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2018 年度 実績報告書

in silicoとin vitroの融合によるトリパノソーマ原虫治療薬探索

研究課題

研究課題/領域番号 15H02776
研究機関東京工業大学

研究代表者

関嶋 政和  東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (80371053)

研究分担者 秋山 泰  東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (30243091)
平山 謙二  長崎大学, 熱帯医学研究所, 教授 (60189868)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2019-03-31
キーワードIT創薬 / ケモインフォマティクス / バイオインフォマティクス / スーパーコンピュータ / 顧みられない熱帯病 / SDGs / 機械学習
研究実績の概要

本申請課題「in silico とin vitro の融合によるトリパノソーマ原虫治療薬探索」では,未だ治療満足度が低く,医薬品の貢献が求められるアンメットメディカルニーズの高い疾患である,顧みられない熱帯病への貢献を目指したものである.本研究は,平成27年度から4年間で行った.平成30年度は研究計画の4年目になり,引き続きスーパーコンピュータ「TSUBAME」で,創薬研究向けデータベース「iNTRODB」で発見したスペルミジン合成酵素の機能を阻害する化合物候補約480万化合物から176化合物を選択,昨年度に報告したアッセイ試験により阻害活性を持つヒット化合物を4個(2-(2-Fluorophenyl)ethanamine, 2-[(4,6-dihydroxy-1,3,5-triazin-2-yl)amino]-4H-1,3-benzothiazin-4-one, 2-(5-Ethoxy-1-ethyl-1H-indol-3-yl)ethanamine, 4-(2-Aminoethyl)-1,2-benzenediol)について,化合物をどのようにリードまで発展させていくかを検討した.これまでに,ある化合物を入力とした時に,ほしい物性(例えば脂溶性)をルールベースで化合物を発展させていくシステムの構築を行った.シャーガス病の原因となるTrypanosoma cruziのセルアッセイの系に加えて,引き続きアフリカ睡眠病の原因となるT.b.gambienseのセルアッセイの系の構築及び、セルアッセイの系を用いての抗原虫活性と細胞毒性の検証が可能となっており,化合物の物性を改善するシステムとアッセイ系を組み合わせることで,ヒット化合物をどのようにリード化合物まで繋げていくことが重要である.

現在までの達成度 (段落)

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (18件)

すべて 2019 2018 その他

すべて 雑誌論文 (9件) (うち査読あり 9件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (6件) 図書 (1件) 備考 (2件)

  • [雑誌論文] Improved Method of Structure-Based Virtual Screening via Interaction-Energy-Based Learning2019

    • 著者名/発表者名
      Yasuo Nobuaki、Sekijima Masakazu
    • 雑誌名

      Journal of Chemical Information and Modeling

      巻: 59 ページ: 1050~1061

    • DOI

      10.1021/acs.jcim.8b00673

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] NRLMFβ: Beta-distribution-rescored neighborhood regularized logistic matrix factorization for improving the performance of drug?target interaction prediction2019

    • 著者名/発表者名
      Ban Tomohiro、Ohue Masahito、Akiyama Yutaka
    • 雑誌名

      Biochemistry and Biophysics Reports

      巻: 18 ページ: 100615~100615

    • DOI

      10.1016/j.bbrep.2019.01.008

    • 査読あり
  • [雑誌論文] CoDe-DTI: Collaborative Deep Learning-based Drug-Target Interaction Prediction2018

    • 著者名/発表者名
      Yasuo Nobuaki、Nakashima Yusuke、Sekijima Masakazu
    • 雑誌名

      Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Bioinformatics & Biomedicine

      巻: - ページ: 792~797

    • DOI

      10.1109/BIBM.2018.8621368

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Predicting Strategies for Lead Optimization via Learning to Rank2018

    • 著者名/発表者名
      Yasuo Nobuaki、Watanabe Keisuke、Hara Hideto、Rikimaru Kentaro、Sekijima Masakazu
    • 雑誌名

      IPSJ Transactions on Bioinformatics

      巻: 11 ページ: 41~47

    • DOI

      10.2197/ipsjtbio.11.41

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Compound property enhancement by virtual compound synthesis2018

    • 著者名/発表者名
      Arai Naoki、Yoshikawa Shunsuke、Yasuo Nobuaki、Yoshino Ryunosuke、Sekijima Masakazu
    • 雑誌名

