目バーチャルスクリーニング

1. 目バーチャルスクリーニング第21回オープンバイオ研究会 2017年3月25日(土) 於北陸先端科学技術大学院大学 Human insight in drug discovery: docking pose selection in protein-ligand docking and hit-compounds selection in structure-based virtual screening Kazuki Z Yamamoto*, Yoshitaka Moriwaki, Keita Oda, Masahito Ohue, Itsuo Nakane, Ryunosuke Yoshino, Hayase Hakariya, Tadaaki Mashimo, Mitsuhito Wada, Fukunishi Yoshifumi (submitted)

2. 創薬のプロセス N N N N NH2 NH N O N N NHN N 薬物標的決定リード化合物探索リード化合物最適化非臨床試験臨床試験申請承認バーチャルスクリーニング(計算機による化合物選別) 2~3年 3~5年 3~7年 1~2年

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5. BoFセッション薬のタネ発見のための計算技術と創薬知 ― 人智と計算の融合の可能性を探る 2016/9/29(木) 13:30-15:00 @会議室1 ©@souyakuchan 13:30 薬のタネ発見のための計算技術と創薬知BoF（はじめに）大上雅史（東工大） 13:35 リガンド情報に基づくバーチャルスクリーニング山西芳裕（九大） 13:45 タンパク質構造を利用したバーチャルスクリーニングとその周辺千見寺浄慈（名大） 13:55 新規薬剤候補の発見に向けたタンパク質MDシミュレーション森脇由隆（分子研・JSPS） 14:05 バーチャルスクリーニングを支える機械学習技術田部井靖生（東工大・JSTさきがけ） 14:15 ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング馬場雪乃（京大） 14:25 化合物選抜におけるメディシナルケミストの着眼点中野浩史（東大） 14:35 ligand pose に関する visual inspection の有効性検証山本一樹（東大） 14:45 まとめ山本一樹（東大）

6. BoFセッション薬のタネ発見のための計算技術と創薬知本BoFの主旨創薬プロセスの加速を目指した計算による薬の候補化合物選別技術（バーチャルスクリーニング, VS）の研究が進んでいる．標的タンパク質の構造情報を活用するSBVS，複数のタンパク質と化合物の相互作用情報を活用するCGBVSなど様々な方法論が提案されているが，今なお研究者がしのぎを削ってスクリーニング性能の改善を目指している．一方で創薬科学者，メドケム研究者の目利き (visual inspection) のような，人手による要素も創薬過程においては無くてはならないものであるが，情報科学との融合，VSの方法論への反映のための手段は，必ずしも整備されているとは言い難い．本セッションでは，既存のVS手法を俯瞰した上で，人間がどのような視点を創薬プロセスで使うのかという「創薬知」に迫り，人間と計算の融合（ヒューマンコンピュテーション），ひいては創薬と citizen science との連携の実現可能性について，多様な観点から議論したい．

7. Stewart, et al. Bioorg Med Chem, 14: 7011-7022 (2006) メディシナルケミストの構造展開の知見をルール化．入力された化合物からルールベースの構造変換を自動的に行い化合物を提案． homologation-C NC-switch 事例

8. 薬物トランスポーターの研究者11人に，259化合物について基質になりそうかどうかを投票してもらった (expert opinion) expert opinionを入れてSVM学習をした方がAUC向上 Ose, et al. J Pharmaceut Sci, 105: 2222-2230 (2016) 事例 BoFセッション薬のタネ発見のための計算技術と創薬知

9. 250万化合物の中からSirtuin 1阻害化合物を探せ！参加グループは阻害活性を有する化合物を予測・選択し、提出します。提出された化合物の阻害活性を，サーマルシフトアッセイ，固定濃度阻害率測定，IC50測定実験によって評価します。第３回となる本コンテストでは、Human NAD-dependent protein deacetylase sirtuin 1 (SIRT1)を標的とし、SIRT1の脱アセチル化を阻害する新規化合物の探索をテーマとしました。第４回IT創薬コンテスト開催決定！ 2017年５月9日 START！主催 NPO法人並列生物情報処理イニシアティブ (IPAB) 協賛国立大学法人東京工業大学協力東京工業大学スマート創薬研究ユニット (ACDD) 宣伝

10. 人間の力をつかう＝クラウドソーシング 2017/3/25 オープンバイオ研究会大上雅史

11. プロトコル 2017/3/25 オープンバイオ研究会大上雅史 1271個の化合物に投票

12. 良さそうな化合物を選ぶ (demo) 2017/3/25 オープンバイオ研究会大上雅史

13. 投票傾向 2017/3/25 オープンバイオ研究会大上雅史

14. 投票者のクオリティチェック 2017/3/25 オープンバイオ研究会大上雅史

15. みんなの投票をまとめると選択能力がありそう？ 2017/3/25 オープンバイオ研究会大上雅史

18. 人間の力を集める 2017/3/25 オープンバイオ研究会大上雅史

19. 謝辞 2017/3/25 オープンバイオ研究会大上雅史安定を捨てリスクを取った"起業家医師”の本音｜「未来2017」インターン下ばたら記（後編） | クーリエ・ジャポン https://courrier.jp/news/archives/76022/

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