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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 本間 光貴（Ph.D.）

研究概要

本間 光貴（Ph.D.）

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
  • ADMET
  • FMO 法
  • 人工知能
  • 深層学習

主要論文

  • 1. Watanabe C, Okiyama Y, Tanaka S, Fukuzawa K, Honma T.:
    "Molecular Recognition of SARS-CoV-2 Spike Glycoprotein: Quantum Chemical Hot Spot and Epitope Analyses"
    DOI: 10.1039/D0SC06528E (Edge Article) Chem. Sci., (2021).
  • 2. Takaya D, Watanabe C, Nagase S, Kamisaka K, Okiyama Y, Moriwaki H, Yuki H, Sato T, Kurita N, Yagi Y, Takagi T, Kawashita N, Takaba K, Ozawa T, Takimoto-Kamimura M, Tanaka S, Fukuzawa K, Honma T.:
    "FMODB: The World's First Database of Quantum Mechanical Calculations for Biomacromolecules Based on the Fragment Molecular Orbital Method"
    J Chem Inf Model. 22;61(2):777-794. (2021).
  • 3. Komura H, Watanabe R, Kawashima H, Ohashi R, Kuroda M, Sato T, Honma T, Mizuguchi K.:
    "A public-private partnership to enrich the development of in silico predictive models for pharmacokinetic and cardiotoxic properties"
    Drug Discov Today. 28:S1359-6446(21)00055-6. (2021)
  • 4. Kato K, Honma T, Fukuzawa K.:
    "Intermolecular interaction among Remdesivir, RNA and RNA-dependent RNA polymerase of SARS-CoV-2 analyzed by fragment molecular orbital calculation"
    J Mol Graph Model. 100:107695. (2020).
  • 5. Kato K, Masuda T, Watanabe C, Miyagawa N, Mizouchi H, Nagase S, Kamisaka K, Oshima K, Ono S, Ueda H, Tokuhisa A, Kanada R, Ohta M, Ikeguchi M, Okuno Y, Fukuzawa K, Honma T.:
    "High-precision Atomic Charge Prediction for Protein Systems Using Fragment Molecular Orbital Calculation and Machine Learning"
    J Chem Inf Model. 27;60(7):3361-3368. (2020)
  • 6. Kojima R, Ishida S, Ohta M, Iwata H, Honma T, Okuno Y.:
    "kGCN: a graph-based deep learning framework for chemical structures"
    Journal of Cheminformatics 12: 1-10. (2020)
  • 7. Ogura K, Sato T, Yuki H, Honma T.:
    "Support Vector Machine model for hERG inhibitory activities based on the integrated hERG database using descriptor selection by NSGA-II"
    Scientific reports, 9(1), 1-12. (2019).
  • 8. Watanabe C, Watanabe H, Okiyama Y, Takaya D, Fukuzawa K, Tanaka S, Honma T.:
    "Development of an automated fragment molecular orbital (FMO) calculation protocol toward construction of quantum mechanical calculation database for large biomolecules"
    Chem-Bio Informatics Journal, 19, 5-18. (2019).
  • 9. Yoshikawa N, Terayama K, Honma T, Oono K, Tsuda K.:
    "Population-based de novo molecule generation, using grammatical evolution"
    Chem Lett, 47(11), 1431-143. (2018).
  • 10. Sato T, Yuki H, Ogura K, Honma T.:
    "Construction of an integrated database for hERG blocking small molecules"
    PLoS ONE, 13(7), e0199348. (2018).

研究成果（プレスリリース）

関連リンク

メンバーリスト

主宰者

本間 光貴
ユニットリーダー

メンバー

池田 和由
上級研究員
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
honma.teruki [at] riken.jp ※[at]は@に置き換えてください。

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