健康長寿社会の実現に資する革新的低コスト医療創製基盤の構築

打造创新低成本医创平台，为实现健康长寿社会贡献力量

• 批准号: 21K18286
• 负责人: 林 久允
• 金额: $ 16.56万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-07-09 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K18286/
• 关键词: ドラッグリポジショニング; 健康長寿; 医療創成

医療費等の社会保障費の増加は、我が国の財政悪化の主要因である。既存低分子医薬品の転用による新薬開発ドラッグリポジショニング(DR)では、近年隆盛を極めるバイオ医薬品に比して、低コストの医療創出が可能である。しかしながら、これまでのDR成功事例は既知の作用機序の適応拡大に留まるため、DRを適用可能な疾患には制約がある。一方、申請者は、既存薬の未知作用機序の発掘により、新規医療を創製し、DRの新規医療創出基盤としての可能性を拡張した実績を有する(革新的DR)。本研究では、既存薬の未知側面を駆使した革新的DRを体系化し、持続可能な健康長寿社会の実現に資する低コスト医療創製基盤を構築する。大規模診療データに含まれる処方歴、疾患指標の活用により、既存薬の未知効能を体系的に抽出可能と考えられる。本年度は、大規模診療データから各種疾患に対する既存薬の新規効能を探索すべく、処方薬、疾患指標に着目した統計解析を実施し、新規効能が推察される既存薬を取得した。当既存薬群を既存知見に基づき層別化後、病態モデルマウスを用いた効能検証試験を実施し、疾患との関連性が未知かつ、当該疾患への効能が期待される既存薬を同定した。次に、当該既存薬の新規効能を規定する分子基盤候補(未知薬理作用)を推定すべく、当該既存薬を実験動物に負荷し、各疾患と関連する臓器を摘出後、オミクス解析を実施した。取得した各種プロファイルデータを研究分担者が独自に開発した薬理作用分離解析に供し、各既存薬が作用する分子基盤の推定に取り組んでいる。

The increase of social protection fees such as medical expenses is the main cause of China's financial crisis. The development of new drugs for the use of existing low-molecular-weight drugs has become more and more popular in recent years, and the development of low-molecular-weight medical drugs is possible. DR success stories are based on the known mechanism of action, the potential for DR application, and the constraints. On the one hand, the applicant has the possibility of exploring existing unknown mechanisms, creating new medical regulations, and creating a new medical baseline (innovative DR). This study aims to systematize and construct a low-cost medical creation base for the realization of a healthy and long-lived society by exploring the unknown aspects of existing diseases. The large-scale diagnosis and treatment plan includes the prescription, the utilization of disease indicators, the extraction of existing drugs and unknown energy systems, and the examination of the results. This year, we will explore the new capabilities of existing drugs for various diseases in large-scale diagnosis and treatment, implement statistical analysis of prescription drugs and disease indicators, and obtain new capabilities to promote existing drugs. When an existing agent is classified into existing knowledge groups, a pathological condition is detected in the middle of the disease, the relationship between the disease and the disease is unknown, and the existing agent is identified when the disease is expected to be detected. Second, when the new function of the existing species is specified, the molecular matrix candidate (unknown mechanism) is estimated, and when the existing species is loaded with animals and the related mechanisms are extracted, the molecular analysis is performed. To obtain the molecular basis for the identification of the molecular basis