Ahmad Kamal Nasution 研究室

主宰者：Ahmad Kamal Nasution
奈良先端科学技術大学院大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、伝統医学に由来する天然物質から新規医薬品候補を発見することに注力しています。特にアーユルヴェーダ、ユナニ医学、インドネシアの伝統医学（ジャムウ）、中国医学など、複数の伝統医学体系に用いられている薬用植物の成分に着目し、それらが抗菌薬、抗ウイルス薬、あるいは代謝疾患治療薬として機能する可能性を系統的に調査しています。抗生物質耐性菌の増加という喫緊の課題に対応するため、従来型の医薬品開発よりも迅速で経済的なアプローチとして、既存の天然物データベースから有効成分を抽出・活用する戦略を展開しています。 これらの研究では、機械学習やネットワーク解析といった計算手法が活用されています。化学構造の類似性を定量化し、既知の医薬品と構造的に近い天然化合物を特定するほか、ランダムフォレストやニューラルネットワークなどの分類モデルを用いて、伝統医学の処方と疾病の関連性から有効成分を予測しています。さらに、分子ドッキングシミュレーションにより、予測された候補化合物がウイルスタンパク質や細菌の標的分子にどの程度結合するかを評価し、有望な物質を絞り込んでいます。 加えて、医用画像解析および合成画像生成の領域にも展開しており、深層学習を用いた病理組織画像やマンモグラフィ画像の解析、さらには拡散モデルによる病理組織画像の人工生成に取り組んでいます。また、眼の動きと感情認識を組み合わせた注意状態の判定など、非侵襲的なバイオメトリクス解析にも応用範囲を広げています。

※ 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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