技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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東京科学大学
情報理工学院
生物データ解析 (バイオインフォマティクス) の分野に1990年頃から取り組み、関連学会の設立と運営に尽力してきた。スパコンやクラウドなどの高性能計算を使って大規模な問題を解くことを独自の特徴とし、国のスパコン政策における委員なども歴任しながら大規模なバイオ計算の研究分野を牽引してきた。
具体的な研究テーマとしては、腸内・口腔内メタゲノム配列解析、タンパク質相互作用の網羅的予測、高速な化合物バーチャルスクリーニング、環状ペプチドの体内動態予測などがある。
多くのテーマにおいて、独自のソフトウェアやデータベースを公開しており、世界最大規模の計算資源を用いた分子シミュレーションと機械学習を併用するアプローチをユニークな特徴としている。
日本バイオインフォマティクス学会の設立 (1999年) や、情報処理学会におけるバイオ情報学研究会の設立・運営に携わり、人工知能学会理事などを歴任してきた。
アステラス製薬および東京大学との共同による熱帯病向け創薬プロジェクトでは、2013年に第11回産学官連携功労者表彰 厚生労働大臣賞を受賞した (テーマ名:「顧みられない熱帯感染症」創薬研究データベースの開発) 。
NPO法人「並列生物情報処理イニシアティブ」 (1999年設立、2003年NPO認定) では、理事長を長く務め、計算に基づく創薬の独自コンテストを4回開催し、国内外から多くの参加チームを集めた。コンテストで発見された化合物などの成果は毎回、学術論文として発表した。
最近は特に2つのテーマに集中している。第一は、今回の講演テーマである中分子創薬に関連する技術開発である。中でも特に、環状ペプチドの細胞膜透過性予測では、産業界とも連携して様々な膜関連テーマに大規模シミュレーションと深層学習を適用している。第二は、数十億化合物級の低分子化合物ライブラリに対するバーチャルスクリーニングを高速に実行するための研究で、有望なフラグメントのドッキング情報を収集し、それらの組合せとして表現できる化合物を高速に列挙する手法を様々に構築している。その中には、量子アニーリングを利用するアプローチも含まれており、国の量子計算プロジェクトの助成も受けながら、様々なシステムを試作している。
兼業先の理化学研究所では、AI for Scienceの推進のための研究マネージメントの役割を果たしながら、理研の「富岳」や新スパコン「理究」を利用したAIによる科学推進の研究に携わっている。
| 会場 | 開催方法 | ||
|---|---|---|---|
| 2026/9/30 | 中分子医薬品開発にむけた大規模シミュレーションおよび機械学習 (AI) 技術の活用 | オンライン | |
| 2026/10/15 | 中分子医薬品開発にむけた大規模シミュレーションおよび機械学習 (AI) 技術の活用 | オンライン |