治療効果を高める薬剤組み合わせを予測する情報技術の開発
开发信息技术来预测增强治疗效果的药物组合
基本信息
- 批准号:22KJ2494
- 负责人:
- 金额:$ 1.6万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- 财政年份:2023
- 资助国家:日本
- 起止时间:2023-03-08 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
疾患治療では単一の薬剤による治療が主流であるが、難治性の疾患に対する治療効果は限定的である。そのため、複数の薬剤の組み合わせによる相乗効果を活用した薬剤併用療法が注目されている。しかし、薬剤の組み合わせ数は膨大であり、実験的に全ての可能性を検証することは不可能である。本研究では、薬剤を細胞に添加した際の生体情報と疾患の生体状態の融合解析により、疾患の治療効果を高める薬剤組み合わせを予測する情報技術を開発する。薬剤併用のメカニズムを理解するために、薬剤が相互作用する標的分子のデータ、およびその相互作用の結果を反映する個々の薬剤の薬物応答遺伝子発現データを用いて、2種類の薬剤ペアの特徴ベクトルを構築した。薬剤とその標的分子のデータは、1,489個の薬剤に関して公共データベース(ChEMBL、Drug Bank など)より収集した。個々の薬剤と標的分子の相互作用データから、薬剤ペアで制御される標的分子を考慮した1,107,816個の薬剤ペアの特徴ベクトルを構築した。薬物応答遺伝子発現データは、ヒト由来細胞に薬剤を暴露させた時の遺伝子発現データを公共データベース(LINCS)より収集し、1,107,816個の薬剤ペアの特徴ベクトルを構築した。薬剤ペアの特徴ベクトルを用いて、シナジー効果を示す薬剤組み合わせの予測手法を開発した。疾患の治療標的分子(制御することで治療に繋がる生体分子)と薬剤ペアの標的分子の関係、疾患の遺伝子発現パターンと薬剤ペアの遺伝子発現パターンの関係を解析した。疾患の遺伝子発現データは公共データベース(TCGAなど)から収集し、治療標的分子は遺伝子発現データから予測した。ベイズ最適化を活用し、最適な薬剤の組み合わせを予測する手法のプロトタイプを開発し、その性能を数値的に検証した。その結果、先行研究の手法を大幅に上回る精度を達成することができた。
疾患治療では単一の薬剤による治療が主流であるが、難治性の疾患に対する治療効果は限定的である。そのため、複数の薬剤の組み合わせによる相乗効果を活用した薬剤併用療法が注目されている。しかし、薬剤の組み合わせ数は膨大であり、実験的に全ての可能性を検証することは不可能である。本研究では、薬剤を細胞に添加した際の生体情報と疾患の生体状態の融合解析により、疾患の治療効果を高める薬剤組み合わせを予測する情報技術を開発する。薬剤併用のメカニズムを理解するために、薬剤が相互作用する標的分子のデータ、およびその相互作用の結果を反映する個々の薬剤の薬物応答遺伝子発現データを用いて、2種類の薬剤ペアの特徴ベクトルを構築した。1,489例心律失常的分型诊断,1,489例心律失常患者来自公共医疗机构(ChEMBL,Drug Bank)的申请收集。墙板与墙板之间的分子相互作用使墙板破裂,墙板与墙板之间的分子相互作用使墙板破裂,墙板与墙板之间的分子相互作用使墙板破裂。药物应答器薬剤ペアの特徴ベクトルを用いて、シナジー効果を示す薬剤組み合わせの予測手法を開発した。疾患の治療標的分子(制御することで治療に繋がる生体分子)と薬剤ペアの標的分子の関係、疾患の遺伝子発現パターンと薬剤ペアの遺伝子発現パターンの関係を解析した。疾病预防控制中心的公共医疗卫生服务(TCGA)是一个集医疗卫生、治疗癌症的分子诊断和治疗于一体的医疗机构。ベイズ最適化を活用し、最適な薬剤の組み合わせを予測する手法のプロトタイプを開発し、その性能を数値的に検証した。その結果、先行研究の手法を大幅に上回る精度を達成することができた。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
難波 里子其他文献
難波 里子的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
相似海外基金
植物バイオマス分解酵素複合体(セルロソーム)の体系的な相乗効果ネットワーク解析
植物生物质降解酶复合物(纤维素体)的系统协同网络分析
- 批准号:
23K21256 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.6万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
食品に含まれる脂質と糖質が食品の嗜好性に及ぼす相乗効果
食品中脂质和碳水化合物对食品适口性的协同作用
- 批准号:
24K02853 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.6万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
統合失調症患者の運動学習を改善する新しい練習法:脳刺激と仮想現実による相乗効果
改善精神分裂症患者运动学习的新运动方法:脑刺激和虚拟现实的协同效应
- 批准号:
24K14310 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.6万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
熱力学・速度論的な相乗効果による多孔性配位高分子ハイブリッド系酸素分離システム
基于热力学和动力学协同效应的多孔配位聚合物杂化氧分离系统
- 批准号:
24KF0052 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.6万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
レジスチンSNP・喫煙の相乗効果メカニズムの解明と2型糖尿病高精度予防法の確立
阐明抵抗素SNP与吸烟的协同机制,建立2型糖尿病高精度预防方法
- 批准号:
24K18667 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.6万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
微生物による硫黄酸化と窒素還元の相乗効果とメカニズム
微生物氧化硫与氮还原的协同效应及机制
- 批准号:
24KJ1018 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.6万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
悪性グリオーマに対する腫瘍特異的5-ALA併用超音波力学療法―既存薬との相乗効果
肿瘤特异性5-ALA联合超声机械治疗恶性胶质瘤——与现有药物的协同作用
- 批准号:
24K19550 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.6万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
多発転移性腎癌におけるニボルマブと放射線治療の相乗効果を検証する無作為比較試験
一项随机对照试验,探讨纳武单抗和放疗在多发性转移性肾癌中的协同作用
- 批准号:
24K02397 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.6万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
がん悪液質の新たな治療法の開発~分泌因子の阻害と放射線治療の相乗効果の検証~
癌症恶病质新疗法的开发 - 分泌因子抑制与放射治疗的协同效果的验证 -
- 批准号:
24K18750 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.6万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
レンバチニブによる肝細胞癌の細胞死はICIの相乗効果を引き起こすか
乐伐替尼诱导的肝细胞癌细胞死亡是否会引起 ICI 的协同作用?
- 批准号:
24K11064 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.6万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)