タンパク質構造とAIを用いたタンパク質間相互作用制御分子のリード最適化手法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K02383
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分47010:薬系化学および創薬科学関連; 小区分47050:環境および天然医薬資源学関連; 合同審査対象区分:小区分47010:薬系化学および創薬科学関連、小区分47050:環境および天然医薬資源学関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 広川 貴次 筑波大学, 医学医療系, 教授 (20357867)
• 研究分担者: 吉野 龍ノ介 筑波大学, 医学医療系, 助教 (50817575) ; 吉田 将人 筑波大学, 数理物質系, 教授 (80511906)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2027年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2026年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2025年度: 8,450千円 (直接経費: 6,500千円、間接経費: 1,950千円)
• キーワード: インシリコ創薬 / PPI阻害 / 人工知能 / タンパク質構造

研究開始時の研究の概要

本研究では、タンパク質構造情報とAI技術を統合し、PPI（タンパク質間相互作用）制御分子のリード最適化手法を開発する。従来困難であったPPI標的に対し、ChemTS/SINCHOシステムを基盤に、合成・評価チームと連携してMDM2-p53を対象に実証実験を行う。最適化候補分子をAIで予測・合成・検証し、得られた結果をAIモデルに反映することで、フィードバックループにより最適化精度の向上を図り、創薬支援システムの構築を目指す。