研究課題/領域番号 |
23K18192
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研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
中区分47:薬学およびその関連分野
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研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
研究代表者 |
渡邉 千鶴 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 研究員 (60549187)
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研究分担者 |
佐藤 朋広 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 研究員 (00595358)
沖山 佳生 神戸大学, システム情報学研究科, 学術研究員 (80536384)
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研究期間 (年度) |
2023-06-30 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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キーワード | フラグメント分子軌道(FMO)法 / 抗原-抗体 / タンパク質-タンパク質相互作用(PPI) / 相互作用エネルギー / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
優良な抗体医薬品設計において抗原とその中和抗体との結合親和性や、結合の鍵となるアミノ酸残基とその相互作用の種類を解明することは非常に重要である。このようなタンパク質-タンパク質相互作用(PPI)の詳細な結合メカニズムは、フラグメント分子軌道(FMO)法に基づくフラグメント間相互作用エネルギー(IFIE)解析によって量子化学的に定量化可能である。本研究では、IFIEを表現する記述子を開発し、FMOデータベースに登録された大量のIFIEデータを活用し「PPIにおけるIFIE予測機械学習モデル」を構築することで、FMO計算を明に実施することなく短時間かつ簡易に高精度な相互作用解析の実現を目指す。
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