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研 究 内 容

当研究室では、バイオインフォマティクス(生物情報科学)計算科学物理化学の手法を用いて、生体高分子のフォールディングと立体構造予測、疾患や薬理の分子構造論的探究、in silico 創薬に関する研究を進めています。

疾患に関連するタンパク質の立体構造解析

X線溶液散乱(SAXS)などの物理化学的手法と、束縛条件付きMD(分子動力学)法などの計算科学的手法を組合せて、通常の方法(X線結晶解析、NMR、電子顕微鏡)では解析困難なタンパク質の立体構造を、迅速かつ簡便に解析する方法を開発し、実際に応用しています。

SAXSデータは、高エネルギー加速器研究機構(つくば)の放射光実験施設(Photon Factory)で測定します。

in silico 創薬

分子モデリング、分子動力学(MD)計算、定量的構造活性相関(QSAR)などの既存の確立された手法を、高速の汎用計算機(GPGPUワークステーション)で行うことにより、有用な医薬品候補分子をデザインします。

またデータサイエンス機械学習の手法を用いて、in silico薬物動態(ADME)毒性を考慮した医薬品の設計を行います。特にウイルス感染症に対しては、結合ポケットの可変性を考慮したドッキングシミュレーションを行うことにより、変異ウイルスの標的とも結合できるリガンド分子の設計に取り組んでいます。

SAXS_MD DrugDiscovery

VOLTESプロジェクト

Protein Data Bankに登録されている立体構造に関するビッグデータを、位相幾何学進化計算AI(人工知能)の手法を併用してマイニングを行い、タンパク質の立体構造に関する新しい知見を得るとともに、分子の論理的構造設計やトポロジー解析に応用するVOLTES(Virtual Optimization of Local TErtiary Structures)プロジェクトを進めています。

卒論生・大学院生に対する研究指導

当研究室では、最低2つ、できれば3つ以上のプログラミング言語の習得を勧めています。またプログラミング作法だけでなく、数値計算の基礎(桁落ちや丸め誤差)、メモリやレジスタ(ポインタの扱い)、プロセスとスレッド(並列計算への応用)、手続きやデータの抽象化など、その背景になる計算機科学の原理や言語理論(構文解析や計算可能性)についても指導しています。

さらに大学院生は、プログラミング言語Pythonに基づくAIプログラム学習キットを使用して、ニューラルネットワークDeep Learningなどの概念や手法を学習し、バイオに強いAI技術者としての素養を身に付けていきます。

最近のトピックから

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の原因ウイルスSARS-CoV-2は、2002年に流行したSARS(重症急性呼吸器症候群)の原因ウイルスSARS-CoV-1と高い相同性があります。当研究室の坂田(2020年度修士修了)は、薬学部薬品化学教室の林教授のグループが創製したSARS-CoVのメインプロテアーゼ阻害剤YH-53に関して、ケモインフォマティクスの手法を用いて医薬品としての適性を評価し(論文2に掲載済み)、星(2020年度卒業)らは、ドッキングシミュレーションの手法を用いてSARS-CoV-2に対する最適化へ向けてin silico設計を行いました(論文1に掲載済み)。またデータサイエンスに基づいて、椎野は変異ウイルスを考慮したCOVID-19治療薬の設計を、五味は薬物動態・毒性(ADMET)を考慮した設計を行いました。以上の成果は、2021年9月に開催された第30回日本バイオイメージング学会学術集会で発表しました。

従来より当研究室では、種々のSAXS(X線溶液散乱)解析プログラムを独自の手法に基づいて開発し、公開してきました。当研究室の石塚(2019年度卒業)は、以前の単体プログラムをJavaScriptを用いてWebアプリケーションとしてコーディングし、Guinier Analysis Programとして公開しました。ユーザは自身のデータからWeb上で分子の慣性半径原点散乱強度を求めることができます。他のSAXS解析プログラムも、順次Webアプリケーション化して公開していく予定です。

言語処理の問題は、オートマトンを含むインフォマティクス(情報科学)の諸分野と深く関係しています。当研究室の青柳は、日本語話し言葉コーパス(国立国語研究所)内の複合名詞について、条件付き確率場(CRF)を用いてアクセント単位形を推測したうえで、推測モデルを用いて複合名詞のアクセント句を合成し、実際のアクセント句を再現できるか検証しました。以上の成果は、2021年3月に開催された情報処理学会第83回全国大会で発表し、アクセント予測システムとして公開しました。