| 研究領域 | シナジー創薬学：情報・物質・生命の協奏による化合物相乗効果の統合理解と設計 |
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| 研究課題/領域番号 |
20H05797
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅳ)
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
山西 芳裕 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (60437267)
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| 研究分担者 |
天池 一真 名古屋大学, 物質科学国際研究センター, 助教 (00866600)
竹下 潤一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (60574390)
味八木 茂 広島大学, 病院(医), 講師 (10392490)
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| 研究期間 (年度) |
2020-10-02 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
79,040千円 (直接経費: 60,800千円、間接経費: 18,240千円)
2022年度: 25,870千円 (直接経費: 19,900千円、間接経費: 5,970千円)
2021年度: 25,870千円 (直接経費: 19,900千円、間接経費: 5,970千円)
2020年度: 27,300千円 (直接経費: 21,000千円、間接経費: 6,300千円)
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| キーワード | 化合物群 / シナジー効果 / AI / 組み合わせ / 最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
複数の薬剤の組み合わせによる相乗効果（薬剤シナジー）を活用した化学療法が、がんや神経変性疾患など多因子疾患に対する有効な治療法として注目されている。本研究では、疾患状態の生体情報を入力とし、シナジー効果を有する薬剤群を予測するAIを開発する。さらに、より高いシナジー効果を有する新しい化合物群を設計するAIを開発する。有機化合物の組み合わせ数は膨大であり、実験的に全ての可能性を検証することは不可能である。生体情報から複数の薬剤群(または化合物群)を最適化できないか?という問いに対し、物質・生命科学のビッグデータと情報科学のAI技術を融合し、新たな方法論を創生する。
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| 研究成果の概要 |
複数の薬剤の組合せによる相乗効果（薬剤シナジー）を活用した化学療法が、がんや神経変性疾患など多因子疾患に対する有効な治療法として注目されている。本計画研究班は、シナジー効果を有する薬剤群を予測する統計手法を開発する。具体的には、以下の3段階で研究を進める。１）疾患特異的オミックスデータ、薬剤応答オミックスデータ、分子間相互作用ネットワークを融合解析し、シナジー効果を有する薬剤群を予測する手法を開発。２）生体分子のネットワーク解析を行い、薬剤シナジーの作用機序を考察。３）より高いシナジー効果を有する新しい化合物の化学構造を発生・設計する手法を開発。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで臨床研究での偶発的発見や限られた薬剤ペアに対する実験的検証に留まっていた薬剤シナジーに対し、本研究では、薬剤全ての組合せをAIで探索することで、これまでのボトルネックであった組合せ爆発の問題の解決に寄与する。本研究の特色は、疾患特異的な発現異常遺伝子群と薬剤に応答する発現異常遺伝子群を考慮して薬剤シナジーを解析する点にある。薬剤シナジーは、生命システムの動的反応の結果であるため、オミックスデータの活用によって、薬剤シナジーの正確な理解や予測につながることが期待できる。
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