科学者は、世界中の研究者によって提示された幅広い分野での数千のゲノム研究の結果を含む公開データベースであるGene Expression Omnibus（国立バイオテクノロジー情報センター）からデータを抽出しました。
ビュートのグループは、100の病気と164の薬物に焦点を合わせ、遺伝子発現パターンが互いに打ち消し合う数千の薬物と疾病の組み合わせ、薬物、疾患を検索するコンピュータープログラムを作成しました。 たとえば、病気が特定の遺伝子の活動を増加させる場合、プログラムは、この活動を減少させる1つ以上の薬物と一致させようとします。
薬物と疾患の組み合わせの多くは既知であり、臨床で使用されており、このアプローチの有効性を裏付けています。 たとえば、分析では、プレドニゾロンがクローン病を治療できることが正しく予測されました。クローン病は、この薬物療法が標準療法である疾患です。
他の組み合わせは斬新で驚くべきものでした：潰瘍（シメチジン）の治療薬は肺癌と一致し、抗けいれん薬（トピラメート）はクローン病を含む炎症性腸疾患と一致しました。
シメチジンと肺がんの関係を確認するために、チームはこの薬を実験室のヒト肺がん細胞とマウスに移植された細胞でテストしました。 どちらの場合も、薬物は、シメチジンを投与しなかった対照群（細胞またはマウス）と比較して、癌細胞の成長を遅らせました。
抗けいれん剤トピラマートが炎症性腸疾患に効果があるかどうかをテストするために、研究者は、下痢、炎症、潰瘍、結腸の微視的損傷などの腸疾患の症状があるラットに薬剤を投与しました。 この薬はこれらの症状をすべて軽減し、時にはプレドニゾロンよりも改善しました。
さらに、科学者は、同様の分子プロセスを伴う疾患（たとえば、免疫系に影響する疾患）が分析でグループ化されたことに注目しました。 同様の効果を持つ薬剤もそうでした（例えば、細胞分裂を遅らせるもの）。 研究者は、これらの予想外のグループのメンバーを研究することにより、特定の疾患の進行および分子レベルでのいくつかの薬物の機能についてより多くを学ぶことができると信じています。
ロング氏によると、「この研究はまだ初期段階ですが、治療薬としてすでに使用されている薬物の新しい用途を発見することになると、創造的で迅速かつ手頃な価格でアプローチできる有望な方法です」
出典：www.DiarioSalud.net
