| 研究領域 | シナジー創薬学：情報・物質・生命の協奏による化合物相乗効果の統合理解と設計 |
|---|
| 研究課題/領域番号 |
20H05797
|
|---|
| 研究機関 | 九州工業大学 |
|---|
研究代表者 |
山西 芳裕 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (60437267)
|
|---|
| 研究分担者 |
天池 一真 名古屋大学, 物質科学国際研究センター, 助教 (00866600)
竹下 潤一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (60574390)
味八木 茂 広島大学, 病院(医), 講師 (10392490)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-10-02 – 2023-03-31
|
| キーワード | 化合物群 / シナジー効果 / AI / 組み合わせ / 最適化 |
|---|
| 研究実績の概要 |
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。有機化合物の組み合わせ数は膨大であり、実験的に全ての可能性を検証することは不可能である。本研究では、疾患状態の生体情報を入力とし、シナジー効果を有する薬剤群を予測するAIを開発する。
ネットワーク生物学の枠組みで、シグナル伝達、タンパク質間相互作用、遺伝子制御などの生体分子ネットワークのトポロジーを基に、異なる薬剤が影響を及ぼす遺伝子群とシナジー効果の相関を解析した。マルチオミクス情報を用いて、最適な薬剤の組み合わせの候補として予測する手法を開発し、その性能を数値的に検証した。その結果、先行研究の手法を大幅に上回る精度を達成することができた。実際に、慢性骨髄性白血病や糖尿病、喘息など様々な疾患に適用し、各疾患の治療効果を向上する新しい薬剤の組み合わせを予測した。薬理班と連携して効果を検証し、予測した多くのペアがシナジー効果を持つことを確認した。
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った。化合物が作用するパスウェイ情報を基に、新しい化合物の組み合わせを検出する最適化アルゴリズムを実装した。細胞の形質の変換を誘導する化合物の組み合わせ予測において、提案した組み合わせ最適化アルゴリズムの有用性を示した。
シナジー効果を持つ化合物の構造を生成するAIを開発した。実際に提案したシナジー化合物構造生成AIで提案した構造の化合物を合成して、活性を検証した。
|
| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
|
