Development of Prediction Model for Inhibitory Activity against Redox-active Enzymes

Research Project

Project/Area Number	24K08357
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 32010:Fundamental physical chemistry-related
Research Institution	Hiroshima City University
Principal Investigator	齋藤徹広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (80747494)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	金属酵素 / 相対的結合自由エネルギー / 50%阻害濃度 / SQM/ML / AIモデル
Outline of Research at the Start	本研究では、酸化還元酵素-リガンド結合における相対的結合自由エネルギーの定量的予測法を提案し、中心金属イオンのスピン状態の変化や配位子交換を伴う酸化還元酵素に適用する。阻害剤候補物質の相対的結合自由エネルギーの計算データを目的変数、構造・物性データを説明変数とした機械学習SQM/MLを実施する。これにより、阻害剤候補物質の化合物名もしくは構造情報から50%阻害濃度を即座に推定可能な予測モデルを構築する。