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 現在までに生み出された新薬の多くは、生命科学の発展とそれに伴う様々な技術革新の貢献によって創り出されてきました。1980 年代以降で見ても、科学的・医学的な新知見や新発見を基に、ACE 阻害剤、HMG-CoA 還元酵素阻害剤、コリンエステラーゼ阻害剤、PPARγ作動薬など、数多くの新薬が誕生しています。
 また、バイオテクノロジーの医薬品への応用の道を開いたといえる1970 年代に生まれた遺伝子組み換え技術、モノクローナル抗体の作成技術などは、組換え蛋白医薬品や抗体医薬品の誕生に結びついています。
 今後は、バイオインフォマティックス、プロテオミクス、ゲノミクスといった新規技術を活用し、標的分子に狙いを定めた薬剤の設計や遺伝子解析、蛋白質の高速大量解析が進められ、新しいタイプの新薬が開発されていくことが期待されています。
 
Page Index                                   ※1:別ページへジャンプ
(創薬の業務)
創薬のプロセス ゲノム創薬 バイオテクノロジー
インシリコ創薬 バイオインフォマティックス 薬学・医学用語の解説 ※1
(情報BOX)
情報BOX 文献データベース 参考
 
創薬のプロセス ↑ このページの最初へ
 
@創薬ターゲットの探索
 最新の研究動向・成果からどのような疾患、薬効メカニズムを対象とするかを決定します。例えば、摂食を活発化するタンパク質因子が発見されたとします。そのタンパク質因子の機能阻害薬を肥満治療薬としての開発のテーブルに乗せる。これが「標的の同定」の1例です。
 
Aターゲットバリデーション:標的の確定
 実際に疾患モデル動物などを用い、標的の妥当性を検証します。例えば、糖尿病を標的にした場合、血糖値を下げる働きをする受容体が見出されたとします。この受容体に対するリガンド12が実際に血糖値を下げる働きをするか、糖尿病モデル動物を使って、作用の確認を行うといったことが標的の確定に該当します。このプロセスでは、ADME(薬物の吸収、分布、代謝、排泄)など疾患シミュレーション手法の活用余地があります。
 
B探索スクリーニング
 標的領域で作用を発揮する化合物群を創出するプロセスです。状況によっては、研究途上でドロップする可能性もあるので、多数の化合物を合成し、スクリーニングを行います。最近では、高速自動合成スクリーニングシステム(HTS)やバーチャルスクリーニングの導入により、自動・省力化と短期に多種化合物創製能力の向上が図られています。

 製薬会社は、これまで作って来た自社化合物や、業者から購入した化合物を数百万個持っています(これを化合物ライブラリと呼んでます)。この化合物ライブラリのなかから、新薬の元となる化合物を探し出すことから宝探しは始まります。このように、薬の構造とかにはこだわらず、すべての化合物について化合物の作用を調べるやりかたを「ランダムスクリーニング」と呼んでいます。
 
Cリード化合物の特定
 ランダムスクリーニングで見つかった化合物が、そのまま新薬になることはほとんどありません。通常は、まず化合物ライブラリの中で最も活性があり、扱いやすい化合物を見つけます(これを「リード化合物」と呼びます)。次に合成屋さんがリード化合物に手を加え、どんどん活性が高く、安全で、取り扱いやすい化合物を作っていきます。
 
Dリード化合物の最適化
 創製された多数の化合物の中から、薬効、薬効持続性、投与経路・回数、溶解性など、多面的な視点から、より薬として適切な化合物群を絞り込んでいくプロセスです。短期に多種の化合物を手にすることが容易になったことで、このプロセスの重要性が増しています。
 
用語説明
化合物ライブラリー
 化合物を合成、培養、抽出などにより広範に収 集し、数十万から数百万の化合物群からなる ライブラリーを作成します。

 化合物ライブラリーは、自社創成のほか、試薬会社から市販品として購入したり、大学研究者等により合成されるあるいは合成された化合物を独自のルートで入手し構築しています。

スクリーニング
 化合物ライブラリーの中から、ハイスループット・スクリーニングなどの手法を用いて、新薬のもととなるリード化合物を見つけだします。

ランダム・スクリーニング
 薬の構造とかにはこだわらず、すべての化合物について化合物の作用を調べるやりかたです。何万もの化合物を片っ端から調べる方法です。
 ランダム・スクリーニングによって、製薬会社が保有する化合物ライブラリのなかから、新薬の元となる化合物を探し出します(これをヒット化合物と呼びます)。
 ランダムスクリーニングにより得られた「ヒット化合物」が、そのまま新薬になることはほとんどありません。通常は、まず化合物ライブラリの中で最も活性があり、扱いやすい化合物を見つけます(これを「
リード化合物」と呼びます)。

