機械学習を用いた心不全・肥大型心筋症治療薬の開発と発症機序解明

• 研究課題/領域番号: 24K19022
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分53020:循環器内科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 小室 仁 東京大学, 医学部附属病院, 特別研究員 (60815249)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 心不全 / 肥大型心筋症 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

心不全の前段階である心肥大の研究は多く行われてきたが未だに未解明な部分が多い。既に申請者は、機械学習を用いた新しいhigh-throughputスクリーニングシステムを確立することによって、ラットの心筋細胞肥大の評価や薬剤スクリーニングを実施し、心不全の新たな治療薬候補の同定に成功している。そこで本研究では、ヒトへの応用を目的に、ヒトiPS細胞由来心筋細胞及び肥大型心筋症患者由来iPS心筋細胞を用いて上記と同様のシステムを構築し薬剤スクリーニングを行い、新規心不全薬及び肥大型心筋症治療薬の開発を行うとともにヒト心筋細胞肥大のメカニズムを解明する。