Shigeyuki Matsumoto 研究室
主宰者：Shigeyuki Matsumoto
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、計算科学と機械学習を組み合わせて、医薬品開発における分子認識と相互作用の解明に取り組んでいます。主な研究対象は、化合物とタンパク質の相互作用予測、タンパク質の動的構造解析、医薬品の体内動態評価などです。これらの課題に対して、分子動力学シミュレーション、深層学習モデル、グラフニューラルネットワークなどの手法を活用し、実験的アプローチの補完や予測精度の向上を目指しています。
特に、化合物とタンパク質の相互作用予測では、言語モデルや機械学習を用いて、信頼性が高く説明可能な予測システムの構築に注力しています。また、大規模な分子動力学シミュレーションデータの解析を通じて、分子認識の普遍的な特徴を明らかにしようとしています。さらに、医薬品開発の効率化を目指し、吸収・分布・代謝・排泄特性やミトコンドリア毒性などの医薬品評価項目を予測するAIモデルの開発も進めています。
これらの成果は、新規医薬候補化合物のスクリーニング加速や、既存の実験的手法では困難な分子レベルでの現象解析を可能にするもので、創薬プロセスの迅速化と最適化に貢献しています。また、個別企業の機密データを活用しながら予測精度を向上させるための連合学習の研究も展開し、産業応用を見据えた実践的なアプローチを取っています。
※ 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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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbc.2025.110548
- DOI: https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgaf094
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13321-025-00967-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpj.2024.11.1865
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-25886-5
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.5c00758
- DOI: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-nj6jd
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpj.2024.11.1790
- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.4c04648
- DOI: https://doi.org/10.2131/jts.49.117
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbc.2024.108136
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41419-024-07199-z
- DOI: https://doi.org/10.2131/fts.11.279
- [2024] A macrocyclic kinase inhibitor overcomes triple resistant mutations in EGFR-positive lung cancerDOI: https://doi.org/10.1038/s41698-024-00542-9
- DOI: https://doi.org/10.2142/biophysico.bppb-v20.0022
- DOI: https://doi.org/10.1107/s2053273323091684
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01220
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- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4646306
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-020-00290-y
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