ハイスループット・スクリーニング(HTS)

 HTSでは、ロボットによる自動化が行なわれ、大量のサンプルをすばやく評価します。
 従来、スクリーニング・アッセーは人手により行われていたため、スクリーニングのスピードはせいぜい数十〜数百アッセー/人/日でした。しかし近年では、アッセー系を微量化し、スクリーニングにおけるサンプリング、反応等の各ステップをコンピュータ制御により機械化・自動化するHTSによる全自動化が可能となりました。その結果、スクリーニングの処理スピードは飛躍的に増大し、現在では数千アッセー/ロボット/日となり、数十万アッセーも数カ月で完了できるようになりました。また、人手によるスクリーニング時代では必要とする生理活性を有するヒット化合物は一桁程度であったものが、HTSの登場により数十〜数百に増加しています。
 ランダムスクリーニングを極めて効率的に実施しようとするのがHTSということになります。

 ハイスループットスクリーニング装置は、製薬会社が自然界から採取、または人工的に合成した膨大な数の化合物に、病気を引き起こすたんぱく質などの体内物質を次々と混ぜて反応するかどうかを分析します。最新の装置は一分間に千五百種類以上の化合物の処理ができるといいます。


バーチャルスクリーニング
 ヒット化合物を得るためには、ランダムスクリーニングのほか、ターゲットの蛋白情報およびリガンド・阻害剤等に関する情報を利用して、活性中心等に結合する可能性のある化合物を、種々の化合物データベースの中からコンピュータによりスクリーニングし、候補化合物を入手または合成し、実際の阻害活性等を測定するバーチャルスクリーニングも近年盛んに行われつつあります。

コンビナトリアル・ケミストリー(コンビナトリアル合成)
 大量多様な新規化合物を、ロボットアームによって、自動的に高速で合成する技術です。
 合成化学者は、数百万個の化合物から選ばれたリード化合物の構造の一部を変えた化合物を、どんどん合成します。コンビナトリアル合成を用いれば、一回の反応でリード化合物から数十個の誘導体ができたりします。

ドラッグ・デザイン
 コンビナトリアル・ケミストリーによって、ただやたらに周辺化合物を作り出しても、後でその中から有益な化合物をスクリーニングするのに時間がかかるだけで無意味です。
 化合物の合成においては、効果的・効率的に行うことが重要です。ドラッグ・デザインは、薬効を発揮する化学構造の仮説を考えて、実際に合成した化合物で証明するという過程を繰り返し、薬物設計を完成させる試みです。
 最近は、ドラッグ・デザインにコンピュータ・グラフィックを利用します。
 
 
参考になるサイト
新薬開発入門 薬作り職人 約10年の道のりを紹介
 
研究者インタビュ(Chem-Station)
 第一回 シード/リード化合物の創出 田中さん(武田薬品工業)
 第二回 シード/リード化合物の合成 ぶらうんさん(A製薬会社)
 第三回 研究用試薬、化学品、医薬品原薬および中間体の合成、販売 東京化成工業
 第四回 酵素がやっている働きを低分子で実現

 
創薬におけるリードディスカバリー 構造生物学坂部プロジェクト、2002年9月
 
コンビナトリアルケミストリーと創薬 和光純薬、2001年11月
 
High Through-put Screening
 High Through-put Screening
 HTSの特徴とアッセイ系
 
創薬情報広場(Drug Discovery) 情報計算化学生物学会(CBI学会)
 
創薬アプローチの現状と化合物ライブラリー 財団法人科学技術教育協会
 
 
ゲノム創薬 ↑ このページの最初へ
 ゲノム情報を活用し、医薬品を論理的・効率的に作り出すことをゲノム創薬と言います。ゲノムの解読が進むにつれて、数多くの疾患、癌や糖尿病、高血圧などに遺伝子が関連していることが明らかになってきました。ゲノムの解析により、病気の原因や薬物応答の個人差の原因となる遺伝子をみつけ、より効果が高く、副作用の少ない医薬品がゲノム創薬によって作られることが期待されます。
 
