• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2022 年度 研究成果報告書

シナジー効果を有する化合物群のAI による探索と設計

計画研究

  • PDF
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
研究種目

学術変革領域研究(B)

配分区分補助金
審査区分 学術変革領域研究区分(Ⅳ)
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
研究成果の概要

複数の薬剤の組合せによる相乗効果(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。本計画研究班は、シナジー効果を有する薬剤群を予測する統計手法を開発する。具体的には、以下の3段階で研究を進める。1)疾患特異的オミックスデータ、薬剤応答オミックスデータ、分子間相互作用ネットワークを融合解析し、シナジー効果を有する薬剤群を予測する手法を開発。2)生体分子のネットワーク解析を行い、薬剤シナジーの作用機序を考察。3)より高いシナジー効果を有する新しい化合物の化学構造を発生・設計する手法を開発。

自由記述の分野

バイオインフォマティクス

研究成果の学術的意義や社会的意義

これまで臨床研究での偶発的発見や限られた薬剤ペアに対する実験的検証に留まっていた薬剤シナジーに対し、本研究では、薬剤全ての組合せをAIで探索することで、これまでのボトルネックであった組合せ爆発の問題の解決に寄与する。本研究の特色は、疾患特異的な発現異常遺伝子群と薬剤に応答する発現異常遺伝子群を考慮して薬剤シナジーを解析する点にある。薬剤シナジーは、生命システムの動的反応の結果であるため、オミックスデータの活用によって、薬剤シナジーの正確な理解や予測につながることが期待できる。

URL: 

公開日: 2024-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi