| 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 | 国立感染症研究所 (2022, 2024)
東京大学 (2021) |
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研究代表者 |
黒田 大祐 国立感染症研究所, 治療薬・ワクチン開発研究センター, 主任研究官 (60756732)
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| 研究分担者 |
安楽 泰孝 東京科学大学, 物質理工学院, 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 |
完了 (2024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 / 分子設計 / 薬物脳内輸送 / シミュレーション / 機械学習 / 抗体 / 情報技術 / 計算科学 / 脳内輸送 / 中枢神経系 / 感染症 |
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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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| 研究成果の概要 |
近年の人工知能技術の発展により、創薬分野ではin silico解析の重要性が急速に高まっている。一方で、DDSに対する情報技術応用は限定的である。本研究では、機械学習と分子シミュレーションを融合し、脳内送達を指向したナノキャリアを合理設計するための基盤技術を確立することを目指した。実際のDDSで用いられるポリマー/RNA間の相互作用を模倣するようなシミュレーション系を確立し、実験データからのフィードバックによりその信頼性を検証した。また、プロトタイプながら自動化ワークフローと600件超の物性データベースを整備したことで、機械学習モデルの構築とナノキャリア設計へと円滑に移行できる体制を整えた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は「アミン → TPP」という単一の官能基変換で、(i) 静電相互作用、(ii) 疎水性相互作用、(iii) 多点架橋の三重効果を実現した。計算/実験の相互作用により、置換率最適化から in vivo 評価までを完了できたことは、理論駆動型DDS開発の実践例として大きな意義を持つ。計算科学の深化が実験設計を加速し、得られたミセルは in vivo での有効性と安全性を同時に示したことから、本課題の科学的・社会的波及効果は極めて大きいと言える。今後は、本研究で開発している予測モデルを活用して、ポリマーのバーチャルスクリーニングを実施し、DDSに用いるナノキャリア設計空間を拡張する。
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