| Project/Area Number |
21K11776
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
|
|---|
| Research Institution | 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等) |
|---|
Principal Investigator |
佐藤 寛子 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 准教授 (50291068)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩田 覚 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (00263161)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
|
|---|
| Keywords | ３次元分子構造 / 類似性判定 / 汎用的最小二乗偏差G-RMSD法 / 分子設計 / 反応予測 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
分子の立体的な構造は活性や物性を決める重要な要素の１つであり，近年のコンピュータ性能の向上によって高精度かつ大規模な3次元(3D)分子構造データの獲得と蓄積が可能となってきた。本研究では，データサイエンスの活発化と相まって今後さらに活発化すると期待される3D分子データ活用のための新技術の確立と実証を目指し，データ化学と離散情報学を融合させた効率的アルゴリズムを開発し，分子の3D幾何構造に関する応用研究を実施する。具体的には，我々が最近開発した汎用的3D分子類似度判定法G-RMSDを中心に新規アルゴリズムを開発し，分子設計・検索や化学反応予測における従来法では困難な問題の解決に挑戦する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
分子の立体的な構造は活性や物性を決める重要な要素の1つであり，近年のコンピュータ性能の向上により高精度かつ大規模な3次元（3D）分子構造データの獲得と蓄積が可能になってきた。本研究では，データサイエンスの活発化と相まって今後さらに活発化すると予想される3D分子データ活用のための新技術の確立と実証を目指し，データ化学と離散情報学を融合させた効率的アルゴリズムを開発し，分子の3D幾何構造に関する応用研究を実施する。具体的には，我々が最近開発した汎用的3D分子類似度判定法G-RMSDを中心に新規アルゴリズムを開発し，分子設計や化学反応予測等における従来法では困難な問題の解決に挑戦する。
令和３年度までに，(1)分子間のRMSD最小値の最適解を保証する厳密解法の開発・実装，(2) G-RMSDの数値演算のMATLABからOctave（フリーオープンソース）ベースへの移植，(3)化学応用のための分子動力学シミュレーションの実施を行った。
令和４年度は特に上記3点目の化学応用について，分子動力学（MD）シミュレーションによる化学反応経路過程に存在する点としてサンプリングされる分子構造群を最もエネルギーの低い経路を辿る線で繋ぐ再安定経路を同定する新手法開発を重点的に進めた。具体的には，種々の小分子を対象に第一原理MD計算と網羅的な化学反応経路探索計算をそれぞれCP2KとGRRM（いずれもプログラムコード）を用いて実施し，基礎データを蓄積した。これと並行して，最安定経路同定のための手法を開発し，実装した。基礎データ計算とプログラム開発・実装は現在も継続中であり，令和5年度には化学応用の最初の成果を出す予定である。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では，データサイエンスの活発化と相まって今後さらなる活発化が期待される3次元（3D）分子データ活用のための新技術の確立と実証を目指し，データ化学と離散情報学を融合させた効率的アルゴリズムを開発し，分子の3D幾何構造に関する諸問題の解決に取り組む。具体的には，我々が最近開発した汎用的3D分子類似度判定法G-RMSDを中心に新規アルゴリズム開発と応用研究を実施し，薬物設計や化学反応予測，分子検索における従来法では困難な問題の解決を狙う。
令和３年度（初年度）には(1)分子間のRMSD最小値の最適解を保証する厳密解法の開発・実装，(2) G-RMSDの数値演算のMATLABからOctave（フリーオープンソース）ベースへの移植，(3)化学応用のための分子動力学シミュレーションの実施を行った。
２年目となる令和４年度は特に上記3点目の化学応用について，分子動力学（MD）シミュレーションによる化学反応経路過程に存在する点としてサンプリングされる分子構造群を最もエネルギーの低い経路を辿る線で繋ぐ再安定経路を同定する新手法開発を重点的に進めた。具体的には，種々の小分子を対象に第一原理MD計算と網羅的な化学反応経路探索計算をそれぞれCP2KとGRRM（いずれもプログラムコード）を用いて実施し，基礎データを蓄積した。これと並行して，最安定経路同定のための手法を開発し，実装した。基礎データ計算とプログラム開発・実装は現在も継続中であり，令和5年度には化学応用の最初の成果を出す予定である。
|
| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究実施計画に則り初年度の研究を開始し，概ね計画通りに進捗している。１・２年目（令和３・4年度）は，アルゴリズム開発やプログラムの移植，分子動力学シミュレーションを行い，本研究の基本手法とデータ基盤を重点的に拡充するとともに，２年目にはこれらを利用した化学反応経路予測や遷移状態予測などの応用研究のための手法開発にも着手した。3年目となる令和5年度には，化学応用研究の１つ目の成果を出す予定である。当初の研究実施計画に変更はなく，これに沿って研究を推進していく計画である。
|
