Masakazu Sekijima 研究室
主宰者：Masakazu Sekijima
東京工業大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Sekijima研究室は、コンピュータを用いた薬の設計・最適化と、生物学的な分子の性質予測を主要な研究テーマとしています。特に、タンパク質と薬となる小分子との相互作用を理解することで、より効果的な医薬品候補化合物を効率的に探索する研究に取り組んでいます。拡散モデルや深層学習などの機械学習手法を用いた分子生成モデルの開発を進めており、タンパク質の立体構造を考慮しながら、水素結合や疎水相互作用といった相互作用条件を満たす化合物を自動生成する仕組みを構築しています。
一方、化学合成の実現可能性も重視しており、生成された化合物が実際に合成できるかどうかを評価するための研究も行っています。化学反応経路を考慮した分子最適化フレームワークの開発により、活性と合成可能性のバランスの取れた医薬品候補の提案を実現しています。さらに、タンパク質の変異がもたらす機能への影響を予測するモデルや、既知の薬物標的を超えて未知のタンパク質標的を網羅的に探索する計算パイプラインなども開発しており、構造生物学的な知見とデータサイエンスを統合した創薬研究を展開しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（51 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/bibe55377.2022.00052
- DOI: https://doi.org/10.1128/aac.00420-22
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- [2021] 物質合成に適したベイズ最適化のハイパーパラメータの探索
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-69984-0_54
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