医療ビッグデータおよびオミクスデータを活用した薬剤性心筋炎に対する治療法の開発

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21K20720
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0801:薬学およびその関連分野
• 研究機関: 徳島大学
• 研究代表者: 新村 貴博 徳島大学, 病院, 特任助教 (50910014)
• 研究期間 (年度): 2021-08-30 – 2023-03-31
• キーワード: 心筋炎 / 医療ビッグデータ

研究成果の概要

ICI関連心筋炎モデルマウスの心筋サンプルにおける遺伝子発現データを解析することで、ICI関連心筋炎において有意に発現変動している遺伝子を複数同定した。同定した遺伝子をもとにしたオミクスデータベース解析により、ICI関連心筋炎に対する治療薬候補を複数抽出した。その中で、安全性が高く、がん患者においても一般的に用いられる代謝性疾患治療薬を候補として、in vivoでの有効性評価をおこなった。ICI関連心筋炎モデルマウスを用いた検討で、候補薬は、心筋における炎症細胞浸潤を有意に改善していることが明らかとなった。

自由記述の分野

医療系薬学

研究成果の学術的意義や社会的意義

ICI関連心筋炎は、免疫チェックポイント阻害剤による致死的な有害事象のひとつで、発症後の致死率は50%にも上る。免疫チェックポイント阻害剤の適応がん種は、年々拡大しており、今後も免疫チェックポイント阻害剤の投与を受ける患者数は、増加することが予想される。ICI関連心筋炎に対する有効性の高い治療薬が開発されることで、安全な免疫療法の実現に寄与すると考えられる。