シミュレーションと学習による環状ペプチド膜透過性の汎用的・低コストな予測法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K15162
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 杉田 昌岳 東京工業大学, 情報理工学院, 研究員 (30737523)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: 創薬 / 環状ペプチド / 膜透過 / 分子動力学シミュレーション / 機械学習

研究開始時の研究の概要

本研究「シミュレーションと学習による環状ペプチド膜透過性の汎用的・低コストな予測法の開発」では、分子シミュレーションおよび機械学習を組み合わせることで低コストかつ汎用的な膜透過性予測手法の確立を試みる。すなわち、分子シミュレーションに基づいて膜透過過程における（化学構造のみからは予測することが困難な）ペプチドや膜のコンフォメーションを取得する。その後、そのコンフォメーションから取得した情報および膜透過性の実験値を用いて膜透過性を予測する機械学習法の確立を試みる。本研究を行うための基礎的な手法はすでに確立済みであり、実際の計算を行いながら手法の洗練を行う。