| Project/Area Number |
20K19917
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | リガンド結合部位予測 / 隠された結合部位 / 深層学習 / マルチタスク学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 網羅的予測 / 共溶媒分子動力学法 / マルチタスク深層学習 |
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| Outline of Research at the Start |
タンパク質の低分子結合部位予測は創薬の初期における重要技術であり、低分子の結合時にのみ結合部位構造が現れるcryptic結合部位（cryptic binding site、隠された結合部位）を標的部位とした創薬のニーズが高まっている。
本研究課題では、タンパク質立体構造を入力とするマルチタスク深層学習を行い、低計算コスト・高精度のcryptic結合部位予測手法を開発する。また、既知タンパク質立体構造全件へ手法を網羅的に適用し、結果を生体内の分子間相互作用がまとめられたKEGG PATHWAYにマッピングすることで、薬剤標的タンパク質の選択に有用な情報を視覚的に提供する。
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study was to develop a fast prediction method for cryptic binding sites in protein structures and to provide useful information for drug target protein selection.
By creating protein structures in which cryptic binding sites appeared through mixed-solvent molecular dynamics (MSMD) simulations, we augmented the training data and achieved prediction by deep learning.
In FY2023, Meller et al. developed a fast prediction method using AlphaFold, thus we improved the MSMD simulation method to develop a cryptic binding site search method specifically for cyclic peptides, a drug discovery modality that has been attracting attention in recent years.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は薬剤設計が難しいと考えられてきた病気に対して、創薬を加速させるための手法の研究である。
昨今の創薬は、1つの新規薬剤を開発・販売するまでに10年以上の時間と数千億円もの投資が必要であり、これが新薬の薬価の高騰を招いている。本研究は、その新薬開発にかかる時間・金銭的コストを削減するものである。さらに、本手法は既に薬剤が開発されている病気に対しても、副作用の少ない薬剤を設計するための指針になりうる。
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