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微生物学とAIの統合知による次世代の感染症制圧

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 さきがけ

体系的番号 JPMJPR22R6
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJPR22R6

研究代表者

清水 秀幸  東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授

研究期間 (年度) 2022 – 2025
概要迅速な創薬は次のパンデミックに対する社会基盤として非常に重要です。本研究では、微生物の性質を人工知能(AI)に学習させ、感染症に対する迅速かつ精密なAI創薬の実現を目指します。具体的には、微生物タンパクと化合物の親和性の関連を深層学習で紐解き、同時に微生物がゲノムにコードする抗菌ペプチドを効率よく発見するAIも創出します。低分子およびペプチド創薬両面からパンデミックに備えた技術基盤を構築します。
研究領域パンデミックに対してレジリエントな社会・技術基盤の構築
  • 主な研究成果

    (3件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (3件) (オープンアクセス 3件)

  • [雑誌論文] BaCNet: Deep Learning Accelerates Novel Antibiotic Discovery Against Resistant Pathogens2024

    • 著者名
      Otani Y, Koga D, Wakizaka Y, Shimizu H
    • 雑誌名

      bioRxiv

    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] AMP-Atlas: Comprehensive Atlas of Antimicrobial Peptides to Combat Multidrug-resistant Bacteria2024

    • 著者名
      Otani Y, Koga D, Wakizaka Y, Shimizu H
    • 雑誌名

      bioRxiv

    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] MetDeeCINE: Deciphering Metabolic Regulation through Deep Learning and Multi-Omics2024

    • 著者名
      Ito T, Ohno S, Wang Y, Uematsu S, Kuroda S, Shimizu H
    • 雑誌名

      bioRxiv

    • オープンアクセス

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2023-12-27   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2026-09-08  

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