Kazuyoshi Ikeda 研究室

主宰者：Kazuyoshi Ikeda
慶應義塾大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、コンピュータと実験を組み合わせた創薬・食糧生産の効率化に取り組んでいます。主な焦点は、化学構造や生物活性のデータを計算機で解析し、医薬品候補化合物や有用な農作物品種を発見することです。具体的には、機械学習やAI技術を用いて、化合物が体内でどのように吸収・分布・代謝・排出されるかを予測するモデルを構築しています。また、タンパク質と化合物がどのように結合するかを予測し、新しい薬剤の開発を加速させることを目指しています。 同時に、データの質を高めることにも力を入れています。公開データベースには実験条件の違いや誤りが含まれることが多いため、創薬モデルの精度を上げるには、これらのデータを丁寧に整理・統一する過程が不可欠です。研究室では、構造の標準化と実験条件の整理という二つの柱でデータをキュレーションする手法を開発しています。 さらに、創薬の標的を広げるため、タンパク質間相互作用を阻害する化合物や、従来より大きな分子サイズの医薬品候補物質に注目しています。こうした複数の視点から、計算機科学と化学生物学を統合したアプローチで、より効果的で安全な医薬品開発と農業生産性の向上を実現しようとしています。

※ 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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