漢方薬の未知の作用機序の予測やドラッグ・リポジショニングを実行できるアルゴリズム/データベースKampoDBを開発

　富山大学和漢医薬学総合研究所の門脇真教授、故梅嵜雅人准教授、林周作助教らの研究グループは、九州工業大学大学院情報工学研究院の山西芳裕教授らの研究グループとの共同研究により、漢方薬の新しいアルゴリズム/データベースKampoDBを開発し、漢方薬、その構成生薬及び成分化合物と標的タンパク質の階層的関係から、漢方薬の作用機序の考察を可能にしました。更に、in silico結合シミュレーションや機械学習の手法を用いて、生命科学・創薬科学に関するビッグデータを活用したケモバイオインフォマティクス解析により、漢方薬のドラッグ・リポジショニングのための作用機序や適応可能疾患の予測を可能にしました。共同研究グループはKampoDBを用いて、42種類の漢方薬と54種類の生薬を解析し、それらの成分化合物の標的タンパク質や標的パスウェイの探索によって、漢方薬の未知の作用機序や適応可能疾患を網羅的に予測しました。これにより、複雑系薬剤である漢方薬が複雑系である生体でどのように作用するかを解明するための新たな複雑系解析方法を提示しました。 本研究により、経験知に基づく従来の漢方薬治療に、科学知に基づく新しい治療コンセプトを提示することにより、医療現場での漢方薬の利活用が促進されることが期待されます。

　この研究成果は、2018年7月25日に英国科学雑誌「Scientific Reports」オンライン版に掲載されました。
【論文タイトル】KampoDB, database of predicted　targets and functional annotations of natural medicines

プレスリリース [PDF, 482KB]