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複数の薬剤の組み合わせによる相乗効果（薬剤シナジー）を活用した化学療法が、がんや神経変性疾患など多因子疾患に対する有効な治療法として注目されている。本研究では、薬剤シナジーを体系的に研究する新しい学問領域「シナジー創薬学」を提唱し、情報科学・物質科学・生命科学の協奏によって、薬剤相乗効果の統合理解とその設計手法の構築を目指す。AI班では、バイオインフォマティクスやケモインフォマティクスを駆使して、薬剤の組み合わせやシナジー効果を予測する機械学習手法を開発する。組合せ最適化などの数理科学を活用し、薬剤や生体分子の組合せ問題の数理モデル化とその理論的解法の開発を行う。有機合成化学により、シナジー効果を持つ化合物の化学構造を予測・設計する。医療データ班では、医療ビッグデータを解析して、疾患予防効果のある薬剤ペアや薬剤組み合わせを予測するデータマイニング技術を開発する。薬理班では、薬剤群によるシナジー効果を検証する病態モデルを構築し、予測した薬理作用を実験検証する。バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、有機化学合成、薬理学のエキスパートが結集し、研究者の特性・技術を十分に生かした共同研究の新着を議論するため、第５回、第６回、第７回領域会議を開催した。本領域の研究内容を情報発信するためのニュースレターの第２版、第３版を発行した。本領域の成果を発表するため、オンラインで一般公開シンポジウムを開催し、情報発信を行った。また日本科学振興協会第1回総会・キックオフミーティングで発表、日本薬学会第143年会シンポジウム「進展する創薬・医療AI」で発表し、情報発信を行った。
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