教員プロフィール：吉留 崇 准教授
教員プロフィール
◎研究キーワード
タンパク質 水和 機械学習 統計力学
◎研究内容
創薬への応用を目指し、既存のリガンド結合予測（タンパク質に特異的に結合し、その機能を制御する小分子の結合位置を予測すること）では無視されていた「水和」を顕に考慮することで、リガンド結合予測精度を向上させることを目指している。そのためには、タンパク質周りの水の分布(水和分布)を短時間に計算する必要があるが、最近、深層学習を用いて、水和分布を1分秒程度で得ることに成功した。これは既存の手法の1/100の計算時間である。この手法を武器として、高精度なリガンド結合予測法の確立を目指している。
◎産学連携の可能性
タンパク質、水和
◎代表的研究成果
K. Kawama, Y. Fukushima, M. Ikeguchi, M. Ohta, and T. Yoshidome, “gr Predictor: A Deep-Learning Model for Predicting the Hydration Structures around Proteins”, J. Chem. Inf. Model., 62, (2022), 4460-4473.
T. Yoshidome, Mitsunori Ikeguchi, and Masateru Ohta, “Comprehensive 3D-RISM Analysis of the Hydration of Small Molecule Binding Sites in Ligand-Free Protein Structures”, J. Comput. Chem., 41 (2020), 2406-2419.
更新日：2024/11/14
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