用語説明
ゲノム解析
 ゲノム解析とは、生物のゲノムのもつ遺伝情報を総合的に解析することです。
 ゲノム解析では時に10億以上にもつながった塩基の配列をいろいろな観点から解析する必要がありますのでコンピュータの使用が不可欠です。コンピュータによってゲノムデータをはじめとする生物情報を解析する分野をバイオインフォマティクスと呼びます。
 
プロテオーム解析
 生物のもつタンパク質の構造や機能を網羅的に解析することをプロテオーム解析といいます。
 「プロテオーム(proteome)」とはprotein(タンパク質)とgenome(ゲノム)を組み合わせた造語です。ゲノムが一個の生物の持つ全ての遺伝情報を指すのに対し、プロテオームは、細胞内で発現している(発現する可能性をもつ)全タンパク質のことを指します。
 
レポート
ポストゲノム時代のバイオビジネスの行方 みずほコーポレート銀行、2003年3月5日
 「ゲノムEBM」を支える基盤技術が、ファーマコゲノミクス(Pharmacogenomics)である。ファーマコゲノミクスは、Pharmacology(薬理学)とGenomics(ゲノム学)の造語で、「薬理ゲノム学」と訳される。薬剤投与に関してゲノム情報を広く臨床領域に応用する研究分野を指す。研究だけでなく、産業としても注目したい分野である。
 
ゲノムが変える薬とヒトの関係 大和総研、2002年6月1日
 〜拡がるファーマコゲノミクス関連ビジネス〜
 「ゲノムEBM」を支える基盤技術が、ファーマコゲノミクス(Pharmacogenomics)である。ファーマコゲノミクスは、Pharmacology(薬理学)とGenomics(ゲノム学)の造語で、「薬理ゲノム学」と訳される。薬剤投与に関してゲノム情報を広く臨床領域に応用する研究分野を指す。研究だけでなく、産業としても注目したい分野である。
 
ポスト・ゲノム関連技術に関する特許出願技術動向調査 特許庁、2002年4月26日
  -蛋白質レベルでの解析とIT活用-
 
創薬のためのゲノム科学 エーザイ、2000年6月23日
 
ゲノム科学の現状と将来 -ゲノム科学とコンピュータ科学- NTTソフトウェア、2000年
 
遺伝子の機能予測 -ゲノム科学とコンピュータ科学- NTTソフトウェア、2000年
 
ゲノム創薬と大学発バイオベンチャー 岡山大学
 
味噌・醤油からバイオファクトリー、ゲノム創薬まで NEDO プロジェクト、2005年1月
 
遺伝子情報を医薬品へ(海外のバイオクラスター) THE CHEMICALTIMES、2003年4月
 
遺伝子情報を医薬品へ(バイオ医薬品の未来へ)、2003年
 
ゲノムが変える薬とヒトの関係 経営情報サーチ、2002年6月
 
ゲノム創薬と国内製薬企業の課題 NRI Reserach NEWS、2002年4月 
 
情報発信サイト
ゲノム解析とは? NITE 独立行政法人 製品評価技術基盤機構
 
プロテオーム解析とは? NITE 独立行政法人 製品評価技術基盤機構
 
特許でわかるゲノム工学・コンビケム技術 特許庁
 
ゲノム科学総合研究センター 理化学研究所
 
遺伝子多型研究センター 理化学研究所
 
免疫・アレルギー科学総合研究センター 理化学研究所
 
ゲノム研究のホームページ 文部科学省
 
 
バイオテクノロジー ↑ このページの最初へ
 バイオテクノロジーとは「バイオロジー(生物学)」と「テクノロジー(科学技術)」を合成した言葉で、「生物工学」又は「生命工学」などと訳されています。生物及びその生物の持つ機能を解明し、その働きを我々の生活に役立てようとする技術です。最近では、遺伝子治療、クローン技術など、様々な分野での応用が進んでいます。
 
日本語バイオポータルサイトJabion 国立情報学研究所
 プロとビギナーのための生命科学情報サイト
 
BT戦略会議 内閣府 首相官邸
 国としてBT戦略を早急に樹立し、必要な政策を強力に進めていくために、BT戦略会議を開催しています。
 
『バイオテクノロジー・アップデート No.16(ニューズレター)仮訳』 OECD、2006年7月5日
  原文はこちらから
 
バイオテクノロジー政策研究会報告書 経済産業省、2005年6月1日
 技術の進展等を踏まえた今後のバイオ産業政策の在り方や、バイオテクノロジーにより創出されることが期待される事業・産業像と、その実現のための技術課題、事業環境整備の在り方に重点を置いて検討を行ったものである。
 
