名古屋大学大学院情報学研究科の坂尻 由子 研究員、山西 芳裕 教授、岡山大学学術研究院医歯薬学域の澤田 隆介 助教、九州工業大学院情報工学研究院の柴田 友和 研究員の研究グループは、AlphaFold^注3）に代表されるAI技術で得られた全てのヒトタンパク質の立体構造をドッキングシミュレーションと機械学習モデルで解析し、薬の効能や毒性・副作用を予測する新しい計算手法を開発しました。約8千種類の既存薬と約2万種類のヒトタンパク質の結合親和性のシミュレーションから、様々な疾患に対する既存薬の新規効能を網羅的に予測できることを示しました。さらに、数百種類の毒性に対する薬の副作用を機械学習モデルで予測し、副作用の発現に関与するタンパク質を抽出することにも成功しました。本研究の提案手法は、薬のメカニズムの理解や医薬品開発の期間短縮や費用削減に貢献することが期待されます。
本研究成果は、2024年6月21日午前9時（日本時間）付Cell Press社「iScience」で公開されます。

https://www.nagoya-u.ac.jp/researchinfo/result/2024/06/-ai-5.html