研究領域 | 天然物が織り成す化合物潜在空間が拓く生物活性分子デザイン |
研究課題/領域番号 |
23H04885
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研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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研究機関 | 慶應義塾大学 |
研究代表者 |
榊原 康文 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10287427)
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研究分担者 |
長田 裕之 公益財団法人微生物化学研究会, 微生物化学研究所, 特任部長 (80160836)
齋藤 裕 北里大学, 未来工学部, 教授 (60721496)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
137,280千円 (直接経費: 105,600千円、間接経費: 31,680千円)
2024年度: 25,090千円 (直接経費: 19,300千円、間接経費: 5,790千円)
2023年度: 34,320千円 (直接経費: 26,400千円、間接経費: 7,920千円)
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キーワード | 化合物潜在空間 / 生成AI / 深層学習 / 化合物アレイ / バーチャルスクリーニング / マルチオミックス |
研究開始時の研究の概要 |
我が国が誇る膨大な天然物を含む化合物資源に対して得られた生物活性情報と化合物構造情報を用いて、人工知能分野における深層学習を適用することで新機軸に基づく化合物潜在空間を開拓する。さらに、化合物潜在空間内の新規クラスタに着目して生物活性分子を設計・化学合成し、生物活性分子デザインへ応用可能であることを実証する。まず、C01班およびA01班から提供される生理活性などの機能の次元を潜在空間に加えることにより、構造の機能的な解析や最適化と設計に応用していく。また、A01班から化合物構造情報を収集すること、C01班からの有機合成と生物活性情報を得ることで、世界でも類を見ないケミカルスペースの潜在空間を構築していく。
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