抗がん剤の副作用に苦しんだ経験
このサイトをお読みになられている皆様の多くは、抗がん剤の副作用を経験したり、その苦しみを身近で見たりしていると思います。
もしも副作用が予防できたらどうでしょうか？
抗がん剤の副作用で苦しんでいる張本人ならば、心や体にゆとりができて時間をもっと有意義に過ごせるでしょう。
ご家族などの身近な人であれば、何よりほっとすると思います。大切な人が苦しむのは辛いです。
今、その副作用を予防する薬を開発しようとしている方々がいます。
それが、徳島大学大学院 医歯薬学研究部 座間味義人先生の研究チームです。
座間味先生たちは、抗がん剤副作用の予防薬を開発したいと考えておられます。
またその資金集めのために、クラウドファンディングを行っています。
今日は、座間味先生の研究について見ていきたいと思います。
まずはこちらの動画を
研究を分かりやすく説明した動画です。
2分程度の短いものなので、ぜひご覧になってください。
ご興味を持たれた方は、▼是非こちらよりクラウドファンディングにご参加ください。
抗がん剤副作用の予防薬を開発したい！－医療ビッグデータを活用したドラッグリポジショニング－
クラウドファンディングとは、インターネットを通じた投資のお願いです。
クラウドファンディングは造語で、Crowd（群衆）+Funding（資金調達）という二つの語を繋げた言葉です。
アイデアやプロジェクトを持つ起案者が、インターネットサイトを通じて世の中に呼びかけ、賛同を得られた人たちから広く資金を集める方法です。
今回の場合は、目標額に達しなかった時は、支援金が０円になってしまいます。
動画を見れない方やお時間のない方のために、ここからは文章でも説明していきます。
医療ビッグデータを活用
先生の研究は、何が特徴だと言えるのでしょうか？
それは、医療ビッグデータを使う点です。
ビッグデータとは、文字通り巨大なデータのことです。
私たちの身近なところで言えば、Googleが検索と無料アプリケーションによって蓄積した膨大なデータを活用して広告ビジネスを展開しています。
よくGoogleの広告には、私たちが最近検索したものと似た内容が表示されますよね。
他にもクレジットカード会社が、クレジットカードが利用された場所とスマホのＧＰＳの位置をビッグデータから照合して、不正利用を検知することも考えているそうです。
このようにビッグデータの利用次第では、新たな物や事が生み出せます。
今回の研究でも医療ビッグデータを活用して、抗がん剤の副作用を予防する新薬を作ろうとしています。
ここで使われる医療ビッグデータは、FDA（米国食品医薬品局）という医薬品の認可を行う政府機関が集めた世界中の国から様々な薬の副作用情報（約４００万件）を利用します。
ドラッグ・リポジショニングとは
なぜ医療ビッグデータを使うのかと言えば、「ドラッグ・リポジショニング」のためです。
現在使われている安全性や有効性が確認された薬が、全く別の疾患の薬としても利用できるということが分かってきています。
既存薬から全く別の疾患への効果を発見し開発することを「ドラッグ・リポジショニング」と言います。
例えば、これまで心不全の治療薬として使われていた薬に肺がんの転移を防止する作用が発見され、現在は肺がん患者の治療薬として開発が進められています。
それ以外にも、高脂血症治療薬が脳卒中発症を防止する作用を持つことが発見されています。
座間味先生の研究チームでは、現在は違う疾患に使われているけれど、抗がん剤の副作用を予防する効果もある薬を医療ビッグデータの中から探し出しています。
まずFDA（米国食品医薬品局）に集まった400万件という医療ビッグデータから、抗がん剤によって引き起こされる特定の副作用に関連する情報を抜き出します。
その上で、その抗がん剤とたまたま一緒に使用されている医薬品の中で、副作用の発症を予防しているものを探します。
すでにこの手法によって座間味先生の研究チームは、消化性潰瘍薬や睡眠薬として使われていた薬が、ある抗がん剤の副作用である血圧上昇に対して予防薬候補になることを突き止めているそうです。
今後は、別の抗がん剤の副作用である「心筋炎」、「腎障害」、「間質性肺炎」の予防薬を探しているとのこと。
なぜドラッグ・リポジショニングなのか
