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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
分⼦デザイン計算知能ユニット
分⼦デザイン計算知能ユニット
English
ユニットリーダー 池⼝ 満徳
(いけぐち みつのり)mitsunori.ikeguchi[at]riken.jp (拠点:横浜地区)
- Emailの[at]は@にご変更ください。
- 1994
- 東京大学大学院農学系研究科応用生命工学専攻博士課程修了。博士(農学)
- 1996
- 東京大学大学院農学生命科学研究科助手
- 2001
- 横浜市立大学大学院助教授
- 2007
- 横浜市立大学大学院准教授
- 2015
- 横浜市立大学大学院教授(現職)
- 2017
- 理化学研究所 医科学イノベーションハブ推進プログラム(MIH) 医薬プロセス最適化プラットフォーム推進グループ 分子設計インテリジェンスユニット ユニットリーダー
- 2021
- 理化学研究所計算科学研究センター(R-CCS) HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門 分子設計インテリジェンスユニット ユニットリーダー(現職)
キーワード
- 分子シミュレーション
- 人工知能
- 機械学習
- インシリコ創薬
研究概要
分子デザイン計算知能ユニットでは、今まで薬剤の開発が難しかった、動きがあり複雑な生体分子について、分子シミュレーションと人工知能を連携させ、生体系を制御する低・中・高分子を設計する方法の開発を目指しています。分子シミュレーションに、人工知能の方法を取り入れることで、精度と効率向上を目指した新たな方法開発を行っています。さらに、従来の低分子だけでなく、ニューモダリティの創薬として、ペプチドなどの中分子や、抗体などの高分子を薬剤として用いる技術にも取り組んでいます。
主な研究成果
本ユニットでは創薬における新規モダリティである、環状ペプチドおよび核酸医薬品について次のような研究成果を上げております。
環状ペプチドの研究:環状ペプチドは、細胞内のタンパク質間相互作用の阻害が可能な新規の薬剤候補化合物として注目されていますが、膜透過性の予測が困難です。
そこで、本ユニットでは、環状ペプチドの膜透過のメカニズムを分子動力学シミュレーションから明らかにするために、環状ペプチド特有の非天然アミノ酸の力場パラメータの開発を行い、また拡張サンプリング分子動力学計算法の一つであるgREST/REUS法を用いて膜透過過程のシミュレーションを行っております。最近、gREST/REUS法によるシミュレーショの結果から、特定の環状ペプチドにおいておもに、細胞膜と水中の界面で環状ペプチドの形状の違いが、膜の透過速度に大きく影響していることが現在までに明らかになってきました。これらの知見が、環状ペプチドの膜透過速度の予測方法の確立のための有用な知見となると考えています。
核酸医薬品の研究:核酸医薬品は、タンパク質が翻訳される前の上流に対して作用できるため、通常の低分子や抗体では標的にすることが難しかった疾患に対して適用できる新しい創薬モダリティとして期待されています。
本ユニットでは、スプライシング制御型アンチセンス核酸や分解型アンチセンス核酸のデザインを目指し、スプライシング制御型アンチセンスの実験に関するデータベース、およびデザインを補助するウェブツールの開発をしてきました( https://eskip-finder.org、Chiba et al., 2021. Zhu et al., 2023 )。こうしデータベースに基づき配列や構造に基づくアンチセンス核酸の分子をデザインしてゆきます。
主要論文
-
Shigeyuki Matsumoto, Hiroaki Iwata, Yuta Isaka, Ryo Kanada, Shoichi Ishida, Biao Ma, Yoshinobu Akinaga, Mitsugu Arakia, Shuntaro Chiba, Kei Terayama, Ryosuke Kojima, Atsushi Tokuhisab, Yohei Haradaa,Kazuhiro Takemurae, Teruki Honmac, Akio Kitao eand Yasushi Okuno:
"Precision spatiotemporal analysis of large-scale compound–protein interactions through molecular dynamics simulation"
PNAS Nexus, 4: pgaf094. (2025). -
Kaho Shionoya, Jae-Hyun Park, Toru Ekimoto, Junko S. Takeuchi, Junki Mifune, Takeshi Morita, Naito Ishimoto, Haruka Umezawa, Kenichiro Yamamoto, Chisa Kobayashi, Atsuto Kusunoki, Norimichi Nomura, So Iwata, Masamichi Muramatsu, Jeremy R. H. Tame, Mitsunori Ikeguchi, Sam-Yong Park, Koichi Watashi:
"Structural basis for hepatitis B virus restriction by a viral receptor homologue"
