Masanori Nagao 研究室
主宰者:Masanori Nagao
九州大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
長尾研究室は、人工的に設計された高分子を用いて、生体分子との相互作用を制御する研究に取り組んでいます。特に、糖鎖を含む高分子(グリコポリマー)に焦点を当て、これらが免疫細胞の表面受容体(シグレックなど)や細菌毒素、ウイルスなどの標的物質と結合する仕組みを解明しています。高分子の形状(直鎖か環状か)や糖鎖の配置パターン、分子の柔軟性といった構造的特性が、生体分子との相互作用にどう影響するかを系統的に調べています。
研究手法としては、生物学的機能を持つ高分子を制御された方法で合成し、等温滴定熱量測定や表面プラズモン共鳴などの物理化学的手法で相互作用を定量評価しています。また、光をエネルギー源として用いた逆転写連鎖移動ラジカル重合法により、異なる構造を持つ高分子ライブラリを効率的に製造し、最適な設計を探索する工夫も行っています。さらに、計算機シミュレーションと実験を組み合わせ、温度応答性ゲルなどの刺激応答性材料の開発にも展開しています。
こうした研究を通じて、合成高分子が生体分子認識能を備えることで、免疫疾患の治療やがん細胞の選択的抑制、または固体電解質など新規機能材料の開発へ応用できる可能性を追求しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(35 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1080/00219592.2024.2384402
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.biomac.4c00493
- DOI: https://doi.org/10.1002/cplu.202480902
- DOI: https://doi.org/10.1002/cplu.202400136
- DOI: https://doi.org/10.1039/d4cc02409e
- [2024] Bayesian optimization of glycopolymer structures for the interaction with cholera toxin B subunitDOI: https://doi.org/10.1039/d4nr00915k
- DOI: https://doi.org/10.1039/d3tb02663a
- DOI: https://doi.org/10.1039/d4lp00135d
- [2023] Correlation between Self-Folding Behavior of Amphiphilic Polymers and Their Molecular FlexibilityDOI: https://doi.org/10.1021/acsmacrolett.3c00182
- DOI: https://doi.org/10.1093/chemle/upad012
- DOI: https://doi.org/10.1039/d3ma00251a
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.3c03496
- DOI: https://doi.org/10.3390/polym14235123
- [2022] Polymer Nanoparticles with Uniform Monomer Sequences for Sequence‐Specific Peptide RecognitionDOI: https://doi.org/10.1002/ange.202206456
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsomega.2c00719
- DOI: https://doi.org/10.1246/cl.210740
- DOI: https://doi.org/10.1039/d2py00941b
- [2022] Polymer Nanoparticles with Uniform Monomer Sequences for Sequence‐Specific Peptide RecognitionDOI: https://doi.org/10.1002/anie.202206456
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.biomac.1c01483
- [2021] Screening of a glycopolymer library for GM1 mimetics synthesized by the “carbohydrate module method”DOI: https://doi.org/10.1039/d1cc04394c
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.biomac.1c00553
- DOI: https://doi.org/10.1039/d1re00386k
- DOI: https://doi.org/10.1039/d1tb02344f
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