| 研究課題/領域番号 |
21H04720
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分38:農芸化学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
長田 裕之 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, ユニットリーダー (80160836)
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| 研究分担者 |
室井 誠 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 専任研究員 (30261168)
木野 邦器 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60318764)
二村 友史 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 研究員 (70525857)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2024-03-31
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| キーワード | 抗真菌剤 / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
ヒトや農作物に感染し病害を引き起こす有害な真菌に対する新しい抗真菌剤の創製は重要な課題である。本研究では人工知能（AI）を活用したスクリーニング系を確立して、新規抗真菌物質を効率よく発見することを目的とし、(1)AIを用いた標的志向型スクリーニング、(2)AIを用いた真菌の表現型スクリーニング、(3)ヒット化合物の標的同定と有効性評価、を実施した。AIに大量の形態変化データを学習させたところ、麹菌やカンジダの形態を90%近くの精度で判別するモデルが構築できた。またこの判別モデルを駆使することで、理研化合物バンクNPDepoから従来の抗真菌剤とは作用性の異なる有望な抗真菌物質を効率よく見出せた。
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| 自由記述の分野 |
農芸化学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
我々はこれまでに細胞の形を蛍光プローブで染色・定量化して、化合物と形態変化とを紐付けた表現型プロファイリングシステムを運用していたが、AIを取り入れたシステムは、従来法の課題であった「様々な生物種への応用」や「解析の精度や即時性の向上」を克服した。また本手法を活用することにより、従来の抗真菌剤とは作用機序が異なる抗真菌物質を効率よく見出すことができた。WHOはヒト病原性真菌カンジダの多剤耐性菌の出現に警鐘を鳴らしている。本研究で見出だされた抗真菌物質は新興感染症の脅威を打ち払う治療薬開発に貢献することが期待される。
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