第1部 De novoデザインを用いた化学構造の設計・評価の進め方
(2024年1月17日 10:30〜14:30, 休憩 12:00〜13:00)
コンピュータを利用した創薬の歴史は長い。この間多くの手法が提案され創薬現場で用いられてきた。標的たんぱく質の構造が分からない場合にはLigand-baseの対策が求められる。一方でタンパク質の構造が分かっている場合にはStructure-baseの手法が利用できる。こうした取り組みの中でポイントとなるいくつかの手法を取り上げて解説するとともに、現在の動きなども簡単に紹介する。
- 3次元構造活性相関
- CoMFAについて
- CoMFAの課題解決のための領域選択手法
- 分子構造重ね合わせの必要性
- Hopfield neural networkによる分子構造重ね合わせ
- その応用事例
- 分子表面上の特徴と構造活性相関
- Kohonen neural networkを用いた分子表面情報の可視化手法
- 分子表面上の正殿ポテンシャルと疎水性パラメータ
- Multi-way PLSの利用
- Structure-based Designについて
- 手法の紹介と応用事例
- 逆解析による候補分子構造の創出
- 深層学習を用いた創薬の取り組み
第2部 De novoデザインの創薬への応用事例
(2024年1月17日 14:45〜16:15)
近年、生成AIの急速な発展により、創薬においても生成AIを利用したde novoデザイン手法が注目されている。主に画像処理の分野で発展したVAEやGANだけではなく、自然言語処理の分野で発展したSeq2SeqやTransformerを活用した化学構造のde novoデザイン法も複数報告されるに至っている。
本講座では、de novoデザインの創薬への応用事例として、 (1) 特発性肺線維症の標的分子であるDDR1に対するリード化合物のデザイン、 (2) 胃潰瘍や逆流性食道炎の標的分子であるGastric Proton Pumpに対するリード化合物のデザイン、最後に (3) がん転移の抑制を標的としたMMP-1阻害剤の最適化について紹介をする。
本講座を通して、具体的なde novoデザインの事例を知ることで、創薬における生成AI等の活用に興味を持っていただけることを期待している。
- 化学構造の生成技術の概要
- ペプチド/タンパク質のde novoデザイン
- オープンソースのプログラム (RFdiffusion) の紹介
- RFdiffusionの創薬における活用法
- リード化合物のde novoデザイン
- ファーマコフォアを指標とした生成AI手法 (Deep Quartet) の概要
- DDR1阻害剤の設計
- Gastric Proton Pump阻害剤の設計
- SAR-Matrixによるリード化合物の最適化
- SAR-Matrixの概要
- SAR-Matrixを用いたMMP-1阻害剤の最適化
- SAR Matrixを基にした生成AI手法 (DeepSARM) の概要
- DeepSARMの創薬における活用法
- SAR-Transferによるリード化合物の最適化
- AS Alignmentの概要
- AS Alignmentを用いたMMP-1阻害剤の最適化
- DeepASの概要
- DeepASの創薬における活用法
複数名同時受講割引について
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- 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
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