Yoshihiro Yamanishi 研究室
主宰者:Yoshihiro Yamanishi
名古屋大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、疾患の治療法開発における計算科学的アプローチを中核としています。具体的には、ゲノムデータ、トランスクリプトムデータ、タンパク質情報など大規模な生物学的情報を機械学習により解析し、疾患に対する有効な治療薬の候補となるタンパク質や化合物を予測することに取り組んでいます。特に希少疾患や難治性疾患のように既知の治療標的が少ない疾患に対して、複数のデータソースを統合した予測手法を開発し、新規治療標的の同定を実現しています。
さらに、機械学習と深層学習を用いた化合物設計にも注力しています。遺伝子発現プロファイルから直接的に生物活性を持つ化合物を生成するシステムや、複数のタンパク質に同時に作用する多標的化合物の設計、細胞膜透過性を考慮したペプチド医薬の自動生成など、疾患の分子的特性を反映した医薬品の創製を実現する手法を展開しています。また細胞の直接転換を誘導する化合物の探索や、食品と疾患の関連性の予測など、医薬だけに限らず広範な応用研究も行っており、生物学的データと計算化学を融合させた包括的な創薬プラットフォームの構築を目指しています。
※ 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(57 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1002/slct.202505651
- [2025] InstGAN: Instant Actor-Critic-Driven GAN for De Novo Molecule Generation and Property OptimizationDOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2025/694
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jafc.5c06318
- DOI: https://doi.org/10.1002/minf.2444
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jdermsci.2025.04.012
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-58464-4
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaf039
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- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbaf678
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rechem.2025.102828
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29248
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae048
- DOI: https://doi.org/10.1002/minf.202300148
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2024.105122
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-024-00571-2
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00531
- [2024] Revealing Comprehensive Food Functionalities and Mechanisms of Action through Machine LearningDOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00061
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.111526
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.artint.2024.104239
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae610
- DOI: https://doi.org/10.1002/minf.202400108
- [2024] Predicting therapeutic and side effects from drug binding affinities to human proteome structuresDOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.110032
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11219-024-09671-7
- DOI: https://doi.org/10.3389/fphar.2024.1370676
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaci.2023.12.030
- DOI: https://doi.org/10.1002/minf.202300064
- [2023] Design and structural optimization of thiadiazole derivatives with potent GLS1 inhibitory activityDOI: https://doi.org/10.1016/j.bmcl.2023.129438
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- DOI: https://doi.org/10.1002/minf.202300262
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13072-023-00510-w
- [2023] EarlGAN: An enhanced actor–critic reinforcement learning agent-driven GAN for de novo drug designDOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2023.10.001
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00824
- DOI: https://doi.org/10.1002/ijc.34616
- DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.ade7047
- DOI: https://doi.org/10.1002/ccr3.6980
- DOI: https://doi.org/10.1254/jpssuppl.97.0_2-b-p-077
- DOI: https://doi.org/10.1002/ddr.22013
- [2022] Small compound-based direct cell conversion with combinatorial optimization of pathway regulationsDOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac475
- [2022] Transformer-based Objective-reinforced Generative Adversarial Network to Generate Desired MoleculesDOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2022/539
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac240
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac209
- DOI: https://doi.org/10.3389/fendo.2022.825195
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12859-022-04571-8
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c01130
- DOI: https://doi.org/10.1002/jcph.2187
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43588-022-00352-8
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41540-022-00255-4
- DOI: https://doi.org/10.1254/jpssuppl.94.0_1-y-e3-4
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-86821-y
- DOI: https://doi.org/10.1111/cas.14858
- DOI: https://doi.org/10.1002/ccr3.4580
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c00967
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.0c01452
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