| 研究課題/領域番号 |
20H04280
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
大上 雅史 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (50743209)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2021年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2020年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
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| キーワード | バイオインフォマティクス / 機械学習 / タンパク質間相互作用 / 医薬品設計 / ケモインフォマティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
タンパク質間相互作用 (PPI) を対象としたIT創薬手法の確立は、これまでに治療が叶わなかった疾病の根治や、創薬産業の加速に必須である。PPIを狙う創薬では、①未知のPPIの可能性が網羅的に調べられていないこと、②PPIを標的とする医薬品の計算設計技術がほとんど無いこと、の2点が大きな課題となっている。本研究は、未知のPPIを標的とした薬剤分子の設計を可能にする創薬支援技術の研究開発を行う。網羅的なPPI予測と、機械学習によるPPI標的候補化合物設計技術の開発、in vitro実験による検証を通じて、PPIを標的とする分子設計支援を達成する。
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