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2022 年度 研究成果報告書

多元的非線形相関次元圧縮法の開発と応用

研究課題

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研究課題/領域番号 17K08235
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 物理系薬学
研究機関大阪大学

研究代表者

高木 達也  大阪大学, 大学院薬学研究科, 特任教授 (80144517)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2023-03-31
キーワードFMO法 / IFIE / 化学記述子 / 生理活性空間 / 多様体学習
研究成果の概要

IFIE(Inter Fragment Interaction Energy)は、FMO法でもたらされる有用な情報であり、どの残基と基質(例えば医薬品)が重要な相互作用をしているかがわかる。医薬品のpIC50との直線回帰は回帰係数として、残基の重要性を示している。然しながらエントロピー項や遠くの静電相互作用を過大評価するFMOの傾向を修正するためには、化学記述子の導入が必要になる。この課題では、化学空間(化学記述子)と生理活性空間(IFIE)を別途PLS回帰し、更に多様体学習により2次元空間にマッピング、リガンドと化学記述子の2次元座標を得、評価指標が最良になるように残基、記述子を選択した。

自由記述の分野

計量薬学

研究成果の学術的意義や社会的意義

この課題の成果は、COVID-19パンデミックなどもありまだ十分に公開できていないが、成果が広く共有されれば、FMO計算の結果がpIC50とより良い相関を示し、FMO計算から直接、新たな医薬品の開発に繋がる情報を得ることができる。今回のパンデミックで判明したように、医薬品の開発は時として十分な時間を与えられない。そのような場合、医薬品開発の時間短縮に占める本法の意義は大きいと考える。
又、学術的には化学空間と生物空間を別々にPLS回帰し、その後多様体学習を用いることにより、より互いからの「雑音」を消去する形での情報抽出が可能になったことがあげられる。

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公開日: 2024-01-30  

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