タンパク質水和の「深層学習モデル」の展開：水和熱力学量の高速計算

Publicly Offered Research

Project Area	Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics
Project/Area Number	23H04491
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	吉留崇東北大学, 工学研究科, 准教授 (90456830)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	水和 / タンパク質 / 深層学習
Outline of Research at the Start	水が関係する熱力学量（水和熱力学量）を「高速に」(約1分程度)かつ「正確に」計算する手法を確立することが研究の目的である。対象はタンパク質とする。タンパク質の研究では、タンパク質と水を原子レベルで考慮する必要があるため、水和熱力学量を得るためには、タンパク質1構造あたり数時間から数十時間の計算が避けられない。そこで本研究では、タンパク質周りの水の分布（水和分布）を既存の手法の1/100の時間で計算できる独自の深層学習モデル「gr Predictor」を導入し、タンパク質の「水和熱力学量の高速計算を実現」する。