精密薬剤再利用（PDR）：基盤知識グラフとバイオバンクデータを組み合わせた患者レベルのモデル化と予測
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Precision Drug Repurposing (PDR): Patient-level modeling and prediction combining foundational knowledge graph with biobank data.
雑誌名：J Biomed Inform. 2025 Mar; 163: 104786.
概 要：
この研究は、承認された薬剤の新たな適応症を見つけることで治療開発を加速する薬剤再利用の課題に取り組んでいます。特に、個々の患者の違いを考慮することが難しい中、精密薬剤再利用（PDR）フレームワークを導入し、個別データと基盤となる生物医学的知識グラフを統合することで、個別化された薬剤発見を可能にしました。アルツハイマー病をケーススタディとして、患者特有のモデルと基盤モデルを比較しました。
方 法：
この研究では、UKバイオバンクからの患者特有データ（多遺伝子リスクスコア、バイオマーカー発現、医療歴）を、61,146のエンティティと1,246,726の関係を持つ包括的な生物医学的知識グラフと統合しました。アルツハイマー病をケーススタディとして、3つの異なる患者特有モデルを基盤モデルと比較し、標準的なリンク予測指標を用いて評価しました。
結 果：
フレームワークは基盤モデルの堅牢な予測能力を維持しました。特に多遺伝子リスクスコア（PRS）の統合が薬剤の優先順位に大きな影響を与え（Cohenのd = 1.05）、PRSを除去すると効果サイズが0.77に低下しました。各患者モデルは、基盤モデルでは見逃された新たな薬剤候補を特定し、患者の医療歴を用いた評価で治療的関連性が示されました。これらの候補は、PRSに基づく患者レベルの遺伝的リスクプロファイルと一致する文献証拠によってさらに支持されました。
結 論：
この探索的研究は、患者特有データと基盤知識グラフを統合することで、精密薬剤再利用の有望なアプローチを示しています。