| 研究課題/領域番号 |
20K15422
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
野島 陽水 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任講師(常勤) (30815717)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 人工知能 / AI / 創薬探索 / 特発性肺線維症 / IPF / マルチオミックス / 機械学習 / ドラッグリポジショニング |
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| 研究実績の概要 |
特発性肺線維症(Idiopathic Pulmonary Fibrosis; IPF)は遺伝的要因および環境的要因によって発症する呼吸器疾患であり、有効な治療薬が社会的に求められている。IPFは肺がんと密接に関連しており、発症メカニズムに多くの類似点がある。そこで本研究では、大規模な公共癌細胞株データベースの情報と人工知能（Artificial Intelligence; AI）を活用し、データ駆動的な研究を展開する。具体的には細胞のマルチオミックスデータと化合物情報を用いて、化合物添加による細胞生存率を予測するAIを開発する。開発したAIにIPF患者肺から樹立した初代培養細胞のマルチオミックスデータと化合物情報を入力し、IPF治療に有効な候補化合物を提案する。最終的には、実験的検証により化合物の薬理効果を確認する。
令和３年度では、前年度に構築したモデルにIPF患者のマルチオミックスデータおよびChEMBLの化合物情報を入力し、化合物ごとに細胞生存率を予測した。当初の計画ではIPF患者の肺線維芽細胞の初代培養細胞を購入し本研究においてマルチオミックスデータを収集する予定であったが、新型コロナウイルス感染拡大の影響により検体入手が困難になったことから、公共データからIPF患者肺のマルチオミックスデータを探索・収集し、これを用いることにした。
また、悪性腫瘍の診断に関する論文、オミックスデータ解析に関する論文、解析ツールに関する論文など、本研究に関連する複数の論文を国際学術誌に発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和３年度では、IPF患者の肺線維芽細胞の初代培養細胞を購入し本研究においてマルチオミックスデータを収集する予定であった。新型コロナウイルス感染拡大の影響により検体入手が困難となったが、公共データからIPF患者肺のマルチオミックスデータを探索・収集し、これを用いることで最終年度において候補化合物の検証を行うことが可能であるため、順調に進展していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度では、令和３年度で予測した候補可能物の検証実験を行う。
また、新型コロナウイルス感染拡大の影響により検体入手が困難となったIPF患者の肺線維芽細胞の初代培養細胞の入手についても引き続き検討を続ける。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初令和２年度にアメリカで行われる予定であった国際システム生物学会が令和３年度に延期されたが、新型コロナウイルスの継続的な感染拡大のためキャンセルとなり２０２２年度に開催されることになった。そのため、当該費用を次年度に使用する計画に変更した。
更に、令和３年度ではIPF患者の肺線維芽細胞の初代培養細胞を購入し本研究においてマルチオミックスデータを収集する予定であったが、新型コロナウイルス感染拡大の影響により検体入手が困難となったため、当該費用を次年度に使用する計画に変更した。
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