Development of a computational drug design method for targeting protein-protein interactions

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H04280
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: Ohue Masahito 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (50743209)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山本 一樹 東京大学, アイソトープ総合センター, 特任助教 (90758301)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 創薬支援 / タンパク質間相互作用 / AI創薬 / 分子設計

Outline of Final Research Achievements

This research project focused on supporting drug discovery efforts aimed at protein-protein interactions (PPIs). Our efforts concentrated on the development of computational molecular design techniques. During the course of the project, we encountered developments, including the introduction of AlphaFold2, which necessitated revisions to our initial plans and the exploration of a variety of approaches. We engaged in the building of the QEPPI scoring technique, which takes into account the unique physical attributes of PPI inhibitors. This led to the development of techniques for generating virtual molecules. Additionally, we advanced techniques for predicting protein complexes and binder peptides, utilizing the capabilities of AlphaFold2.

Free Research Field

バイオインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

計算によって標的に対する適切な分子を提案できるようになることは、多大なコストがかかっている創薬研究開発の効率化につながる。特に、前臨床に至る前までに標的活性のほかにも懸念される物性などの観点をクリアできることが重要であり、「良い」性質の分子を提案できる計算技術の存在はきわめて重要である。本研究成果は、PPIを標的とする分子の設計という難易度が高い課題に挑戦し、創薬の効率化に寄与する成果が得られたという点で大きな社会的意義を持つものである。