| 研究課題/領域番号 |
19K10679
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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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| 審査区分 |
小区分58040:法医学関連
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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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ノンターゲット薬物スクリーニング / in silico / 薬毒物データベース / 保持時間予測 / LC-QTOF-MS / ノンターゲット薬毒物スクリーニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
法医薬毒物検査において実施されている“ターゲットスクリーニング”では、新規薬毒物など標準品が入手困難である場合に対応することができない。そこで、標準品がない薬毒物でも検出可能な“in silicoノンターゲット薬毒物スクリーニング”の構築を試みる。このシステムで必要な情報は化学構造式のみであり、それから得られるモノアイソトピック質量、in silico解析によって得られる予測保持時間と予測フラグメントに基づいて不明なピークを同定するシステムである。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、in silico予測とLC-QTOF-MSを用いたノンターゲット薬毒物スクリーニングの構築に取り組み、次の成果が得られた。
1)バックグラウンドノイズが大きい血液サンプルのデータ解析を簡潔にするため、精密質量と予測保持時間がともに一致するピークのみを拾い上げる2次元一括検索の方法を構築した。2)巨大データベース（約98,000,000化合物）での検索は、候補薬物を絞り込むのを困難にしたため、法医学用の薬毒物データベースを作成し、より実践的な検索を可能にした。3)保持時間予測の方法を検討し、精度を上げるには、類似度の高い化合物群で予測方程式を作ることが重要であることが判明した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、法医学ではGC-MSやLC-MS/MSを用いたターゲット薬毒物スクリーニングが一般化しつつあるが、保持時間やフラグメント情報がない新規薬物に対応することができない。このような状況から、ノンターゲット薬毒物スクリーニングへの要求は世界的に高まっている。我々の研究では、LC-QTOF-MSで得られた精密質量情報に加え、精度の高い保持時間予測、フラグメント予測といったin silicoを活用することにより、化学構造式という必要最低限の情報のみで、ノンダーゲットスクリーニングを可能にした。さらに、我々独自のデータベースによって、新規薬毒物の迅速な登録及び実践での活用を可能にした。
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