医薬品としての出口を目指した潜在空間探索のための化合物マルチパラメーター精密推定

Publicly Offered Research

Project Area	Latent Chemical Space Based on Diverse Natural Products for Bio-active Molecular Design
Project/Area Number	24H01755
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Institute of Science Tokyo (2025) Tokyo Medical and Dental University (2024)
Principal Investigator	清水秀幸東京科学大学, 総合研究院, 教授 (70826263)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥7,020,000 (Direct Cost: ¥5,400,000、Indirect Cost: ¥1,620,000) Fiscal Year 2025: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000) Fiscal Year 2024: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Keywords	潜在空間 / 医薬品開発 / ADMET / 医療AI / 薬物動態学 / 薬力学 / ケモインフォマティクス
Outline of Research at the Start	血中薬物動態を精密に推定することは、新薬の開発を行う上でも極めて重要である。そこで本研究課題では薬の体内での挙動を精密にシミュレーションする人工知能の開発を目指す。具体的には、化合物のグラフ表現をTransformerと呼ばれる人工知能で学習させ、また種々の物理に着想を得たニューラルネットワークやシュミレーションとも融合させる。さらに、そこで得られたAIを用いて薬の最適化を行う仕組みを取り入れることで、将来的な新薬開発に資するフレームワークの開発を目指す。