ドラッグ・リポジショニングを行うために膨大なデータの中から必要な情報だけを探し出すというのは、大変な作業です。
なぜそのような労力や時間をかけるのでしょうか？
それは、早く、安く、確実に、安全な医薬品を開発できる利点があるからです。
ご存知かもしれませんが、新薬の開発には10年以上の長い時間と1000億もの開発費が必要と言われています。
そのようなお金や時間をかけても、臨床試験（ヒトで行われる試験）において上手くいかないことも多々あります。
また販売後に副作用が見つかり、販売が中止になるケースもあります。
しかしドラッグ・リポジショニングなら、既に安全性の認められた薬なので試験も最小限になり、時間とお金が大幅にカットできるのです。
このような理由で、とてつもない量のデータから使えそうな副作用予防薬を探し出した方が、０から薬を作るよりも早く、安く、確実に、安全な医療品が出来上がるのです。
言い換えるならば、患者さんもより早く、安く、確実に、安全な医療品を使用できるようになるわけです。
クラウドファンディングについて
ここまでお読みになられてご興味を持たれた方もいると思います。
そんなお方には、是非クラウドファンディングにご参加いただければと思います。
今回のクラウドファンディングは、目標額が達成されれば支援金を手に入れられますが、目標額に達しなかった場合は、支援金が０円になってしまいます。
目標支援額は50万円で、現在30万円の支援が集まっています。
残り20万円です。
あと1カ月で20万円を集められない時は、この研究がなくなってしまうかもしれません。
ぜひご支援お考えください。
クラウドファンディングとは、インターネットを通じた投資のお願いです。
クラウドファンディングは造語で、Crowd（群衆）+Funding（資金調達）という二つの語を繋げた言葉です。
アイデアやプロジェクトを持つ起案者が、インターネットサイトを通じて世の中に呼びかけ、賛同を得られた人たちから広く資金を集める方法です。
クラウドファンディングで集めたお金は、以下の用途に使われるそうです。
- 予防作用を検証するため細胞や動物を用いた基礎実験が必要。そこで使う高価な試薬の購入費
- ビッグデータ解析ソフトウェアの購入費
このクラウドファンディングに参加するにあたり、気をつけてほしいことが1点だけあります。
例えば、3,000円の支援の「購入する」ボタンを押したとします。
すると以下のようなページに飛びます。
追加支援金に注意！
すると再度金額を入れるところ（赤で囲った箇所）が出てくるのですが、ここは追加支援額を入力するところなので注意してください！
ここに再度「3,000」円と打ち込むと、合計6,000円支援することになってしまいます。
ここが分かりにくいので、お気を付けてください。
この研究の将来性について
この研究を行う先生方は、抗がん剤の副作用を撲滅したいという心意気で行っています。
すぐに撲滅というのは難しいかもしれませんが、将来的にＡＩなどを用いれば可能だと思います。
というのも、ＡＩの登場により医療の状況が大きく変わってきています。
最近もＡＩが医療ビッグデータと患者さんの症状を照合し、白血病であることを見抜きました。
現在この研究は、医療ビッグデータから予防薬を探すことを人の手で行っていますが、ゆくゆくはＡＩを導入し適合する薬剤を探すことになると思います。
では、この研究はＡＩがもっと開発されてからでもよかったかと言うと、そうでもないと思います。
将来的にはＡＩが活用されるかもしれませんが、このＡＩを上手く使いこなすためには、まず人間が医療ビッグデータを上手く使うノウハウを確立する必要があると思います。
座間味先生方の研究は、ただ単に抗がん剤の副作用を予防する薬を作るだけでなく、将来的に使われるであろう技術への礎にもなるだろうと私は考えます。
それだけに、できるだけ多くの皆様にご支援していただければいいなと思い、記事を書きました。
是非クラウドファンディングにご協力ください。
抗がん剤副作用の予防薬を開発したい！－医療ビッグデータを活用したドラッグリポジショニング－ OTSUCLE
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