      Journal of Bioinformatics and Computational Biology

      巻: 16 ページ: 1840016~1840016

    • DOI

      10.1142/S0219720018400164

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Correction to NMR Biochemical Assay for Oxidosqualene Cyclase: Evaluation of Inhibitor Activities on Trypanosoma cruzi and Human Enzymes2018

    • 著者名/発表者名
      Tani Osamu、Akutsu Yukie、Ito Shinji、Suzuki Takayuki、Tateishi Yukihiro、Yamaguchi Tomohiko、Niimi Tatsuya、Namatame Ichiji、Chiba Yasunori、Sakashita Hitoshi、Kubota Tomomi、Yanagi Tetsuo、Mizukami Shusaku、Hirayama Kenji、Furukawa Koji、Yamasaki Kazuhiko
    • 雑誌名

      Journal of Medicinal Chemistry

      巻: 61 ページ: 6399~6399

    • DOI

      10.1021/acs.jmedchem.8b01017

    • 査読あり
  • [雑誌論文] QEX: target-specific druglikeness filter enhances ligand-based virtual screening2018

    • 著者名/発表者名
      Mochizuki Masahiro、Suzuki Shogo D.、Yanagisawa Keisuke、Ohue Masahito、Akiyama Yutaka
    • 雑誌名

      Molecular Diversity

      巻: 23 ページ: 11~18

    • DOI

      10.1007/s11030-018-9842-3

    • 査読あり
  • [雑誌論文] In Silico Prediction of Major Clearance Pathways of Drugs among 9 Routes with Two-Step Support Vector Machines2018

    • 著者名/発表者名
      Wakayama Naomi、Toshimoto Kota、Maeda Kazuya、Hotta Shun、Ishida Takashi、Akiyama Yutaka、Sugiyama Yuichi
    • 雑誌名

      Pharmaceutical Research

      巻: 35 ページ: 1~21

    • DOI

      10.1007/s11095-018-2479-1

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Optimization of memory use of fragment extension-based protein?ligand docking with an original fast minimum cost flow algorithm2018

    • 著者名/発表者名
      Yanagisawa Keisuke、Komine Shunta、Kubota Rikuto、Ohue Masahito、Akiyama Yutaka
    • 雑誌名

      Computational Biology and Chemistry

      巻: 74 ページ: 399~406

    • DOI

      10.1016/j.compbiolchem.2018.03.013

    • 査読あり
  • [学会発表] ディープラーニングを用いたタンパク質 - リガンド結合予測手法の開発2019

    • 著者名/発表者名
      依田 洸, 安尾信明, 関嶋政和
    • 学会等名
      日本薬学会第139年会
  • [学会発表] Mixed Realityを用いたタンパク質・リガンド立体構造可視化による医薬品設計支援システムの開発2019

    • 著者名/発表者名
      小山敦史, 安尾信明, 関嶋政和
    • 学会等名
      日本薬学会第139年会
  • [学会発表] リゾリン脂質の疎水性部は膜受容体結合時にどこに位置するか2019

    • 著者名/発表者名
      佐山美紗, 上水明治, 井上飛鳥, 青木淳賢, 関嶋政和, 尾谷優子, 大和田智彦
    • 学会等名
      日本薬学会第139年会
  • [学会発表] A Concept of Automated Lead Optimization Method by Compound Property Enhancement and Learning to Rank2018

    • 著者名/発表者名
      N. Yasuo, K. Watanabe, N. Arai,H. Hara, K. Rikimaru, M. Sekijima
    • 学会等名
      CBI学会2018年大会
  • [学会発表] Development of Mixed Reality-based Protein and Ligand Tertiary Structure Visualization System2018

    • 著者名/発表者名
      小山 敦史, 安尾 信明, 関嶋 政和
    • 学会等名
      CBI学会2018年大会
  • [学会発表] Mixed Realityを用いた蛋白質・リガンドの三次元可視化による創薬支援システムの開発2018

    • 著者名/発表者名
      小山 敦史, 安尾 信明, 関嶋 政和
    • 学会等名
      生命医薬情報学連合大会2018年大会(IIBMP2018)
  • [図書] AI導入によるバイオテクノロジーの発展2018

    • 著者名/発表者名
      植田充美(監修)
    • 総ページ数
      234
    • 出版者
      シーエムシー出版
    • ISBN
      978-4-7813-1315-3
  • [備考] SIEVE-Score

    • URL

      https://github.com/sekijima-lab/SIEVE-Score

  • [備考] CoDe-DTI

    • URL

      https://github.com/sekijima-lab/CoDe-DTI

URL: 

公開日: 2019-12-27  

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