• 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

2018 年度 研究成果報告書

新規薬物の依存性や報酬効果の予測が可能なin vivo評価系の構築

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 17K19483
研究種目

挑戦的研究(萌芽)

配分区分基金
研究分野 薬学およびその関連分野
研究機関名古屋大学

研究代表者

永井 拓  名古屋大学, 医学部附属病院, 准教授 (10377426)

研究分担者 伊藤 教道  名古屋大学, 医学部附属病院, 特任助教 (30726310)
研究協力者 朱 悠韻  
研究期間 (年度) 2017-06-30 – 2019-03-31
キーワード薬理学 / 可視化 / 薬物反応性
研究成果の概要

新規薬物の依存性や報酬効果の予測は行動薬理学的試験が実施されているが、これらの行動試験では特殊技術や実験装置が必要であるため、より簡便に薬物の依存性や報酬効果を予測できる実験手法の開発が望まれている。本研究では依存性薬物による脳内の転写活性をin vivoで、簡易に、且つリアルタイムに可視化してモニターできるシステムの構築を目指した。コカインを処置したマウスではPKAを介するシグナル経路が活性化することを確認した。PKAの下流に存在する転写因子の応答配列CREとルシフェラーゼ遺伝子を導入したマウスを作製し、このマウスを用いて依存性薬物の反応を検出することができた。

自由記述の分野

神経精神薬理学

研究成果の学術的意義や社会的意義

依存性は薬物の化学構造で規定されるものではないため、分析機器や試薬反応を応用した検出システムでは予測不能である。本システムは画像として結果を取得でき、感度の高さ、広いダイナミックレンジ、迅速で簡便な定量操作が可能である。医薬品開発において化合物の依存性は重要な問題であり、本研究構想の実現により医薬品開発の日・米・EU 医薬品規制調和国際会議ガイドラインに変革をもたらすことが予想され、前臨床試験の時間的短縮および経済的削減の効果は計り知れない。さらに、本システムは違法ドラッグなどの新規化合物の依存性を検出することに役立ち、乱用薬物の規制にも多大なる貢献をもたらすことが予測される。

URL: 

公開日: 2020-03-30  

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