| 研究課題/領域番号 |
20K12043
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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62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
AMIN MD.ALTAFUL 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (30379531)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | Natural antibiotics / Traditional medicines / Machine learning / Jamu formulas / TCM formulas / Antibiotic compounds / Natural products / Antimicrobial / Traditional Medicines / Lasso regression / Deep learning / Machine Learning / Graph Clustering / Random Forest / Chemoinformatics / Antimicrobials / Natural Products |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Antimicrobial agents are drugs that can kill microorganisms or stop their growth. Widespread overdose and irresponsible usage of antibiotics in clinical practicees for both human and livestock has resulted in resistance of bacteria to antimicrobial agents. Such multidrug-resistant (MDR) bacteria are recently called as Superbugs. MDR bacteria poses global problems with the threat of the reoccurrence of a situation of the pre-antibiotic era and increased cost of healthcare services. This work will search antimicrobial agents/drugs among natural products by utilizing mainly chemoinformatics.
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| 研究成果の概要 |
抗生物質耐性菌の出現は年々深刻化する公衆衛生上の脅威であり、対策として新しい抗生物質の発見が必要とされている。本研究ではアジア各地で伝統的に利用されている薬用植物を用いた治療法（ジャムウ、ユナニ、伝統中国医学など）に着目し、機械学習を利用して新規の抗生物質を見つけるための分類モデルを構築した。天然代謝物質のデータベースを用いた解析により、合計で42の植物と201の代謝物が潜在的な天然の抗生物質の候補として予測された。本研究の結果を用いて、インパクトファクター4以上の学術誌に4本の論文を発表し、IEEEのカンファレンスに2本の論文を発表した。この科研費をもとに、その他の関連研究を実施した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Our research focused on finding natural antibiotic compounds based on traditional medicine formulas by applying various machine learning algorithms. By further investigation if some of our predicted antibiotics can be used in clinical practice it would be of great scientific and social significance.
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