岩田 浩明

最終更新日時: 2019/06/25 07:43:14

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氏名(漢字／フリガナ／アルファベット表記)
岩田 浩明／イワタ ヒロアキ／Iwata, Hiroaki
所属部署・職名(部局／所属／講座等／職名)
医学研究科／人間健康科学系専攻臨床看護学講座／特定助教
取得学位
学位名(日本語) 学位名(英語) 大学(日本語) 大学(英語) 取得区分
修士（情報科学） 北海道大学
博士（情報学） 京都大学
researchmap URL
https://researchmap.jp/iwata97
研究テーマ
(日本語)
人工知能を用いたビッグデータ解析や分子動力学シミュレーションによる創薬関連手法の開発
(英語)
Development of in silico drug discovery method using big data analysis with artificial intelligence and molecular dynamics simulation
研究概要
(日本語)
我々の研究の目的は、化合物構造から標的タンパク質・薬効・フェノタイプ等を予測する機械学習モデルを構築することである。任意の化学構造式を入力することによりその予測結果を出力するAIシステムの開発を目指す。また、標的タンパク質と薬剤候補分子のドッキング計算における結合様式の予測、バーチャルスクリーニングの高精度化を目指している。これらの技術開発により、新薬開発の成功確率の向上を実現する。
(英語)
The purpose of our research is to construct a machine learning model that predicts target proteins, efficacies, phenotypes, etc. from chemical structures. We aim to develop an AI system that outputs the prediction result by inputting an arbitrary chemical structural formula. In addition, we aim to predict binding modes of target proteins and drug candidate molecules by docking simulation and to improve the accuracy of virtual screening methods. These technological developments will improve the success rate of new drug development.
研究分野（キーワード）
キーワード(日本語) キーワード(英語)
ケモインフォマティクス chemoinformatics
バイオインフォマティクス bioinformatics
インシリコ創薬 In silico drug discovery
target protein 標的タンパク質
分子動力学シミュレーション molecular dynamics simulation
機械学習 machine learning
製剤 pharmaceutical formulation
論文
著者 著者(日本語) 著者(英語) タイトル タイトル(日本語) タイトル(英語) 書誌情報等 書誌情報等(日本語) 書誌情報等(英語) 出版年月 査読の有無 記述言語 掲載種別 公開
Kei Terayama, Hiroaki Iwata, Mitsugu Araki, Yasushi Okuno, Koji Tsuda Kei Terayama, Hiroaki Iwata, Mitsugu Araki, Yasushi Okuno, Koji Tsuda Kei Terayama, Hiroaki Iwata, Mitsugu Araki, Yasushi Okuno, Koji Tsuda Machine Learning Accelerates MD-based Binding-Pose Prediction between Ligands and Proteins Machine Learning Accelerates MD-based Binding-Pose Prediction between Ligands and Proteins Machine Learning Accelerates MD-based Binding-Pose Prediction between Ligands and Proteins Bioinformatics, 34, 5, 770-778 Bioinformatics, 34, 5, 770-778 Bioinformatics, 34, 5, 770-778 2018 有 英語 研究論文(学術雑誌) 公開
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Michio Iwata, Ryusuke Sawada, Hiroaki Iwata, Masaaki Kotera, Yoshihiro Yamanishi Michio Iwata, Ryusuke Sawada, Hiroaki Iwata, Masaaki Kotera, Yoshihiro Yamanishi Michio Iwata, Ryusuke Sawada, Hiroaki Iwata, Masaaki Kotera, Yoshihiro Yamanishi Elucidating the modes of action for bioactive compounds in a cell-specific manner by large-scale chemically-induced transcriptomics Elucidating the modes of action for bioactive compounds in a cell-specific manner by large-scale chemically-induced transcriptomics Elucidating the modes of action for bioactive compounds in a cell-specific manner by large-scale chemically-induced transcriptomics Scientific Reports, 7 Scientific Reports, 7 Scientific Reports, 7 2017 有 英語 研究論文(学術雑誌) 公開
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タイトル言語:
講演・口頭発表等
タイトル タイトル(日本語) タイトル(英語) 会議名 会議名(日本語) 会議名(英語) 主催者 主催者(日本語) 主催者(英語) 開催年月日 記述言語 会議種別 公開
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タイトル言語:
書籍等出版物
著者 著者(日本語) 著者(英語) タイトル タイトル(日本語) タイトル(英語) 出版社 出版社(日本語) 出版社(英語) 出版年月 記述言語 担当区分 公開
岩田浩明, 小島諒介, 玉田嘉紀 岩田浩明, 小島諒介, 玉田嘉紀 岩田浩明, 小島諒介, 玉田嘉紀 創薬とIT 創薬とIT 創薬とIT ニューサイエンス社 ニューサイエンス社 ニューサイエンス社 2019/05 共著 公開
タイトル言語:
外部資金：競争的資金 (科学研究費補助金)
種別 代表/分担 テーマ(日本語) テーマ(英語) 期間
新学術領域研究（研究領域提案型） 代表 最適化アルゴリズムを用いたドラッガブルポケット構造の高速探索手法の開発 2018/04/01〜2020/03/31

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