Yasuteru Shigeta 研究室
主宰者：Yasuteru Shigeta
筑波大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、分子レベルの物理化学現象を計算機シミュレーションと実験を組み合わせて解明することを中心としています。主な研究課題は、タンパク質や酵素の構造変化がどのように機能に影響するのか、化学反応がどのような経路で進むのか、そして新しい材料が環境や生体に与える影響についての理解です。具体的には、免疫機構や感染症関連のタンパク質相互作用、酵素による有機分子の変換反応、および医薬品候補物質の作用機序を対象としています。
研究の手法として、分子動力学シミュレーションと量子化学計算を活用しています。特に独自に開発した「平行カスケード選択法」という高度なシミュレーション技術を用いることで、反応が実際にどのように進むのか、タンパク質の複雑な構造変化をコンピュータ上で詳細に追跡できます。また天然物の抗ウイルス活性や新規触媒材料の性能予測など、計算結果を実験で検証することで、理論と実験が相互に補完される研究を展開しています。
これらの研究を通じて、本研究室は医薬品開発や新材料の設計に直結する基礎知見を提供することを目指しています。特に感染症対策や環境浄化に役立つ化学プロセスの最適化、および生体内で起こる複雑な分子現象の解明に貢献しています。
※ 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（100 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.6c03673
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsami.5c24866
- DOI: https://doi.org/10.1002/cey2.70202
- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.5c23082
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jafc.6c02002
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-35654-8
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- DOI: https://doi.org/10.1039/d6cp00190d
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41557-026-02122-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms26199501
- DOI: https://doi.org/10.1103/8tjv-wtx5
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2503081122
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42004-025-01625-9
- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.5c07425
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.comptc.2025.115401
- [2025] Protein arginine methylation regulates anti-inflammatory programming in response to aging stressDOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2025.113095
- [2025] Chlorinated biscoumarins inhibit chikungunya virus replication in cell-based and animal modelsDOI: https://doi.org/10.1080/22221751.2025.2529889
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.5c00936
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.joc.5c00482
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.5c01528
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.5c01375
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- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms262311762
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.phyplu.2025.100733
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2025.139931
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2025.108346
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-55661-5
- DOI: https://doi.org/10.1039/d5cp01320h
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2025.11.050
- DOI: https://doi.org/10.2477/jccj.2024-0041
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem.4c02570
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- DOI: https://doi.org/10.1039/d4sc01218f
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- DOI: https://doi.org/10.1002/jcc.27497
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.4c03786
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00901
- DOI: https://doi.org/10.1002/smll.202470249
- DOI: https://doi.org/10.1093/bulcsj/uoae087
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.4c02363
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-49814-9
- [2024] Machine learning-based QSAR and LB-PaCS-MD guided design of SARS-CoV-2 main protease inhibitorsDOI: https://doi.org/10.1016/j.bmcl.2024.129852
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.biochem.4c00155
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-64236-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2024.108111
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31987
- [2024] Preferential Door for Ligand Binding and Unbinding Pathways in Inhibited Human AcetylcholinesteraseDOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.4c00514
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c02036
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bioorg.2023.107048
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-43443-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.antiviral.2023.105753
- DOI: https://doi.org/10.1093/chemle/upad009
- DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkad1197
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