Yutaka Akiyama 研究室

秋山豊貴研究室は、計算科学の手法を用いて医薬品開発における様々な課題に取り組んでいます。特に環状ペプチドという新しいクラスの医薬品に注目し、その膜透過性や血漿タンパク質結合など、薬効発現に必要な性質を予測・解析する研究を展開しています。分子動力学シミュレーションや機械学習を組み合わせて、ペプチドが細胞膜をどのように通過するのか、またタンパク質とどの程度相互作用するのかといった物理化学的な挙動を明らかにしており、これらの知見は今後の医薬品設計の指針となる重要な基礎データとなっています。 医薬品開発の上流段階では、タンパク質と化合物の結合様式を予測する「ドッキング」という計算技術が欠かせません。同研究室は、化合物を部分構造（フラグメント）に分解し、それら部分構造の計算結果を再利用することで、膨大な数の候補化合物から有望な医薬品候補を効率的にスクリーニングする手法を開発しています。さらに、結合自由エネルギーの計算精度を向上させるアルゴリズムの提案や、量子コンピュータへの応用も試みており、計算の高速化と正確性の両立を目指しています。 こうした研究を支える基盤として、環状ペプチドの膜透過性に関する世界初の大規模データベースの構築やGPUを用いた高速計算の最適化など、計算機科学的な工夫も行われています。これらの研究成果は、医薬品開発に要する時間と費用の削減に貢献することが期待されています。