創薬・薬学研究分野
ゲノム・タンパク医科学研究分野
再生医学・医療研究分野
遺伝子医学・医療研究分野
臨床医学・臨床薬学研究分野
新刊書籍
刊行予定の書籍
学会・セミナーでの販売
広告募集 遺伝子医学MOOK
取扱書店
学会セミナーのご案内
会社案内
お問い合わせご意見・問合わせ
遺伝子医学MooK 遺伝子医学MooK別冊 遺伝子医学 遺伝子医学増刊 その他の書籍 Bio Medical Quick Review Net

トランスレーショナルリサーチを支援する
次世代創薬テクノロジー
実践:インシリコ創薬の最前線
編集: 竹田-志鷹真由子(北里大学薬学部生物分子設計学教室准教授)
梅山秀明(北里大学薬学部生物分子設計学教室教授)

本書籍をご購入の場合は ……………… 1冊 本体 5,143円+税


要 旨

(第2章)

第2章 創薬インフォマティクス
1 構造・機能バイオインフォマティクスの新規創薬への応用 (水口賢司)

疾患の分子メカニズムの解明と新規創薬ターゲットの発見は現在の創薬の重要かつ困難な課題であり,各種実験データを総合的に取り扱うことにより初めて前進が期待される。本稿では,その際の構造・機能バイオインフォマティクス手法を用いたアプローチの貢献,特に@いかに多様な生物情報データを統合するか,……
2 包括的トランスクリプトーム解析からの創薬 (辻本豪三)

ゲノム全解読により生命現象の全体像を捉えるネットワーク研究が可能となり,従来の創薬アプローチもより網羅的なものに変容してきている。一方,医療は個人個人の遺伝的体質に基づいて,各人に合う有効な薬剤を選択し最適量処方するテーラーメイド医療に向かっている。……
3. ケミカルゲノミクス情報に基づく創薬 (奥野恭史)

ヒトゲノム解読完了を受けて,生命科学の研究対象は,個々の遺伝子の機能解明から,多数の因子の相互作用が生み出す複雑な「システム」としての挙動を明らかにすることに移行しつつある。このことは,ゲノミクスを出発点として,「ケミカルゲノミクス」などの新しい研究分野の創出をもたらした。……
4. ゲノムワイドなタンパク質-化合物相互作用の統計的予測 (榊原康文)

本研究はより汎用性の高い,入手しやすいデータを利用し,より網羅的なタンパク質-化合物間相互作用予測手法の開発をめざす。本研究の最大の特徴は,タンパク質についてはアミノ酸配列,化合物については化合物構造式データおよびマススペクトルデータを入力することである。……
5. ケミカルプロテオミクスによるタンパク質-化合物相互作用とタンパク質間
     相互作用の解析 (青島 健・小田吉哉)

新薬の研究開発には,15〜20年の開発期間と膨大な開発費を要し,しかも開発期間は年々長く,開発費も年々上昇しているのに対し,承認される新薬数は減少傾向にあり,世界的に新薬創出が困難になりつつある。ゲノム研究からスタートし,トランスクリプトミクス,プロテオミクス,メタボロミクスなど……
6. インシリコADMET 予測から並列創薬への展開:インシリコADMET
     予測の現状と今後の創薬への展望 (湯田浩太郎)

開発失敗の少ない創薬は,薬理活性のみならずADMETにも留意することが必要との認識が確立しつつある。これに伴い,薬理活性,続いてADME,最後に毒性との流れに従って化合物を最適化する伝統的な「逐次創薬」の見直しが始まっている。……
7. 創薬インフォマティクスの今後の展望 (白井宏樹)

1990年以降の様々な技術革新にもかかわらず,依然として創薬はハイリスク研究のままである。一方,多種多様な創薬関連情報とその解析手法が溢れ,かつ急増する中,創薬インフォマティクスの能力は向上の一途をたどっている。そこで本稿では,創薬インフォマティクスが牽引する生産性の高い……
第3章 創薬に向けた生命情報の統合
1 KEGG とゲノムネットにおける医薬品と生命情報の統合
                               (五斗 進・金久 實)

KEGGプロジェクトでは生体内分子のネットワーク情報だけでなく,薬の開発過程における構造展開の知識をネットワークとしてデータベース化している。また,ゲノムネット医薬品データベースでは添付文書情報をKEGGと連携して検索できるようにしている。このようなリソースを用いて……
2. パーソナルゲノム時代の創薬 (舘野義男・古江基樹・五條堀 孝)

次世代塩基配列決定技術の発達により個人レベルでのゲノム情報が入手可能になり,個人ベースの創薬が可能になった。ここでは,個人ゲノム情報がどのように違うかを述べ,その違いを反映した各種データベース作成と利用による,個人ベース創薬の試案について論じた。
3. オミックス情報を基盤にした創薬 (田中 博)

ゲノム,トランスクリプトーム,プロテオームなどの網羅的分子情報(オミックス)に基づいた新たな予測的個別化医療であるオミックス医療と,「疾患をシステムとして把握する」systems pathology(システム病態学)について,その概要を説明するとともに,オミックスを基盤にした創薬について,……

4.
薬理ゲノミクスネットワーク解析による次世代創薬科学
                        (田中利男・西村有平・島田康人)


21世紀において,分子薬理学のパスウエイ解析から薬理ゲノミクスのネットワーク解析へのパラダイムシフトが明確になりつつある。すなわち,システムバイオロジーとケモゲノミクスを基盤に,薬物受容体から疾患遺伝子クラスターへつながるネットワーク解析が実現しつつある。……
5. テーラーメイド医療をめざした疾患感受性遺伝子のゲノムワイド探索
                              (西田奈央・徳永勝士)

ヒトゲノム計画をはじめとするゲノム情報解析の成果として,公共のデータベースに蓄積された1100万種類を超える単一塩基多型(SNP)のうち,数十万〜百万種類のSNPを同時にタイピングすることのできる手法が近年になって実用化された。われわれは,最新のプラットフォームを用いて……
6. 創薬研究のためのライフサイエンスネットワーキングシステム
     (理研サイネス) (豊田哲郎)


疾患研究ではオミックスによるデータ駆動型のアプローチへの期待が高まっている。このアプローチでは,解析に必要となる網羅的分子〜臨床データを戦略的に蓄積し,それら多様かつ膨大なデータを介して,ゲノミクス研究者,バイオインフォマティクス研究者,基礎研究者,臨床医,専門医など幅広い分野の研究者が効果的に連携しあえる情報基盤が必須となる。……
7. 生体分子の熱力学データと構造データの統合 (皿井明倫)

生体分子は熱力学の支配するミクロな世界の実体であるので,その機能を理解するには,配列や構造の情報だけでなく,構造安定性や分子間の相互作用などに関する熱力学の情報が不可欠である。熱力学データは,タンパク質の構造安定性や分子認識のメカニズムを理解するために重要であるだけでなく,……
第1章へ 第1章へ
目次へ戻る



(c) 2000 Medical Do, Co., Ltd.