| 研究課題/領域番号 |
21K18310
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
黒田 大祐 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (60756732)
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| 研究分担者 |
安楽 泰孝 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (60581585)
橋口 隆生 京都大学, ウイルス・再生医科学研究所, 教授 (50632098)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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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 |
25,740千円 (直接経費: 19,800千円、間接経費: 5,940千円)
2024年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2023年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2022年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2021年度: 10,140千円 (直接経費: 7,800千円、間接経費: 2,340千円)
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| キーワード | DDS / 薬物脳内輸送 / 情報技術 / シミュレーション / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年の情報科学、特に人工知能技術の進展は目覚ましく、さまざまな分野で社会実装が急速に進んでいる。情報技術の応用が最も期待されている領域の１つが、「創薬」である。こうした中、近年、医薬品そのものの開発では、情報技術が積極的に活用されてきた一方で、医療上極めて重要である、医薬品の標的への輸送系(DDS)に関しては情報技術はほとんど活用されていないのが現状である。そこで本研究では、計算・情報技術に基づき、より合理的かつ効率的な医薬品の脳内輸送を実現するナノキャリアの理論設計技術の確立を目指す。DDS実験を先導する情報科学技術を開拓する。
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| 研究実績の概要 |
近年の情報科学、特に人工知能技術の進展は目覚ましく、さまざまな分野で社会実装が急速に進んでいる。情報技術の応用が最も期待されている領域の１つが、「創薬」である。しかしながら、医薬品そのもの開発では、情報技術が積極的に活用されてきた一方で、医療上極めて重要である、医薬品の標的組織への輸送系 (Drug Delivery System: DDS)に関しては、情報技術はほとんど活用されていない。そこで本研究では、機械学習やシミュレーションといった計算・情報技術を活用し、より効率的な薬剤の脳内輸送を実現するナノキャリアの「合理的」な設計技術の確立を目的としている。初年度は以下の2項目を実施した。
(1) キャリアに内包する分子の候補となる抗体の発現・精製系の検討を行なった。
(2) 高分子ポリマーをシミュレーションするための基盤整備を実施した。シミュレーションに用いる評価関数の改善点が明らかとなり、今後の課題を抽出できた。また生体分子以外のポリマーを扱う際の現行ソフトウェアの問題点も明らかとなっている。
(3) mRNAの内包を想定して、モデルRNAとモデル化合物の相互作用をシミュレーションにより評価した。このモデル評価系の結果(予測)に基づき、今後実際に実験によりシミュレーション精度を検証する。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
コロナ禍により購入予定であったPCの年度内の導入が実現できなかった一方で、全国共同利用計算機センターのスパコンを活用することで、計算環境を整えることができた。結果として、論文化に繋がるデータを取得することに成功した。分担者である実験グループとも定期的にミーティングを行い、今後の方針について議論している。
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| 今後の研究の推進方策 |
情報・実験両面より、以下の方針で研究を進める。
情報解析の面からは、(1) 分担者がこれまでに合成した化合物情報に基づき、予測モデルの構築を試みる。(2) ハイスループットな評価を実現するために、シミュレーション準備過程の自動化を行う。
実験検証の面からは、(3)輸送標的となる抗体のmRNAを委託合成する。(4) mRNAをコアに封入したミセルを構築する。(5) 構築したミセルの基礎物性評価(血中安定性など)を行う。
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