バイオテクノロジーの最新技術と動向 日立評論2004年10月号
 
バイオテクノロジーの基礎知識 バイオセイフティデータベース
 
バイオ学園 財団法人バイオインダストリー協会
 コンテンツはバイオ基礎コース、バイオ環境保全コース、バイオ産業利用コース、バイオ医療コース、バイオ倫理コース等12項目からなっています
 
よくわかるバイオ・ゲノム 中外製薬
 
生命科学基礎、バイオインフォマティクス基礎、創薬インフォマティクス基礎の確認問題
 千里国際情報事業財団
 
製品評価技術基盤機構 バイオテクノロジー分野 独立行政法人 製品評価技術基盤機構
 
バイオテクノロジー戦略に関する厚生労働省の施策について 厚生労働省
 
バイオテクノロジー情報リンク集 首相官邸
 
 
インシリコ創薬 ↑ このページの最初へ
 インシリコ創薬は、医薬品の開発初期段階で、コンピューター上で新薬候補化合物を選別・設計する手法のことを言います。候補化合物の探索は現在、手当たり次第に実験を繰り返す「ランダムスクリーニング」と呼ぶ方法が一般的で、探索一回当たりの費用は数千万円にものぼると言われています。インシリコ創薬の手法を活用すれば実験数が少なくて済み、開発コストや期間を大幅に圧縮できると期待されています。
 ただインシリコ技術は2000年代から注目され始めたばかりで、新薬開発の原動力となった例はまだありません。
 
レポート
米国におけるインシリコ創薬関連企業の動向  大和総研、2006年9月1日
  〜新薬候補化合物の探索から安全性・有効性の予測へ〜
 基盤技術提供型のバイオベンチャーが注目されはじめています。中でも、コンピュータによる理論的医薬品デザイン技術をコアとする、インシリコ創薬支援系のバイオベンチャーは、タンパク質のX線結晶解析、分子モデリング、リガンド−受容体結合能解析など、研究領域を広げ、新たな展開を見せ始めています。
 
in silico創薬の現状と展望 独立行政法人 医薬基盤研究所、2005年11月14日
 −平成17年度 医薬基盤研究所シンポジウム−
 
分子シュミレーションと創薬 東京大学大学院農学生命科学研究科、2005年6月24日
 
情報科学とバイオインフォマティクス 東京大学医科学研究所、2005年4月5日
 
活性化合物探索におけるin silicoスクリーニングの有効な利用法の統計学的検討 東京理科大学大学院 2005年2月12日
 
能動学習法を用いた創薬スクリーニング 日本電気、2004年7月16日
 
第一回創薬インフォマティクス研究会 要旨 日本バイオインフォマティクス学会、2004年6月30日
 
ゲノム創薬とバイオインフォマティクス NPO法人バイオグリッドセンター関西
 
遺伝子情報利用、次世代創薬情報システムの開発 新日鉄ソリューションズ
 
 
バイオインフォマティックス ↑ このページの最初へ
 コンピュータ技術を使ってゲノムや生物学、化学に関するデータを保存、整理、生成、検索、分析、共有し、新薬開発プロセスを効率化する手法を言います。
 
バイオインフォマティクス推進センター 科学技術振興機構 バイオインフォマティクス推進センター BIRD
 
産総研 - 研究分野:ライフサイエンス 独立行政法人 産業技術総合研究所
 
バイオインフォマティクス最前線 日経BP
 
バイオ人材育成システム開発事業の教育コースの補修用教材 千里国際情報事業財団
 
株式会社インシリコサイエンス
 たんぱく質などの立体構造を精度よく予測する独自技術で注目を集めている
 
 
(情報BOX)
情報BOX ↑ このページの最初へ
新たな創薬アプローチとして期待される「エピゲノム創薬」 大和総研、2010/10/13
 
エピゲノム創薬 大和総研、2010/07/30
 〜遺伝子発現のしくみを活用した新たな創薬トレンド〜
 
IT が切り拓く創薬研究の新時代 FUJITSU、2008年9月
 
「第1回PMDA国際バイオロジクスシンポジウム」の講演資料 医薬品医療機器総合機構、2007年3月12日
  我が国のバイオロジクス
  バイオロジクス製造に用いる連続継代性細胞株
  欧州におけるバイオロジクスの規制
  米国におけるバイオロジクスの規制
  最先端医薬品:欧州における規制の現在と今後
  バイオテクノロジー産業:過去、現在、未来
  国際企業からみた新規バイオロジクスの開発
 

