10月25日（月）Zoom ブレイクアウトルーム＜チュートリアル＞
TS-01 第24回FMO研究会
FMOデータベースの最新機能紹介と実践チュートリア
ル-COVID-19関連タンパク質の分子認識機構解析TS-02 半日で知る、化学分野のデータサイエンスおよび人工知能概要：「FS-08:化学データサイエンスおよび人工知能討論、勉強会」立ち上げ会協賛

TS-01

日時： 2021 年 10 月 25 日 13:00-17:00

第 24 回 FMO 研究会
FMO データベースの最新機能紹介と実践チュートリアル-COVID-19 関連タンパク質の分子認識機構解析24th FMO seminar
FMO Database tutorial
開催趣旨：
フ ラ グ メ ン ト 分 子 軌 道 （ FMO ） 計 算 結 果 を 収 載 し た FMO デ ー タ ベ ー ス (FMODB;
https://drugdesign.riken.jp/FMODB/) は、2019 年 2 月の一般公開以来データ数を増やし、8 月 16 日
時点で 13230 構造を公開している。最近では新型コロナウイルス感染症（COVID-19）特集ページを開設するなどの取り組みが広がっている。本セッションでは、FMODB の概要を紹介するとともに、実際に FMODB に登録されているデータを用いて、創薬研究に用いるための解析方法について紹介する。FMODB の詳細を知りたい方、実際に FMO 計算結果を解析してみたい方のご参加をお待ちします。
モデレーター：

福澤 薫 Kaori Fukuzawa
星薬科大学 Hoshi University
高谷 大輔 Daisuke Takaya
理化学研究所 RIKEN BDR~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
1. はじめに 13:00-13:05
福澤 薫 Kaori Fukuzawa
星薬科大学 Hoshi University
2. FMODB の最新の開発状況と機能の紹介 13:05-13:40
高谷 大輔 Daisuke Takaya
理化学研究所生命機能科学研究センター RIKEN BDR
量子化学計算の一つである FMO 法により得られる相互作用エネルギー(IFIE/PIEDA)はタンパク質-リガンド間相互作用解析及び創薬研究への応用が期待されている。私たちのグループでは FMO 計算データの蓄積を目的とした FMODB を開発し、FMODD コンソーシアムのメンバーによる計算、自動化前処理プロトコールで計算された結果等の FMO データを閲覧するための簡便なインターフェイスをホームページから提供している。本セクションでは FMODB が提供する機能や最新の開発状況について紹介したい。
休憩 13:40-13:50
3. ＜チュートリアル＞FMODB を活用したリガンド-タンパク質間相互作用解析 13:50-14:50
半田 佑磨 Yuma Handa
星薬科大学 Hoshi University
FMODB に収載されている、タンパク質―リガンド複合体の登録データを用いた解析を行う。COVID-19 関
連タンパク質である Main protease や、エストロゲン受容体(ER) β 複合体の計算結果を例に、FMODB のweb インターフェイスおよび FMO 専用 GUI の BioStation Viewer を使用した IFIE/PIEDA 解析の流れを解説し、リガンド結合性の評価や重要な相互作用の抽出について実践する。
休憩 14:50-15:10
4. ＜チュートリアル＞FMODB を活用したタンパク質-タンパク質間相互作用解析 15:10-16:10
渡邉 一樹 Kazuki Watanabe
千葉大学 Chiba University
タンパク質－タンパク質間相互作用の例として、COVID-19 関連タンパク質である Spike タンパク質と抗体との結合性について、FMODB の web インターフェイスおよび BioStation Viewer を用いた解析を実践する。
さらに、FMO 計算による結合エネルギーと IC50 との相関解析についても実施する。

休憩 16:10-16:20
5. FMODB の進捗と今後の課題 16:20-16:40
渡邉千鶴 Chiduru Watanabe
理化学研究所生命機能科学研究センター, JST さきがけ RIKEN Center for Biosystems
Dynamics Research, JST PRESTOFMODB データ蓄積において高分解能 X 線結晶構造データの収集や、GAMESS データの FMODD 登録に向けた取り組みなどの進捗を紹介する。また、FMO 創薬コンソーシアムの活動の一環として、富岳を利用した MD スナップショットやドッキングデータ等の一連の大規模 FMO 計算のデータの登録が今後加速することが予測されるため、そのような大規模データの取り扱い等、今後の FMODB の開発に向けた課題を紹介する。
6.

