データセット名：新規抗ガン剤の候補物質のESI-TOF-MSによる質量分析(2022)
課題名：新規抗ガン剤の開発研究
データセット登録者（所属機関）：KITADA, Nobuo （電気通信大学）
- 課題番号：
- JPMXP1222UE0274
- 実施機関：
- 電気通信大学
要約
本研究では、日本人の50%が罹患する難治性癌に対し、新規化合物創製を目的に天然物由来低分子化合物を基に多数の類縁体を合成した。組成および固有置換基の決定にはESI-TOF-MSおよびMALDI-TOF-MSを用いたHR-MS測定およびFT-IR測定を実施し、置換位置解析には¹H-NMRおよび¹³C-NMRを用いて正確な構造決定を行った。構造活性相関の評価により、置換基の種類および位置が抗癌活性に与える影響を明確化し、得られた知見は新規抗癌薬候補の創製指針および実用化に向けた化合物開発の基盤となる成果を提供した。本データセットはそれらの抗がん剤候補物質のESI-TOF-MSスペクトルをまとめた。
キーワード・タグ
- 重要技術領域（主）：
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データメトリックス
- ページビュー：
- 279
- ダウンロード数：
- 2
データインデックス
- 登録日：
- 2025.05.26
- エンバーゴ解除日：
- 2025.03.31
- データセットID：
- 00e1c767-55ee-4b16-b181-f34bda58109b
- データタイル数：
- 1
- ファイル数：
- 4
- ファイルサイズ：
- 1.6MB
- ライセンス：
- ARIMライセンス
装置・プロセス
成果発表・成果利用
- 論文等1：
-
Kazuya Miyashita, Identification of compounds that preferentially suppress the growth of T‐cell acute lymphoblastic leukemia‐derived cells, Cancer Science, 114, 4032-4040(2023).
DOI: https://doi.org/10.1111/cas.15918