M. Michael Gromiha 研究室
主宰者：M. Michael Gromiha
東京工業大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、タンパク質・RNA・糖鎖などの生体高分子の相互作用に関わる構造と機能の関係を解明することを目指しています。特に、ウイルス感染症、がん、神経変性疾患といった疾患に関連する分子レベルの変化を理解することが主要な研究テーマです。アルツハイマー病の原因となるアミロイドβペプチドの凝集機構、HIV耐性化の分子メカニズム、RNA創薬における標的分子の同定など、多岐にわたる疾患モデルを対象としています。
研究の手法としては、分子動力学シミュレーションや機械学習モデルを中心とした計算科学的アプローチを採用しています。タンパク質複合体の結合親和性予測、点突然変異の影響評価、RNA-リガンド相互作用の解析など、構造情報と配列情報から各種の特徴量を抽出し、複数のアルゴリズムを組み合わせた予測手法の開発を行っています。また、実験データベースの構築と解析を通じて、分子レベルの変化と疾患表現型との関連性を調べています。
これらの研究を通じて、本研究室は突然変異による結合力の変化や相互作用の安定性に関する普遍的な原理を明らかにしつつ、疾患の分子メカニズム解明と新規治療標的の発見を目指しています。計算手法と実験データの統合によって、疾患関連タンパク質やRNAの挙動をより正確に予測・制御する技術の開発に取り組んでいます。
※ 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（72 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaf163
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbapap.2025.141070
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c01452
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-4662-5_20
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmb.2025.169593
- DOI: https://doi.org/10.1021/acschemneuro.5c00866
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crstbi.2024.100132
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2024.129490
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12010-024-05072-5
- [2024] Bioinformatics Approaches for Understanding the Binding Affinity of Protein–Nucleic Acid ComplexesDOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-4196-5_18
- DOI: https://doi.org/10.3390/genes15111431
- DOI: https://doi.org/10.3390/biomedinformatics4010030
- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbae598
- DOI: https://doi.org/10.1093/abt/tbae018
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2801/1/012013
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbadis.2023.166959
- DOI: https://doi.org/10.1002/prot.26633
- [2023] Investigating Neuron Degeneration in Huntington’s Disease Using RNA-Seq Based Transcriptome StudyDOI: https://doi.org/10.3390/genes14091801
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2023.08.005
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbapap.2023.140948
- DOI: https://doi.org/10.18280/isi.280206
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbadis.2023.166721
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2023.03.002
- DOI: https://doi.org/10.3390/genes14020533
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsinfecdis.2c00436
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-3327-4_28
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00726-022-03228-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmb.2022.167914
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- DOI: https://doi.org/10.1002/jmv.28241
- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbac451
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac054
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioadv/vbac102
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac439
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105708
- DOI: https://doi.org/10.2174/1386207325666220520102316
- DOI: https://doi.org/10.1515/cclm-2022-0345
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmb.2022.167526
- DOI: https://doi.org/10.3390/genes13030428
- DOI: https://doi.org/10.1080/07391102.2021.1904005
- DOI: https://doi.org/10.3390/genes12030399
- [2021] Exploring Common Therapeutic Targets for Neurodegenerative Disorders Using Transcriptome StudyDOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2021.639160
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-03436-z
- DOI: https://doi.org/10.1002/prot.26277
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpz1.306
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbapap.2021.140682
- DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkab848
- DOI: https://doi.org/10.1080/07391102.2021.1969281
- DOI: https://doi.org/10.1002/prot.26230
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers13163993
- DOI: https://doi.org/10.1080/07391102.2021.1939788
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-93019-9
- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbab240
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-89621-6
- DOI: https://doi.org/10.1002/prot.26088
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