インテリジェントバイオインフォマティクス研究チーム
チーム概要
富井 健太郎
研究チーム長
インフォメーション
第21回AIセミナー「創薬研究へのAIの活かし方
～今AI創薬に求められるデータとキュレーション～」
創薬・ライフサイエンスの研究分野の多様かつ膨大なデータを目的に応じて活用可能にする技術やデータベースについて議論します。
創薬・ライフサイエンスの分野では、化合物からタンパク質の活性、表現型、(Q)SARに至るまで多様かつ膨大なデータベースが開発され、日々アップデートが行われています。こういった膨大なデータの効率的な処理による情報抽出とデータの質を担保するキュレーションの自動化が喫緊の課題となっています。また今後の創薬・ライフサイエンスデータの一層の蓄積を考えると、データを最大限に活かすために、人工知能の活用に大きな期待が寄せられています。本セミナーでは、創薬研究の核の一つである化合物とタンパク質の相互作用予測に向けた研究や創薬・ライフサイエンス研究の基盤をなすデータベース開発の第一線でご活躍の先生をお招きし、創薬支援に向けた最新の研究やデータベースのキュレーション技術等ついてご講演いただきます。
論文リスト
Protein ligand binding site prediction using graph transformer neural network
Ryuichiro Ishitani ,Mizuki Takemoto and Kentaro Tomii
PLOS ONE(2024)
Neuronal and non-neuronal functions of the synaptic cell adhesion molecule neurexin in Nematostella vectensis
Christine Guzman, Kurato Mohri, Ryotaro Nakamura, Minato Miyake, Yuko Tsuchiya, Kentaro Tomii and Hiroshi Watanabe
Nat. Commun.(2024) 15(1) 6495.
PoSSuM v.3: A Major Expansion of the PoSSuM Database for Finding Similar Binding Sites of Proteins
Yuko Tsuchiya, Tomoki Yonezawa, Yu Yamamori, Hiroko Inoura, Masanori Osawa, Kazuyoshi Ikeda, and Kentaro Tomii
J. Chem. Inf. Model.(2023).
研究者紹介
| 写真 | 役職＆名前 | 専門分野 | メールアドレス HP |
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研究チーム長 富井 健太郎 |
計算生物学 | |
テクニカルスタッフ 猪浦 裕子 |
