九州工業大学大学院情報工学研究院の飯田緑准教授、徳岛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）
○疾患の治疗効果を増强する薬剤の组み合わせを様々なビッグデータから论理的に予测できる新しい计算手法を开発した。
○生体分子间相互作用ネットワークや遗伝子発现などのオミックス情报を统合することで、相乗効果を持つ薬剤の组み合わせを网罗的に予测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组み合わせの発见に寄与することが期待される。
复数の薬剤を组み合わせることにより、単独で使用した场合に比べて、副作用の軽减や治疗効果の向上が期待されます。しかし、医薬品の数は膨大で、动物実験や临床试験を用いて効果的な组み合わせを见つけるのは非常に困难です。このため、効果的な薬剤组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、生体分子间相互作用ネットワークや遗伝子発现などのオミックス情报から、相乗効果を持つ薬剤の组み合わせを予测する计算手法を开発しました。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机能を発挥します。そこで、生体分子间相互作用ネットワークにおいて、疾患に関连するタンパク质群（疾患モジュール）と薬剤応答に関连するタンパク质群（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?距离関係?相関関係を统合し予测スコアを计算しました。予测の精度を调べた结果、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组み合わせを予测できることが示されました。また、细胞生存実験により、慢性骨髄性白血病に対して予测された上位17の薬剤ペアのうち13のペアで相乗的な抗がん効果が确认されました。本手法は、がんを含む様々な疾患の治疗において、効果的な薬剤组み合わせの発见に役立つと期待されます。
本研究成果は、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、徳岛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组み合わせを予测する?生命と情报の协奏によるシナジー创薬学?(PDF 2MB)
