九州工業大学大学院情報工学研究院の飯田緑准教授、徳島大学大学院医歯薬学研究部の合田光寛准教授?石澤啓介教授、名古屋大学大学院情報学研究科の山西芳裕教授の研究グループは、国立研究開発法人産業技術総合研究所安全科学研究部門の竹下潤一主任研究員との共同研究により、相乗効果のある薬剤の組み合わせを予測する計算手法を開発しました。
（ポイント）
○疾患の治療効果を増強する薬剤の組み合わせを様々なビッグデータから論理的に予測できる新しい計算手法を開発した。
○生体分子間相互作用ネットワークや遺伝子発現などのオミックス情報を統合することで、相乗効果を持つ薬剤の組み合わせを網羅的に予測することを可能にした。
○提案手法は多くの疾患に対する効果的な薬剤の組み合わせの発見に寄与することが期待される。
複数の薬剤を組み合わせることにより、単独で使用した場合に比べて、副作用の軽減や治療効果の向上が期待されます。しかし、医薬品の数は膨大で、動物実験や臨床試験を用いて効果的な組み合わせを見つけるのは非常に困難です。このため、効果的な薬剤組み合わせを同定できる手法が切望されていました。
そこで本研究では、生体分子間相互作用ネットワークや遺伝子発現などのオミックス情報から、相乗効果を持つ薬剤の組み合わせを予測する計算手法を開発しました。生体内の分子は、単独で働くのではなく、他のさまざまな分子との相互作用によりその機能を発揮します。そこで、生体分子間相互作用ネットワークにおいて、疾患に関連するタンパク質群（疾患モジュール）と薬剤応答に関連するタンパク質群（薬剤モジュール）を同定しました。次に、ネットワーク伝播法を用いて、疾患モジュールと薬剤モジュールの位置関係?距離関係?相関関係を統合し予測スコアを計算しました。予測の精度を調べた結果、慢性骨髄性白血病などの6つの疾患において、従来の方法に比べて高い精度で薬剤組み合わせを予測できることが示されました。また、細胞生存実験により、慢性骨髄性白血病に対して予測された上位17の薬剤ペアのうち13のペアで相乗的な抗がん効果が確認されました。本手法は、がんを含む様々な疾患の治療において、効果的な薬剤組み合わせの発見に役立つと期待されます。
本竞彩app排行榜は、2024年7月26日午後6時(日本時間)に Communications Medicineで公開されました。
なお、徳島大学の合田光寛准教授と石澤啓介教授は、本研究で提案された手法を用いて予測された薬剤ペアの慢性骨髄性白血病細胞株に対する抗がん作用を検証するための細胞実験を行いました。
【プレスリリース】コンピュータを使って相乗効果を持つ薬剤の組み合わせを予測する?生命と情報の協奏によるシナジー創薬学?(PDF 2MB)
