| 研究領域 | 天然物が織り成す化合物潜在空間が拓く生物活性分子デザイン |
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| 研究課題/領域番号 |
24H01755
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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 | 東京科学大学 (2025)
東京医科歯科大学 (2024) |
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研究代表者 |
清水 秀幸 東京科学大学, 総合研究院, 教授 (70826263)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2025年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2024年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | 潜在空間 / 医薬品開発 / ADMET / 医療AI / 薬物動態学 / 薬力学 / ケモインフォマティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
血中薬物動態を精密に推定することは、新薬の開発を行う上でも極めて重要である。そこで本研究課題では薬の体内での挙動を精密にシミュレーションする人工知能の開発を目指す。具体的には、化合物のグラフ表現をTransformerと呼ばれる人工知能で学習させ、また種々の物理に着想を得たニューラルネットワークやシュミレーションとも融合させる。さらに、そこで得られたAIを用いて薬の最適化を行う仕組みを取り入れることで、将来的な新薬開発に資するフレームワークの開発を目指す。
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