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研究活動
HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門紹介
創薬化学AIアプリケーションユニット
創薬化学AIアプリケーションユニット
English
ユニットリーダー 池田 和由(いけだ かずよし)
kazuyoshi.ikeda[at]riken.jp (拠点:横浜地区)
- Emailの[at]は@にご変更ください。
- 2005
- 東京薬科大学大学院 (博士(生命科学))
- 2005
- 産業技術総合研究所 生命情報科学研究センター (CBRC) 特別研究員
- 2005
- 株式会社ファルマデザイン 主任研究員
- 2009
- EMBL-EBI Scientific Application Developer
- 2012
- 株式会社レベルファイブ 創薬インフォマティクス研究室 主任研究員兼室長
- 2016
- 慶應義塾大学薬学部 特任準教授
- 2020
- 理化学研究所 計算科学研究センター 上級研究員
- 2024
- 同 計算科学研究センター HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門 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(現職)
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
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。
主要論文
- 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. - 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. - 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.