Nature Communications, 15: 9241. (2024). -
Mitsugu Araki, Toru Ekimoto, Kazuhiro Takemura, Shigeyuki Matsumoto, Yunoshin Tamura, Hironori Kokubo, Gert-Jan Bekker, Tsutomu Yamane, Yuta Isaka, Yukari Sagae, Narutoshi Kamiya, Mitsunori Ikeguchi, Yasushi Okuno:
"Molecular dynamics unveils multiple-site binding of inhibitors with reduced activity on the surface of dihydrofolate reductase"
Journal of the American Chemical Society, 146(42): 28685–28695. (2024). -
Masao Inoue, Toru Ekimoto, Tsutomu Yamane, and Mitsunori Ikeguchi:
"Computational Analysis of Activation of Dimerized Epidermal Growth Factor Receptor Kinase Using the String Method and Markov State Model"
Journal of Chemical Information and Modeling, 64(9): 3884-3895. (2024). -
Ryo Kanada, Atsushi Tokuhisa, Yusuke Nagasaka, Shingo Okuno, Koichiro Amemiya, Shuntaro Chiba, Gert-Jan Bekker, Narutoshi Kamiya, Koichiro Kato, Yasushi Okuno:
"Enhanced Coarse-Grained Molecular Dynamics Simulation with a Smoothed Hybrid Potential Using a Neural Network Model"
Journal of Chemiccal Theory and Computation,20(1): 7-17, (2024). -
Naoki Ogawa, Masateru Ohta, Mitsunori Ikeguchi:
"Conformational Selectivity of ITK Inhibitors: Insights from Molecular Dynamics Simulations"
Journal of Chemical Information and Modeling,63(24): 7860-7872, (2023). -
Alex Zhu,Shuntaro Chiba,Yuki Shimizu,Katsuhiko Kunitake,Yasushi Okuno,Yoshitsugu Aoki,Toshifumi Yokota:
"Ensemble-Learning and Feature Selection Techniques for Enhanced Antisense Oligonucleotide Efficacy Prediction in Exon Skipping"
Pharmaceutics, 15, 7, 1808, 2023. -
Hideaki Ohtomo, Tsutomu Yamane, Takashi Oda, Noriyuki Kodera, Jun-ichi Kurita, Yasuo Tsunaka, Romain Amyot, Mitsunori Ikeguchi, Yoshifumi Nishimura:
"Dynamic Solution Structures of Whole Human NAP1 Dimer Bound to One and Two Histone H2A-H2B Heterodimers Obtained by Integrative Methods"
Journal of Molecular Biology, 435(15): 168189. (2023). -
Tsutomu Yamane,Takahiro Nakayama,Toru Ekimoto,Masao Inoue,Keigo Ikezaki ,Hiroshi Sekiguchi,Masahiro Kuramochi,Yasuo Terao,Ken Judai,Minoru Saito ,Mitsunori Ikeguchi,Yuji C. Sasaki:
"Comparison of the Molecular Motility of Tubulin Dimeric Isoforms: Molecular Dynamics Simulations and Diffracted X-ray Tracking Study"
International Journal of Molecular Sciences, 24(20): 15423. (2023).
関連プレスリリース等
- 遺伝性神経・筋疾患の治療法開発を目的としたエクソン・スキップのデータベースおよび機械学習モデルに基づいた予測システムを世界で初めて開発・公開しました
(2021年6月9日、理化学研究所ウェブサイト)