| 研究課題/領域番号 |
16H05276
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
内科学一般(含心身医学)
|
|---|
| 研究機関 | 富山大学 |
|---|
研究代表者 |
門脇 真 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 教授 (20305709)
|
|---|
| 研究分担者 |
柴原 直利 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 教授 (10272907)
東田 千尋 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 教授 (10272931)
林 周作 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 助教 (10548217)
山西 芳裕 九州大学, 生体防御医学研究所, 准教授 (60437267)
山本 武 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 助教 (70316181)
梅嵜 雅人 富山大学, 和漢医薬学総合研究所, 准教授 (80534370)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
2018年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2017年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2016年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
|
|---|
| キーワード | 漢方薬 / ドラッグ・リポジショニング / 複雑系 / 医薬ビッグデータ / 機械学習 / in silico結合シミュレーション / インシリコ / 機械学習手法 / 結合シミュレーション / 標的タンパク質探索 / 実験薬理学的検証 / 和漢医薬学 / リポジショニング / 標的タンパク質 / 東洋医学 |
|---|
| 研究成果の概要 |
伝統的に積み上げられてきた漢方薬のように経験則での効果、つまりセレンディピティーを期待するだけでなく、病因、病態の解明とともに、漢方薬の多様な作用を正確に解明出来れば、疾患とその治療に最適な漢方薬をマッチングできる可能性が生まれてくる。つまり、脱セレンディピティー、「偶然を必然にする」方法論を私たちは確立し、それを利活用していかなければならない。そこで、漢方薬の複雑系の解明、漢方薬のドラッグ・リポジショニングの方法論の提示を目指して漢方医薬ビッグデータを解析し、漢方薬が生体に薬理学的効果を及ぼす仕組み・メカニズム（作用機序）の考察を可能にするアルゴリズム/データベースKampoDBを開発した
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
漢方薬治療は17世紀頃に体系化され現在へと継承されているが、現代特有の疾患に対して、漢方薬を科学的・論理的・合理的に活用するための科学的取り組みは、体系的にはほとんど行われていない。なぜ漢方薬が効くのかを解明するためには、これまでにない研究方法論を確立することが必要である。
本研究では、漢方医薬ビッグデータを有効活用できるアルゴリズム/データベースKampoDBを開発することによって、複雑系薬剤である漢方薬が複雑系である生体でどのように作用するかを解明するための新たな複雑系解析方法を提示すると共に、漢方薬を用いた新しい疾病治療戦略の創生という新たな可能性を示した。
|
