オミックスデータベース / 病態モデル解析 / 遺伝子発言データベース |
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| Outline of Research at the Start |
多剤併用による薬剤シナジー効果を適切に解析できる薬効評価系の構築には、病態の一部の遺伝子やタンパク質発現変化を模倣しただけでは不十分であり、病態のメカニズムを網羅的遺伝子・タンパク質発現変化で解析可能な評価系が必要である。
本研究では、ヒトの病態時に起こる遺伝子・タンパク質発現変化プロファイルを網羅的に解析できる病態モデルを確立し、薬剤のシナジー効果とその作用機序を解明する手法を構築 することを目的にする。
多剤併用時の各病態における遺伝子・タンパク質発現変化プロファイルのデータを蓄積することにより、より効率的に薬剤シナジー効果を推定するための新規ヒトオミックスデータベースを構築できる。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aims to construct a disease evaluation model by integrating in silico analysis using disease genomics big data and the analysis data of cellular and animal disease models accumulated, in order to elucidate the synergy effects and mechanisms of action of drugs. Firstly, we established an evaluation system using disease models and cultured cells for the development of preventive drugs against chemotherapy-induced side effects. We validated the efficacy of candidate preventive drugs predicted by the medical big data team and partially elucidated their mechanisms of action. Next, we established an evaluation system using human chronic myelogenous leukemia (CML) cells and validated the synergy effects of combinations predicted by the AI team for CML, and elucidated the mechanisms of action.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究により得られた、薬剤の単剤および多剤併用による遺伝子・タンパク質発現プロファイルの変化が病態に及ぼす影響を解析したデータを、AI 班・医療データ班にフィードバックし、予測モデルの精度を向上させるための新規ヒトオミックスデータベースを構築している。本研究で構築する新規ヒトオミックスデータベースの活用により、画期的な多剤併用療法が臨床応用へ繋がることが期待され、基礎的側面のみならず、臨床的にも大きなインパクトを持った成果につながると考えられる。
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