研究課題
癌遺伝子の主蛋白質を標的にすることで革新的ながん治療法が開発されているが、治療薬の開発が難しい標的分子も多い。ピロールイミダゾールポリアミド(PIP)は、DNA副溝に結合することによって、DNAを直接標的する化合物であり、様々な癌細胞株及びマウス生体内で増殖を阻害することが確認されている。しかし、大半のPIPは8~10塩基認識であり、ゲノム内には多くの結合配列が存在する。このため、PIPの治療効果、毒性や副作用などの安全性を予測することが困難と考えられる。本研究では、PIPによるがんゲノムとの結合及び臨床的な副作用の予測が重点として行った。1、PIPでのゲノム結合によるオフターゲットについてまとめのレビューが「Biomolecules」誌に掲載された。更に、PIPによるがんゲノムへの影響について結合サイトの測定では、一部が「Journal of Open Source Software」誌に掲載され、機械学習法を用いたPIPによる機能・臨床的な副作用についての論文が「PLoS ONE」誌発表された。上記の研究を遂行するため、学会発表などの旅費に当てられ、成果は国内や海外の国際学会で発表された。2、この研究を遂行するにあたって、発現プロファイリング及び化学合成に関する試薬、検体測定料、医科研のスーパーコンピューター使用料及びコンピューター部品を購入した。
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すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 2件) 備考 (4件)
Biomolecules
巻: 10 ページ: 544~544
10.3390/biom10040544
Journal of Open Source Software
巻: 4 ページ: 1423~1423
10.21105/joss.01423
PLOS ONE
巻: 14 ページ: e0215247
10.1371/journal.pone.0215247
https://github.com/jlincbio/cred
https://github.com/jlincbio/pipoft
https://github.com/jlincbio/kmeRs2
https://github.com/jlincbio/rfpipeak