| 研究課題/領域番号 |
16K09200
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
法医学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
坂 幹樹 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 技術専門職員 (30447388)
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| 研究分担者 |
工藤 恵子 九州大学, 医学研究院, 講師 (10186405)
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| 研究協力者 |
岩瀬 博太郎
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 予測モデル / 血中致死濃度 / 危険ドラッグ / QSAR / 致死濃度 / in silico / 法医中毒学 / 社会医学 |
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| 研究成果の概要 |
死亡事例が多く報告され、その血中致死濃度が信頼できる薬物データを用いて、血中致死濃度予測モデルの最適な作成手順を検討した。予測モデル構築には、定量的構造活性相関を用いた。様々なモデルを作成した結果、対象薬物ごとに最適なデスクリプタは異なっていた。そこで、我々は薬物ごとに予測方程式を作り変える方法を考案した。既知の致死濃度データ全てを用いるのではなく、予測対象薬物と構造の類似する薬物を類似度検索で抽出し、そのデータのみを使用してモデルを構築する方法である。この手順の導入によって予測精度が向上し、新規の薬物に対しても構造の類似する薬物データを用いれば、より良い予測モデルを構築できると考えられた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
法医鑑定において、薬物が死因に寄与したかどうかを判断するために、該当試料の血液中濃度と文献記載の中毒・致死濃度が比較検討される。しかし、致死濃度が判明していない危険ドラッグなどの新規薬物では判断が難しくなる。これらの問題を解決するために、本研究では、薬物の血中致死濃度予測モデルの構築を試みた。
本研究によって、新規の薬物に対しても、その致死濃度を推測することが可能になった。また、in silicoを用いた理論的なアプローチであるため、危険ドラッグのように薬物の側鎖を少し変化させたときの化学構造とその毒性との関連性を考察することが可能になった。
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