臨床ビッグデータ情報と医薬品代謝物への構造変化を基軸した膠芽腫治療薬の創製

• Project/Area Number: 24K02559
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56010:Neurosurgery-related
• Research Institution: Hyogo Medical University
• Principal Investigator: 清水 忠 兵庫医科大学, 薬学部, 教授 (40509022)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 篠山 隆司 神戸大学, 医学研究科, 教授 (10379399) ; 高良 恒史 兵庫医科大学, 薬学部, 准教授 (00329939) ; 所 美雪 (馬渕美雪) 兵庫医科大学, 薬学部, 助教 (60714897) ; 中尾 周平 兵庫医科大学, 薬学部, 助教 (90868605) ; 長野 秀嗣 兵庫医科大学, 薬学部, 助教 (31003494)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2027: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2026: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2024: ¥10,920,000 (Direct Cost: ¥8,400,000、Indirect Cost: ¥2,520,000)
• Keywords: 膠芽腫 / ドラッグリポジショニング / 代謝物 / ビッグデータ / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究では, ビッグデータ解析と実験的手法を組み合わせた発展型のDR戦略により新規膠芽腫治療薬の創出を目指す。研究方法としては, 1) 化学構造データベースから活性発現と高い脳移行性に関する部分構造情報と医薬品情報データベースの解析により毒性の情報を基にした医薬品の選定, 2) 選定した医薬品代謝物のファーマコフォア変換に着目した抗がん作用の向上と主作用の減弱した代謝物の探索, 3) 臨床応用に向けた高次評価と分子生物学的手法などによるメカニズム解析を行う。本研究により, 膠芽腫医療薬の創出だけでなく医薬品代謝物に着目した新たなDR戦略の開拓につながることも期待できる。