Kei-ichi Okazaki 研究室
主宰者:Kei-ichi Okazaki
総合研究大学院大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
岡崎研究室は、分子動力学シミュレーションと機械学習を組み合わせて、生体分子の複雑な動きを原子レベルで解き明かす研究を行っています。特に、化学反応がどのような経路で進行するのか、またタンパク質がどのように形を変えながら機能を発揮するのかを理解することに注力しています。シミュレーションで得られた膨大なデータから反応座標を自動抽出するために、深層学習を活用し、さらに説明可能な人工知能技術によってどの分子要素が反応を支配しているのかを解釈する工夫をしています。
研究対象は多岐にわたります。ミトコンドリアのATP合成酵素がエネルギーから回転力を生み出す仕組み、膜を横切って物質を輸送するタンパク質がどのように形を変えながら物質を運ぶのか、膜を変形させるタンパク質が化学エネルギーをどのように機械的な仕事に変換するのかなど、生命現象の基本となる分子機構を調べています。また、塩水中のイオンの解離・再結合といった物理化学的な基本現象についても、溶媒による水和構造の変化を考慮したシミュレーション解析を進めています。
これらの研究は、医療や生命科学の発展に貢献する基盤となります。例えば、腸内細菌が摂取したシュウ酸を分解・排出する仕組みの解明は尿路結石症の予防につながり、タンパク質の蛍光プローブ開発は細胞内の生化学的変化をリアルタイムで観察する技術として応用されています。
※ 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(20 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1021/jacsau.5c00261
- [2025] Investigating the hyperparameter space of deep neural network models for reaction coordinatesDOI: https://doi.org/10.1063/5.0252631
- DOI: https://doi.org/10.1021/acssensors.3c02398
- DOI: https://doi.org/10.2142/biophys.64.25
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.3c03052
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-53504-x
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.4c02726
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- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0203346
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-37182-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms241612865
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-36883-5
- DOI: https://doi.org/10.2142/biophysico.bppb-v20.0041
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2214423119
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0087310
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmolb.2021.619381
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpj.2020.11.1721
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