ダイナミックな構造異性化特性をもつ分子による自動構造最適化システムの実証

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21K14753
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 吉村 柾彦 京都大学, 高等研究院, 特定助教 (10890204)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 創薬探索技術 / 自動最適化 / 構造異性化 / ケミカルバイオロジー

Outline of Annual Research Achievements

本研究提案では、1)ダイナミックな構造異性化特性をもつ3D小分子の合成、2)ダイナミックな構造異性化特性を利用して、3D分子が自動でその構造を最適化することの実証の２つが達成目標である。
研究計画2022年度は、本研究課題の中核をなす分子、「ダイナミックな構造異性化特性をもつ3D小分子」の合成と構造異性化挙動を捉えるための「構造解析技術の確立」に取り組んだ。初年度に取り組んでいた合成ルートは合成終盤での構造修飾が容易である一方で合成ルートが長い問題点を抱えており、目的の分子を合成するに至らなかった。現在は提案した課題の検証をいち早く行うべく短期間で合成できるルートを提案し合成に取り組んでいる。２）の構造自動最適化を実証するためには、分子構造の解析が重要である。研究提案段階では、X線結晶構造解析およびNMR解析による解析を考えていた。しかし、X線結晶構造解析は試料調整が簡便ではなく、NMR測定では高濃度の試料が必要なのに加え、標的分子の大きさよっては制限を受ける。そこで、2022年度も初年度に引き続き、１）の3D分子の合成と並行して新たな構造解析手法の開発にも取り組んだ。目的の3D分子合成後、速やかに構造自動最適化の概念実証に着手する予定である。