| 研究課題/領域番号 |
19K22485
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分47:薬学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
楠原 洋之 東京大学, 大学院薬学系研究科(薬学部), 教授 (00302612)
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| 研究分担者 |
水野 忠快 東京大学, 大学院薬学系研究科(薬学部), 助教 (90736050)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| キーワード | プロファイル解析 / OLSA / リード化合物最適化 / 構造類似体 / 潜在的作用 |
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| 研究成果の概要 |
我々が開発した新規プロファイルデータ解析手法orthogonal linear separation analysisを用いて、リード化合物最適化支援システムの確立することに取り組んだ。大規模プロファイルデータを解析し、レシナミンやシロシンゴピンなど構造類似体間で保存された作用、特異的な作用を検証することに成功した。本手法により潜在的な薬物の作用の評価が可能であると示された。
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| 自由記述の分野 |
薬物動態学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
オフターゲット効果は薬物のリポジショニングや有害事象発現に関連しており、その検出方法の開発は、医薬品開発において重要な課題である。本研究で提唱した低分子医薬品の作用を分離して理解するというアプローチが、化合物の潜在的な作用の検出を通じて、目的に掲げたリード化合物最適化に資するものであることを強く支持するものであり、医薬品開発に大きく貢献するものと考える。
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