| 研究課題/領域番号 |
19K22485
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分47:薬学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
楠原 洋之 東京大学, 大学院薬学系研究科(薬学部), 教授 (00302612)
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| 研究分担者 |
水野 忠快 東京大学, 大学院薬学系研究科(薬学部), 助教 (90736050)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2020年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019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 | プロファイル解析 / OLSA / リード化合物最適化 / 構造類似体 / 潜在的作用 / プロファイルデータ解析 / 天然物 / リード化合物の最適化 / プロファイリング / トランスクリプトームデータ / リート化合物最適化 / オミクスデータ / プロファイルデータ解析法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
申請者が開発した直行線形分離解析（OLSA）は、オミクスデータを次元縮約し、教師無しに生物学的意義のある因子（遺伝子発現パターン）を抽出する方法である。これにより構造が類似の候補化合物内での共通・特異的な薬剤応答を可視化し、フェノタイプと突合することでリード化合物最適化の理想的な方向付けが可能になると考える。公共データベース収載のデータを、OLSAを用いて解析し、構造類似化合物群において共通する作用、また各化合物に特異的な作用の抽出し、各作用を実験科学的に実証することで、リード化合物最適化法として確立する。
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| 研究成果の概要 |
我々が開発した新規プロファイルデータ解析手法orthogonal linear separation analysisを用いて、リード化合物最適化支援システムの確立することに取り組んだ。大規模プロファイルデータを解析し、レシナミンやシロシンゴピンなど構造類似体間で保存された作用、特異的な作用を検証することに成功した。本手法により潜在的な薬物の作用の評価が可能であると示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
オフターゲット効果は薬物のリポジショニングや有害事象発現に関連しており、その検出方法の開発は、医薬品開発において重要な課題である。本研究で提唱した低分子医薬品の作用を分離して理解するというアプローチが、化合物の潜在的な作用の検出を通じて、目的に掲げたリード化合物最適化に資するものであることを強く支持するものであり、医薬品開発に大きく貢献するものと考える。
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