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研究活動
AI for Scienceプラットフォーム部門紹介
生命・医科学アプリインターフェース基盤開発ユニット
生命・医科学アプリインターフェース基盤開発ユニット
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ユニットリーダー 松永 康佑
（まつなが やすひろ）
ymatsunaga[at]riken.jp （拠点：神戸）- Emailの[at]は@にご変更ください。
- 2007
- 神戸大学大学院自然科学研究科情報メディア科学専攻博士課程修了
- 2007
- 横浜市立大学大学院国際総合科学研究科博士研究員
- 2008
- 理化学研究所次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発プログラム分子スケールチーム特別研究員
- 2011
- 理化学研究所計算科学研究機構（現：計算科学研究センター（R-CCS））粒子系生物物理研究チーム 基礎科学特別研究員
- 2014
- 理化学研究所計算科学研究機構（現：計算科学研究センター（R-CCS））粒子系生物物理研究チーム 研究員
- 2016
- 科学技術振興機構さきがけ「計測技術と高度情報処理の融合によるインテリジェント計測・解析手法の開発と応用」研究員
- 2018
- 理化学研究所計算科学研究センター（R-CCS） 粒子系生物物理研究チーム 研究員
- 2019
- 埼玉大学大学院理工学研究科准教授（現職）
- 2025
- 理化学研究所計算科学研究センター（R-CCS） AI for Scienceプラットフォーム部門 生命・医科学アプリインターフェース基盤開発ユニット ユニットリーダー（現職）
キーワード
- 統合モデリング
- データ同化
- 分子動力学シミュレーション
研究概要
生体高分子の構造とダイナミクスは生命活動の維持を担っているだけでなく疾患にも関連していることが多く、それらの詳細を観察し理解することは重要です。我々は、近年発達している強力な実験手法であるHigh-Speed AFMやCryo-EM/ET等の最先端の計測技術で得られる計測データと、シミュレーションデータをシームレスに組み合わせるためのAI基盤技術を開発し、生体分子構造・ダイナミクスの詳細を観察するためのアプリインターフェイスやワークフローを提供します。また、高性能計算による科学研究のために開発されたソフトウェアとAIを結びつけるためのアプリインターフェイス基盤を開発しています。
主要論文
-
J. Jung, K. Yagi, C. Tan, H. Oshima, T. Mori, I.Yu, Y. Matsunaga,C. Kobayashi, S. Ito, D. Ugarte La Torre, Y. Sugita*
"GENESIS 2.1: High-Performance Molecular Dynamics Software for Enhanced Sampling and Free-Energy Calculations for Atomistic, Coarse-Grained, and QM/MM models",
J. Phys. Chem. B. 128, 6028-6048 (2024). -
T. Ishizone*, Y. Matsunaga, S. Fuchigami, and K. Nakamura
"Representation of Protein Dynamics Disentangled by Time-Structure-Based Prior",
J. Chem. Theory Comput. 20, 436-450 (2023). -
Y. Matsunaga*, S. Fuchigami, T. Ogane, and S. Takada
"End-to-End Differentiable Blind Tip Reconstruction for Noisy Atomic Force Microscopy Images",
Sci. Rep. 13, 129 (2023) -
Y. Matsunaga, M. Kamiya, H. Oshima, J. Jung, S. Ito, and Y. Sugia*
“Use of multistate Bennett acceptance ratio method for free-energy calculations from enhanced sampling and free-energy perturbation”,
Biophys. Rev. 14, 1503-1512 (2022). -
T. Ogane, D. Noshiro, T. Ando, A. Yamashita, Y. Sugita, and Y. Matsunaga*
“Development of hidden Markov modeling method for molecular orientations and structure estimation from high-speed atomic force microscopy time-series images”,
PLoS Comput. Biol. 18, e1010384 (23 pages) (2022). -
Y. Matsunaga, and Y. Sugita*
“Use of single-molecule time-series data for refining conformational dynamics in molecular simulations”,
Curr. Opin. Struct. Biol. 61, 153-159 (2020). -
Y. Matsunaga, and Y. Sugita*,
“Linking time-series of single-molecule experiments with molecular dynamics simulations by machine learning”,
eLife 7, e32668 (2018). -
Y. Matsunaga, and Y. Sugita*,
“Refining Markov State Models for conformational dynamics using ensemble-averaged data and time-series trajectories”,
J. Chem. Phys. 148, 241731 (2018).
