| 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 |
24H01760
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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 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
関嶋 政和 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (80371053)
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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 (2024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 | AI創薬 / ケモインフォマティクス / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、リガンド結合部位の情報を深くかつ効果的に化合物生成モデルに取り込むための新たな手法の開発を目的とする。UNETのアーキテクチャにおけるSKIPコネクションの考え方を取り入れ、標的蛋白質のリガンド結合部位の情報を潜在空間の複数の層に分散して条件として与えることで、各層で異なる特性や相互作用を捉えることが可能な新しいアーキテクチャを2年間で開発する。既存のデータベースを用いたモデルの学習と評価、実際の蛋白質データでの検証を通じて、創薬の効率化に貢献することを目指す。
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