機械学習によるアプローチが、社会問題へのバイオ学的解決を手助けする。

課題：満足な治療が困難な薬物依存症

薬物依存症に対する治療は、神経障害の発症に関連する分子メカニズムが複雑であるがゆえに、明確な効果が表れないことが多い。そのため、治療法の確立に向けて、薬物中毒の根底にある分子メカニズムを理解することが急務の課題となっている。

近年、薬物と標的の相互作用や関連経路についてのデータの蓄積、および機械学習技術の発展により、薬物/標的/経路の関係の評価が可能になってきている。そこで、これらの技術を基に、乱用薬物と相互作用する新たな標的を明らかにすれば、薬物中毒に関連する生物学的経路を推定できるかもしれない。

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薬物乱用の課題に取り組む研究の一例として、アメリカにあるピッツバーグ大学のFen Peiら研究者の発表を紹介したい。

彼らは、薬物中毒における分子メカニズムの解明という課題に着目し、乱用薬物と相互作用する標的の予測を試みたのだった。

テーマ：乱用薬物の標的と分子メカニズムの推定

まずはFen Peiらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。