成果報告書詳細
管理番号20140000000381
タイトル平成22年度成果報告書 平成20年度第1回採択産業技術研究助成事業 08A01032c ケミカルゲノミクス情報に基づく高性能なインシリコ創薬システムの研究開発 平成22年度終了
公開日2014/7/1
報告書年度2010 - 2010
委託先名国立大学法人京都大学 奥野恭史
プロジェクト番号P00041
部署名技術開発推進部
和文要約1.「リード展開性」の予測による化合物最適化指針の推定:
化合物の最適化指針を計算で提示する方法論として、フラグメントベースの構造展開(構造変換)アルゴリズムの開発を行った。具体的には、「相互作用マシンラーニング法」と「遺伝的アルゴリズム」を組み合せたフラグメントベースの化合物最適化計算法を開発し、GPCRのβ2アドレナリン受容体の化合物デザインを行い、実際に合成・活性評価を行ったところ、44%という驚異的なヒット率を示した。
2.総合的なインシリコ創薬システムの開発:
上記1から3の計算を実装したインシリコ創薬システムのパッケージ開発を行った。
英文要約1.Extraction of chemical knowledge for lead optimization:
As a first step for development of new computational methods for lead optimization, we have developed a fragment-based lead optimization algorithm which consists of CGBVS and genetic algorithm (GA). We generated a set of lead compounds for beta2 adrenergic receptor using this method and evaluated its signaling activity through in vitro assays. As the result, 44% of the compounds set show the bioactivities, indicating that our method has high potential for lead optimization.
2.Development of an integration system for in silico drug discovery:
We have developed an integration system for in silico drug discovery, including the technologies we have been developing in this research project.
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