著者
中津井 雅彦 鎌田 真由美 荒木 望嗣 奥野 恭史
出版者
公益社団法人 日本薬理学会
雑誌
日本薬理学雑誌 (ISSN:00155691)
巻号頁・発行日
vol.149, no.6, pp.281-287, 2017 (Released:2017-06-14)
参考文献数
7

医薬品研究開発プロセスの効率化によって研究開発コストを抑制することは製薬業界にとっての急務であり,人工知能(AI)や分子シミュレーションの技術を駆使した「インシリコ創薬」に大きな期待が寄せられている.しかし,これまでの「インシリコ創薬」においては,主に計算機性能の不足により,①膨大な化合物ライブラリから疾患原因タンパク質と結合する化合物を網羅的に探索できない,②医薬品候補化合物の薬理活性を正確に予測することが難しい,といった課題があった.本稿では,これらの課題の解決を目指して筆者らが取り組んできた,スーパーコンピュータ「京」を活用した世界最大規模の高速・超並列バーチャルスクリーニング,および大規模分子動力学シミュレーションを活用したタンパク質-化合物結合親和性の高精度予測について紹介するとともに,次期のスーパーコンピュータであるポスト「京」の圧倒的な計算性能が実現するインシリコ創薬の未来を展望する.
著者
荒木 望嗣 中津井 雅彦 広川 貴次 金井 千里 佐藤 美和 岡本 敦之 服部 一成 志水 隆一 奥野 恭史
出版者
公益社団法人 日本化学会・情報化学部会
巻号頁・発行日
pp.12-13, 2015 (Released:2015-10-01)
参考文献数
2

創薬プロセスの初期段階において、医薬品候補化合物を効率的に探索して構造最適化するためのインシリコ創薬技術が求められている。本研究では、スパコン「京」を用いることで、世界最大規模の化合物-タンパク質相互作用空間における超高速かつ高精度な医薬品候補探索を実現するための「インシリコ創薬基盤」を構築し、創薬現場での実践的利用を目指している。現在までに我々は、CGBVS法(Chemical Genomics-based Virtual Screening method)を「京」に実装・チューニング することで、膨大な化合物空間と多数の創薬標的タンパク質候補との大規模相互作用の高速予測を可能にした。更にMP-CAFEE法(Massively Parallel Computation of Absolute binding Free Energy method)を「京」に実装することで、タ ンパク質と化合物との結合自由エネルギー(結合親和性)の高精度予測を可能にした。本発表では当該プロジェクトの取り組み状況と現在までの成果について紹介する。