| 研究課題/領域番号 |
20H04280
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
大上 雅史 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (50743209)
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| 研究分担者 |
山本 一樹 東京大学, アイソトープ総合センター, 特任助教 (90758301)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 創薬支援 / タンパク質間相互作用 / AI創薬 / 分子設計 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は、タンパク質間相互作用 (Protein-Protein Interaction, PPI) を標的とする創薬の支援を目的とし、計算による分子デザイン技術の開発を行った。期間中にAlphaFold2の発表などがあり、当初の計画を修正しながら様々なアプローチを探った。PPI阻害剤が持つ特有の物性を加味したスコアリングQEPPIや、それに基づく仮想分子生成技術の開発、AlphaFold2による複合体予測やbinderペプチド予測などの予測技術を開発した。
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| 自由記述の分野 |
バイオインフォマティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
計算によって標的に対する適切な分子を提案できるようになることは、多大なコストがかかっている創薬研究開発の効率化につながる。特に、前臨床に至る前までに標的活性のほかにも懸念される物性などの観点をクリアできることが重要であり、「良い」性質の分子を提案できる計算技術の存在はきわめて重要である。本研究成果は、PPIを標的とする分子の設計という難易度が高い課題に挑戦し、創薬の効率化に寄与する成果が得られたという点で大きな社会的意義を持つものである。
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