生体高分子ドッキング解析システム MIZUHO/BioStationの開発 みずほ情報総研、2007年1月
 タンパク質間やタンパク質−低分子化合物の相互作用を高精度に見積もることは、ドッキング解析の有用性を高めるために極めて重要である。本システムは、ドッキング解析用ソフトウェアMIZUHO/BioStation Dock(構造に基づいた電荷を利用するXUFF力場を使用)と、分子編集及びフラグメント分子軌道法の可視化・解析機能を持つMIZUHO/BioStation Viewerが統合されたものである。本発表では、Dockの詳細な説明とViewerの紹介を行う
 

平成16年度バイオ産業創造基礎調査報告書 厚生労働省、2005年3月
 本報告書は、平成16年3月31日現在で実施した「平成16年度バイオ産業創造基礎調査」について集計したもの
  
研究開発のボトルネック解消法  (1) (2) (3) 日経バイオビジネス、2004年11月
 
再生医療の現状と課題 大和総研、2003年6月1日
  巨大市場へ脚光浴びる再生医療の現状と課題を考察しています
 
刊行物
バイオグリッドプロジェクト
 講演資料が公開されています。
   バイオグリッドシンポジウム BioGrid2005
   HPC Asia 2004 Biogrid workshop
   バイオグリッドシンポジウムBioGrid2003 & アジアグリッドシンポジウム
   バイオグリッドシンポジウム BioGrid2003
 
CBI研究講演会 報告レポート
  第266回 (2006.9.8) 「ファーマコゲノミクスの最新動向と今後の展開」レポート
  第269回 (2006.11.1) 「GPCR創薬:相互作用解析とインフォマティクス」レポート
  第270回 (2006.12.15) 「核内受容体と生活習慣病」レポート
 
大阪医薬品協会
  「医薬基盤研究所連携フォーラム」記録 平成17、18年度記録
  「創薬基盤技術の開発に関するシンポジウム」資料&記録 平成16、15、14、13年度記録

 
 
文献データベース ↑ このページの最初へ
サイト 提供 備考
公開情報DATA 財団法人化学物質評価研究機構 安全性点検DATA、安全性氷解シート、生分解性予測システム
ChemFinder ChemFinder.com 化学物DB検索
PubMed NLM(アメリカ国立医学図書館) 医学生物学文献データベース
JDream 独立行政法人科学技術振興機構(JST) 科学技術文献情報の検索システム
JDreamは、JST Document REtrieval system for Academic and Medical fieldsの略。
 
参考 ↑ このページの最初へ
(1)有機化合物の種類(研究分野で分類される種類)
 ・天然物
  油脂化合物(脂肪)
  糖化合物(炭水化物)
  ペプチド化合物(たんぱく質)
  核酸化合物(DNA・RNA)
  アルカロイド化合物
  ステロイド化合物(テルペン化合物)

 ・生体内物質
  酵素
   基質
   補酵素(ビタミン)
   阻害剤(インヒビター)
  受容体
   アゴニスト
   アンタゴニスト
  ホルモン
   ステロイドホルモン
   ペプチドホルモン
  伝達物質
   神経伝達物質
   オータコイド
   セカンドメッセンジャー物質
  抗生物質
  海洋天然物


 ・高分子化合物
  合成樹脂
   エラストマー化合物(ゴム)
   ゲル化合物

 ・コロイド化合物

 ・機能性分子(超分子)
  包接化合物
   シクロデキストリン
   クラウンエーテル(クリプタント)
   カリックスアレーン
  人工酵素
 
(2)リンク集
化学物質・薬品データベース
 
生活環境科学の部屋
 
おもしろ有機化学ワールド
 
分子細胞生物学WEBサーバー 愛媛大学農学部
 
構造活性相関に関する取組 NITE 独立行政法人 製品評価技術基盤機構
 
学術情報誌『モダンメディア』 栄研化学
 微生物、免疫等の医学検査や食品公衆衛生など多岐にわたる分野に関して話題を取り上げています。
 
ナショナルバイオリソースプロジェクト(NBRP)情報公開サイト
 ライフサイエンスの研究に用いられるバイオリソースの収集・保存・提供体制の整備を目的とした国家プロジェクト

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