総合質疑応答＆個別相談 16:40-17:00~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~※ 事前の準備についてチュートリアルでの説明と並行して、実際に FMODB、BioStation Viewer の操作を行っていただきます。希望者は FMO 創薬コンソーシアムのホームページから公開されている BioStation
Viewer の事前インストールを行ってください。
なおチュートリアルで実際に使用する最新版の BioStation Viewer 等のプログラムやデータについては、チュートリアル開催の一週間前 (10/18)をめどに下記のサイトでご案内する予定です。
https://drugdesign.riken.jp/pub/CBI2021tut/※ オリジナルエコバック配布について希望者（事前申し込み・先着 30 名様）に FMODD・FMODB ロゴ入りオリジナルエコバッグを配布する予定です。

TS-02

日時： 2021 年 10 月 25 日 13:00-17:00

半日で知る、化学分野のデータサイエンスおよび人工知能概要：「FS-08:化学データサイエンスおよび人工知能討論、勉強会」立ち上げ会協賛
A Half-day Overview of Data Science and Artificial Intelligence in the Field of Chemistry:"FS-08: Chemical Data Science and Artificial Intelligence Discussion, Work Shop"
Kick-off Meeting Sponsorship
モデレータ－： 湯田 浩太郎

Kohtaro Yuta (株式会社インシリコデータ In Silico Data, Ltd.)

化合物分野で最近頻繁に聞かれる言葉として、薬物デザイン、仮想スクリーニング、ドラグリポジショニング、毒性予測／評価、機能性化合物デザイン等の言葉（手法）がある。更には動物実験代替法研究分野での展開も急速に進行している。これらの手法はインシリコ（コンピュータ－）上で展開される研究である。これら手法の実施基本技術としてデータサイエンスや人工知能が展開されてきた。また、これらの基本技術はバイオや医療分野でも中核技術となる。関連で、DB、ネットワーク、クラウド等も関与してくる。
今後、5 年、10 年先まで同じ研究手法を継続できる保証はない。研究の大きな流れは、研究分野の異なる研究者との分野間連携・融合や学際研究となっている。このような将来の研究発展や変化に寄与できる可能性を有するデータサイエンスや人工知能を武器と出来れば心強い。さらには、自分の研究に付加価値を付けることも可能となる。
◆参加していただきたい方々：データサイエンスや人工知能の素人の方、及び専門の方
１．WET 研究者であるが、インシリコ関連技術を自分の研究に適用したい、あるいは興味を持っている研究者。従って、インシリコ関連技術に関しては初心者となる。
２．データサイエンスや人工知能の専門研究者であるが、アプリに関する知識が無い。
即ち、化学分野の基礎知識が無く、化学分野への展開が出来ない意味での初心者。
◆今回のチュートリアル内容の基本方針：化学研究分野での適用技術中心の解説
本チュートリアルは、研究を実施する観点で全体を俯瞰できるようにすることである。即ち、自分の研究にデータサイエンスや人工知能を適用する適用技術中心に説明する。
実際にデータサイエンスや人工知能を適用するのに必要な内容、即ち、①適用時の全体およびデータの流れ、②個々の手法の役割や適用限界、③化合物情報をコンピュータで扱うためのアナログ情報からデジタル情報への変換技術、④数値データの扱い方、⑤サンプル収集の留意点、⑥データ解析結果の評価法等の実施適用技術を中心に全体を説明する。
◆今回のチュートリアルの達成目標：
・化学分野のデータサイエンスや人工知能の全体概要を知る。
・WET 及び DRY 研究者間のコミュニケーションが取れて、共同研究を進められること。
・将来の研究の変化に追随できるように化学データサイエンスおよび人工知能を知る。

化学関連研究の達成を、車で移動することに例えたイメージ図

今回のチュートリアルでの討論内容概略