Yugo Shimizu 研究室
主宰者:Yugo Shimizu
理化学研究所・RIKEN Center for Computational Science
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
当研究室は、医薬品開発における化学合成と計算科学の融合を中心に研究を展開しています。特に、タンパク質間相互作用の阻害化合物の探索に注力しており、従来の小分子ライブラリでは見落とされやすい、中程度サイズの有機化合物を活用する独自のスクリーニング戦略を構築しています。機械学習やニューラルネットワークなどの人工知能技術を組み合わせることで、ヒット化合物の発見率を大幅に向上させることに成功しており、新規医薬品候補物質の迅速な開発を可能にしています。
一方で、電気化学的触媒反応を用いた有機合成法の開発も重要なテーマです。窒素含有芳香族化合物の環化アミンへの変換や、一級アルコールの酸化反応など、医薬品の合成中間体となる化学変換を常温・常圧下で効率的に進める方法を研究しています。これらの電気化学的手法は、従来の高温・高圧条件を必要とする化学合成に比べ、環境への負荷を低減できる利点があります。
さらに、海洋生態系における窒素循環や動物プランクトンの分類に関する基礎研究も展開しており、分子生物学的手法とデータ科学を組み合わせた学際的なアプローチで、複雑な自然現象の解明に取り組んでいます。
※ 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(21 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1002/lol2.70013
- DOI: https://doi.org/10.1149/ma2025-01482471mtgabs
- DOI: https://doi.org/10.1273/cbij.25.28
- DOI: https://doi.org/10.1149/ma2024-02533609mtgabs
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10872-024-00718-8
- DOI: https://doi.org/10.1021/acscatal.4c01097
- DOI: https://doi.org/10.3389/fchem.2022.1090643
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- DOI: https://doi.org/10.1039/d3cc01283b
- [2023] AI-driven molecular generation of not-patented pharmaceutical compounds using world open patent dataDOI: https://doi.org/10.1186/s13321-023-00791-z
- DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.15427
- DOI: https://doi.org/10.1029/2022jc018940
- DOI: https://doi.org/10.1149/ma2022-01421841mtgabs
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecss.2022.107930
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsr.2022.103765
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-648x/ac1cb1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2021.112631
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-86616-1
- DOI: https://doi.org/10.1093/icesjms/fsab064
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