| 研究領域 | データ記述科学の創出と諸分野への横断的展開 |
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| 研究課題/領域番号 |
23H04462
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
星野 忠次 千葉大学, 大学院薬学研究院, 准教授 (90257220)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024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)
2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 分子間相互作用 / パターン認識 / 医薬抗体 / 薬物スクリーニング / 機械学習 / 記述子 / 画像処理 / タンパク質 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
分子間相互作用を2次元画像のパターン認識により、精度良く高速に解析する研究を行う。タンパク質の個々の特性を画像データに納めて、従来の単純な記述子では捉えきれない情報を取り込むことで、正確にタンパク質複合体の結合パートナーを見つけることが出来る。生体内のシグナル伝達は、タンパク質等の分子認識の連鎖で成り立っている。従って、生体の情報伝達ネットワークを理解するためには、分子認識を把握することが欠かせない。タンパク質同士の結合相互作用を効率的に解析できれば、高機能性分子の緻密な設計が可能になる。本技術の実証実験として、SARS-Cov-2の中和抗体を論理的に設計して作出する。
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