2019 Fiscal Year Annual Research Report
Structure-based Computer-Aided Drug Design with a Deep Neural Network Approach
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19F19377
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
倉田 博之 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (90251371)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
HASAN MD MEHEDI 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2019-11-08 – 2022-03-31
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| Keywords | 機械学習 / ペプチド / タンパク質 / 配列解析 / 予測 / 創薬 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
創薬インフォマティクスの分野では、標的タンパク質と結合する薬剤化合物（リガンド）を予 測するコンピュータ技術の開発が、薬剤スクリ ーニングの時間と経済的コストを削減するために必須である。タンパク質と化合物の相互作用を分子動力学で予測する研究の一方で、タンパ ク質配列と化合物の構造情報から、両者の結合を予測するために、深層学習やニューラルネッ トワーク技術を応用する研究開発が大いに期待 される。本研究では、外国人特別研究員と協 力して、リガンドの構造情報とタンパク質のドッキングサイトのアミノ酸配列の生化学情報、 進化情報、構造情報に関する特徴を数値化する独自技術を開発する。本年度は，リガンドとタンパク質の相互作用の実験データを文献やデータベースから収集した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定通りである。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまで予定通り進んでいるので，今後も計画通りに進めていく。
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