計算科学研究センター 創薬化学AIアプリケーションユニット
ユニットリーダー 池田 和由(Ph.D.)
研究概要

創薬の各段階において、初期ヒットから動物モデルで薬効を示すリードに導く過程(ヒット to リード)は、臨床第二相試験と並ぶボトルネックとなっており、近年の低分子創薬の停滞の原因の一つとなっています。当ユニットは、ヒット to リード及びリード最適化の過程(いわゆる創薬化学プロセス)のAI による効率化を目的としています。創薬プロセスの時間とコストの増加の原因は、活性とADMET(薬物動態と毒性)を同時に最適化することが難しいことです。創薬プロセスを効率的に進めるために、京都大学およびLINC と共同で、新規構造発生、合成経路予測、活性/ ADMET 予測のためのAI モデルを構築しています。
研究主分野
- コンピューター科学
研究関連分野
- 化学
- 薬学 & 毒物学
キーワード
- インシリコスクリーニング
- データベース
- 人工知能
- 深層学習
- 中分子
主要論文
「*」は、理研外のみでの成果です。
- 1.
Shimizu Y., Ohta M., Ishida S., Terayama K., Osawa M., Honma T., Ikeda K.:
"AI-driven molecular generation of not-patented pharmaceutical compounds using world open patent data."
J Cheminform. 2023, 15 (1), 120. - 2.
*Ikeda K., Maezawa Y., Yonezawa T., Shimizu Y., Tashiro T., Kanai S., Sugaya N., Masuda Y., Inoue N., Niimi T., Masuya K., Mizuguchi K., Furuya T., Osawa M.:
"DLiP-PPI library: An integrated chemical database of small-to-medium-sized molecules targeting protein–protein interactions."
Frontiers in Chemistry 2023 10, 1090643. - 3.
*Ikeda K., Kezuka Y., Nonaka T., Yonezawa T., Osawa M., Katoh E.:
"Comprehensive Approach of 19F Nuclear Magnetic Resonance, Enzymatic, and In Silico Methods for Site-Specific Hit Selection and Validation of Fragment Molecules that Inhibit Methionine γ-Lyase Activity."
J Med Chem. 2021, 64(19):14299-14310.
関連リンク
メンバーリスト
主宰者
- 池田 和由
- ユニットリーダー
メンバー
- 清水 祐吾
- 研究員
- 幸 瞳
- 技師
- 佐藤 朋広
- 研究員
- 渡邉 千鶴
- 研究員
- 神坂 紀久子
- 技師
お問い合わせ先
〒230-0045 神奈川県横浜市鶴見区末広町1-7-22
Email: kazuyoshi.ikeda@riken.jp