山西教授らが医薬ビッグデータから抗がん作用薬を自動的に予測する情報技術を開発しました

掲載日：2018年11月13日

九州工業大学大学院情報工学研究院の山西芳裕教授らの研究グループは、東京大学医科学研究所の谷憲三朗特任教授らの研究グループとの共同研究により、医薬ビッグデータの情報解析から薬物の潜在的な抗がん作用を自動的に予測する新たな情報技術を開発しました。

(ポイント)

• 医薬ビッグデータの情報解析により、薬物の潜在的な抗がん作用を自動的に予測する統計解析手法を開発した。
• 医従来の一つの生体分子の制御による創薬ではなく、多くの生体分子の機能モジュールであるパスウェイの制御による新しい創薬のコンセプトを提唱した。
• 医既存薬を別の疾患に転用するドラッグリポジショニングによって新薬開発コストを大幅に削減し、患者に必要な治療薬を迅速に提供する医療サービスに貢献する。

本研究グループは、大規模な薬物応答遺伝子発現プロファイルと生体分子相互作用ネットワークの融合解析により、薬物の潜在的な抗がん作用を予測するための統計解析手法を開発しました。従来の一つの生体分子の制御による創薬ではなく、生体分子のパスウェイの制御による新しい創薬のコンセプトを導入した点が特色です。開発手法を、1112個の薬物を66個のヒト由来細胞株に添加して得られた薬物応答遺伝子発現データに適用し、がん特異的なパスウェイを制御する薬物をデータ駆動型アプローチで選び出しました。実際に抗がん作用を情報科学的に予測した薬物について、細胞死誘導能などの観点からウェット実験で検証し、その予測結果の妥当性を示しました。

本研究により、新薬開発コストを大幅に削減することが可能になります。安価で安全性が確認されている既存薬を有効活用するドラッグリポジショニングによって、がん医療に伴う患者の経済的・肉体的負担を減らし、誰もが健康長寿を全うできる社会の実現への貢献が期待されます。

パスウェイ制御に基づく創薬

本研究成果は、2018年10月29日に米国科学誌「Journal of Medicinal Chemistry」のオンライン版で公開されました。研究の詳細は別紙をご参照ください。

◇詳細はこちらから(プレスリリース本文)

◇研究に関する本学のお問い合わせ先
九州工業大学大学院情報工学研究院
生命情報工学研究系 教授　山西芳裕
TEL:0948-29-7821
E-mail:yamani*bio.kyutech.ac.jp
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