| 研究課題/領域番号 |
23K06233
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分47060:医療薬学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
澤田 隆介 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (00570433)
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| 研究分担者 |
細野 祥之 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (60820363)
座間味 義人 岡山大学, 大学病院, 教授 (70550250)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ケモインフォマティクス / バイオインフォマティクス / 血漿タンパク質 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、血漿タンパク質と生体内タンパク質との相互作用のパターンに基づいて血漿タンパク質の薬効を予測するAI創薬手法の開発を行う。まず2,000種類の既存薬に対して、生体内タンパク質とのドッキングシミュレーションを行い、薬物の生体内タンパク質結合親和性プロファイルを作成する。そして作成したプロファイルから薬効を予測するAI予測モデルを構築する。次に医薬品候補の150種類の血漿タンパク質に関しても、タンパク質間ドッキングシミュレーションを行い、血漿タンパク質の生体内タンパク質結合親和性プロファイルを作成する。このプロファイルを予測モデルの入力として、血漿タンパク質の薬効予測を行う。
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