| 体系的番号 |
JPMJAX20A3 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX20A3 |
研究代表者 |
大上 雅史 東京工業大学, 情報理工学院, テニュアトラック助教
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2022
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| 概要 | 薬の研究開発プロセスは年々複雑化しており、標的タンパク質は高難度のものしか残されていません。本研究では、高難度標的であるタンパク質間相互作用 (PPI) に焦点を当て、PPIを阻害できるペプチド分子をデザインするAI手法を開発します。特にこれまで注目されていなかった界面構造の情報を利用したAIを開発することで、適切なペプチド配列を提示することを目的とします。
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| 研究領域 | AI活用で挑む学問の革新と創成 |
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