分子シミュレーションとAIによる肺がん分子標的薬の薬効予測法の確立

• 研究課題/領域番号: 25K15337
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 富山大学
• 研究代表者: 菅野 亜紀 富山大学, 学術研究部薬学・和漢系, 特命教授 (20457039)
• 研究分担者: 高岡 裕 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (20332281) ; 赤間 啓之 富山大学, 医学部, 協力研究員 (60242301)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2025年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
• キーワード: 分子シミュレーション

研究開始時の研究の概要

薬効や副作用は抗がん剤の標的や代謝に関する分子の変異型との関係が強いといわれる。しかし、がん細胞では多くの遺伝子変異が生じ、実際、新しい変異が次々と報告され、薬効は不明で、治療の為の判断材料が皆無となる。これまでの分子シミュレーションを用いたEGFR変異型のドッキング解析結果から、既報の臨床研究では遺伝子検査がピンポイントでの変異確認にとどまり、更なる他の変異を見逃している可能性や薬効に関わる別の要素（例えば変異型EGFRの発現量）の存在の可能性、が示唆された。そこで薬効判定の複雑性を克服すべく、分子シミュレーション解析結果をAIで判定する新しい枠組みの薬効予測を実現する解析系を確立する。