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A virtual screening method using representative fragment-based reduced compound libraries

Research Project

Project/Area Number 25K03215
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research InstitutionInstitute of Science Tokyo

Principal Investigator

秋山 泰  東京科学大学, 情報理工学院, 教授 (30243091)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 柳澤 渓甫  東京科学大学, 情報理工学院, 助教 (40866646)
Project Period (FY) 2025-04-01 – 2030-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000)
Fiscal Year 2029: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2028: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2027: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2026: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Keywords化合物ドッキング / 化合物フラグメント / 化合物ライブラリ / バーチャルスクリーニング / SBDD
Outline of Research at the Start

従来の化合物ドッキング手法は、化合物を1つずつ順に吟味しているため超大規模化合物ライブラリに適用することは困難である。そこで化合物間の共通性に注目したフラグメントベースの手法を採用する。本研究ではさらに2つの技術を開発する。第一は注意深く選抜した代表フラグメント集合を定義し、ライブラリの化合物をこれら代表フラグメントに置換した「縮約ライブラリ」の開発である。第二は「縮約ライブラリ」を活用した効率的なバーチャルスクリーニング法の開発である。本研究は化合物空間の深い理解につながるのみならず、精度はやや粗いながら圧倒的な速度により超大規模化合物ライブラリに対するプレスクリーニングの応用が期待できる。

URL: 

Published: 2025-04-17   Modified: 2025-06-20  

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