Florence Tama 研究室
主宰者：Florence Tama
理化学研究所・RIKEN Center for Computational Science
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、生物分子の構造と動きを計算機シミュレーションと実験データの融合により解き明かすことを目指しています。特に、極めて小さい分子やタンパク質がどのような形に変わり、どのように機能するのかを調べています。X線自由電子レーザー（XFEL）やクライオ電子顕微鏡、高速原子間力顕微鏡といった最先端の実験機器から得られるデータを、分子動力学計算や画像解析アルゴリズムを用いて詳細な立体構造モデルに変換する手法を開発しています。
また、構造情報から機能を理解するため、タンパク質の柔軟な動きを追跡する「柔軟フィッティング」という計算手法を確立し、アルゴリズムやソフトウェアとして整備しています。さらに機械学習を組み込んで、複雑な構造データから蛋白質の形や動きの特性を自動認識するシステムも構築しています。並列計算技術の開発により、大規模な3次元データを効率的に処理し、スーパーコンピュータ上で解析可能にしました。
基礎的な構造生物学の知見に基づいて、医療応用への展開も進めています。細胞のがん化や時間生物学に関わるタンパク質のはたらきを制御する低分子化合物の設計や、生きた細胞内で特定の構造物を可視化する蛍光分子の開発にも取り組んでいます。
※ 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（35 件）
- DOI: https://doi.org/10.1145/3784828.3786260
- DOI: https://doi.org/10.1021/prechem.5c00288
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms27010356
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpj.2025.12.017
- DOI: https://doi.org/10.1063/4.0000779
- DOI: https://doi.org/10.1063/4.0000597
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-66392-6
- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.5c11742
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.5c10073
- DOI: https://doi.org/10.1109/cluster59578.2024.00041
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- DOI: https://doi.org/10.1002/ange.202400711
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.4c04189
- DOI: https://doi.org/10.1002/ange.202404238
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12551-024-01222-5
- DOI: https://doi.org/10.1002/anie.202400711
- DOI: https://doi.org/10.1145/3605573.3605636
- [2023] Molecular size dependence on achievable resolution from XFEL single-particle 3D reconstructionDOI: https://doi.org/10.1063/4.0000175
- [2023] Structure determination using high-order spatial correlations in single-particle X-ray scatteringDOI: https://doi.org/10.1107/s2052252523009831
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmb.2023.167951
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmb.2022.167483
- DOI: https://doi.org/10.1364/optica.457352
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms23105326
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsb.2022.107842
- DOI: https://doi.org/10.1126/scisignal.abg6941
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2207558119
- [2022] A Methodology to Generate Efficient Neural Networks for Classification of Scientific DatasetsDOI: https://doi.org/10.1109/escience55777.2022.00052
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- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2203936119
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmolb.2022.913860
- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.0c12280
- DOI: https://doi.org/10.1107/s0108767321096240
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c00602
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmolb.2021.704274
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2026191118
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-23301-x
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