医薬品開発に使えるタンパク質の理論的デザイン法とタンパク質のフォールディング予測法

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近年、RFdiffusion、ProteinMPNN、AlphaFold2などの深層学習ツールを用いたタンパク質の理論的設計が可能となりつつあり、大量の実験をベースとした従来のバイオ医薬品開発に革命を起こしつつある。本講座では、これらのツールの特徴をまとめて紹介し、創薬に向けた使い方を概説する。また、深層学習ツールではまだ困難な設計に使える物理学ベースのアプローチも紹介する。  さらに、バイオ医薬品の開発や製造においては、タンパク質を正しい形へとフォールディングさせることや、フォールディングしやすいタンパク質を設計することも必要である。本講座では、これらを可能としうる「タンパク質のフォールディング予測法」についても紹介する。

  • タンパク質
  • 医薬品開発
  • 抗体
  • 中分子
  • ペプチド
  • 酵素
  • ジスルフィド結合
  • 酵素活性
  • 理論的デザイン
  • 深層学習ツール
  • 物理学ベースのツール
  • タンパク質のフォールディング
  • フォールディング中間体
  • タンパク質の凝集
  • タンパク質の可溶性
  • AlphaFold2
  • AlphaFold3
  • RoseTTAFold
  • RoseTTAFold All-Atom
  • RFdiffusion
  • RFdiffusion All-Atom
  • ProteinMPNN
  • LigandMPNN
  • Rosetta
  • AMBER
  • Gromacs
  • AGADIR
  • WSME-Lモデル
  • 質疑応答

受講料

  • 1名様: 19,000円(税別) / 20,900円(税込)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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