進行中のプロジェクト

はじめに

各種ハイスループット実験技術の進展により、創薬におけるコンピュータ解析の重要性はいっそう高まっています。大規模データからの知識抽出型の計算生物学研究は、創薬の多くの場面において実験研究を主導する貢献が期待されるだけでなく、システムの理解に基づく新たな多元的創薬プロセスの構築をもたらす可能性があります(具体的な例については下記参照)。

創薬の初期研究におけるデータ統合とシステム生物学的アプローチ

計算生物学的手法は、標的周辺のネットワークのバイオロジーについての理解を深めることで、創薬研究のなるべく早い段階で適切な標的を発見、評価することに貢献できる可能性があります。さらに、そのような生物学的理解は、分子メカニズムに基づく新たな創薬戦略の策定にもつながります。

創薬ターゲット候補の評価と優先順位付け

創薬ターゲットの優先順位付けとは何か?なぜそれが必要なのか?

我々は、創薬の初期研究における支援を目的とした統合データウェアハウスTargetMineを開発しています(以前のNEDOプロジェクトのページへ)。

TargetMineを用いた応用例―新規ターゲット候補の発見と実験的検証:

◾HCV(C型肝炎ウイルス)の病因 (yeast two-hybridアッセイ) : Tripathi et al. 2010.

◾HCVの病因 (プロテオームデータ) : Tripathi et al. 2012.

◾肺腫瘍形成 (遺伝子発現) : Ihara et al. 2012.

◾HCV(C型肝炎ウイルス)の病因 (yeast two-hybridアッセイと文献) : Tripathi et al. 2013.

詳しい情報はこちらへ。

分子メカニズムに基づく新たな創薬戦略の策定

タンパク質の構造、機能、相互作用情報を活用する様々なツールを開発しています。

タンパク質-タンパク質相互作用の予測乳癌治療へ向けた応用
酵素の構造と機能の予測

安全評価、バイオマーカー探索

我々は、安全性評価に向けたバイオマーカー探索を可能にするためのデータベース構築にも取り組んでいます。


トキシコゲノミクスデータ統合解析プラットフォーム
アジュバントデータベースプロジェクト

他のプロジェクト

大規模な創薬・疾患研究関連データの統合化
国際バリューチェーンによる創薬ターゲットタンパク質の阻害剤開発
ダイナミクスを考慮した膜蛋白質の構造モデリング手法の開発
調節相互作用の特異性予測に向けたハイスループットなアルゴリズム開発