医療ビッグデータ解析と基礎研究を融合した抗がん剤誘発腎障害の予防薬開発

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H01070
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: 3180:Clinical pharmacy-related
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: KANDA Masaya 徳島大学, 病院, 薬剤師
• Project Period (FY): 2020-04-01 –
• Keywords: シスプラチン / 腎障害 / 医療ビッグデータ

Outline of Final Research Achievements

本研究はシスプラチン誘発腎障害に対する新規予防薬候補の探索を目的に行った。 遺伝子発現データベースであるGEOおよびLINCSを用いたビッグデータ解析により、シスプラチン誘発腎障害の予防薬候補として既存承認薬2種類が抽出され た。シスプラチン誘発腎障害モデルマウスを用いた解析から、ビッグデータ解析により抽出された既存承認薬のうち1種類はシスプラチン誘発腎障害に対して有効である可能性が示唆された。

Free Research Field

医療薬学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

シスプラチン誘発腎障害はシスプラチンの減量や中止に繋がる場合も多く、有効ながん治療の遂行を妨げるため臨床上大きな問題となっている。がん薬物療法時の腎障害診療ガイドラインの中でも、腎障害の予防に推奨される薬剤はなく、シスプラチン誘発腎障害の新しい予防法の確立が求められている。
本研究の結果、ビッグデータ解析により抽出された既存承認薬がシスプラチン誘発腎障害に対して有効である可能性が示唆された。薬物動態・製剤情報が熟知されており、安全性が高い既存承認薬の有効性を証明した本研究成果は、迅速に臨床応用できる可能性が高い点で、非常に有意義である。