in silicoとロボットによる創薬支援システムの開発とシャーガス病治療薬探索

• Project/Area Number: 20H00620
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 関嶋 政和 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (80371053)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 稲岡 健ダニエル 長崎大学, 熱帯医学研究所, 准教授 (10623803) ; 庄司 満 横浜薬科大学, 薬学部, 教授 (30339139) ; 平山 謙二 長崎大学, 熱帯医学研究所, 教授 (60189868) ; 樺島 祥介 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (80260652)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥38,480,000 (Direct Cost: ¥29,600,000、Indirect Cost: ¥8,880,000); Fiscal Year 2021: ¥9,490,000 (Direct Cost: ¥7,300,000、Indirect Cost: ¥2,190,000); Fiscal Year 2020: ¥10,010,000 (Direct Cost: ¥7,700,000、Indirect Cost: ¥2,310,000)
• Keywords: ケモインフォマティクス / IT創薬 / 機械学習 / 自動合成 / 寄生原虫

Outline of Research at the Start

顧みられない熱帯病と呼ばれる寄生虫・細菌感染症が熱帯地域を中心に蔓延している。近年、一つの薬を開発する費用と期間は26億ドルと13.5年とされており、機械学習を始めとする情報技術やロボット技術による効率的な創薬手法の開発が期待されている。本研究では、機械学習を用いた候補化合物を生成する生成モジュール、活性予測モジュール、物性・毒性予測を行う評価モジュールの開発、これらの予測に基づいたロボットによる化合物自動合成手法の確立、抗寄生原虫活性・毒性評価実験系の確立を行い、実験結果を随時学習モデルに反映し、新たな薬候補化合物の提案・合成・評価を行う仕組みを確立することを目指している。