研究課題
若手研究
本研究では、数理モデルを活用して、薬が生体内の複雑なシステムにどのように影響を及ぼすのかを時系列的に解析・予測し、それに基づいて新たな治療候補薬を網羅的に探索した。数理モデルや承認薬の既知の標的タンパク質、薬物応答遺伝子発現データなどに関する情報を基に、数値シミュレーションやテンソル分解アルゴリズムを用いて、任意の時刻における遺伝子発現を予測した。最終的に、潜在的な抗がん作用が期待される薬を予測し、細胞実験で検証した。
バイオインフォマティクス
薬の作用メカニズムを解明することは、副作用の少ない安全な医薬品を開発する上で重要である。計測技術が発展し、薬の生体への影響を分子レベルで観測したビッグデータが蓄積されている。しかしながら、観測データは薬の作用の1つの結果を示しており、観測までの過程で薬がどのように作用したかは明らかでない。本研究では、薬の作用を時系列で解明することで、これまで見逃されていた潜在的な薬の効能を発見する技術基盤を構築することができた。
