CBI学会2022年大会
Chem-Bio Informatics Society(CBI) Annual Meeting 2022

新しい医薬品の概念が変える医療〜次世代モダリティ、
デジタルセラピー〜
New concept of medicine will change the medical care
〜 New Modality and Digital Therapy 〜

会期：2022年10月25日（火）- 27日（木）

会場：タワーホール船堀（東京都江戸川区船堀4-1-1）

情報計算化学生物学会(CBI学会)

CBI 学会 2022 年大会

新しい医薬品の概念が変える医療～次世代モダリティ、デジタルセラピー～
会期： 2022 年 10 月 25 日(火)－27 日(木)会場：タワーホール船堀（東京都江戸川区船堀 4-1-1）
CBI 学会 2022 年大会
大会長：坂田 恒昭（大阪大学共創機構）
実行委員長：
福澤 薫 （大阪大学大学院薬学研究科）
プログラム委員長：
荻島 創一（東北大学 東北ﾒﾃﾞｨｶﾙ･ﾒｶﾞﾊﾞﾝｸ機構）
プログラム副委員長：
池田 和由（理化学研究所／慶應義塾大学）----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Chem-Bio Informatics Society (CBI) Annual Meeting 2022

“New concept of medicine will change the medical care
～New Modality and Digital Therapy～
Dates: October 25 (Tue) – 27 (Thu), 2022
Venue: Tower Hall Funabori (4-1-1 Funabori, Edogawa-ku, Tokyo)
Conference Chairperson

Tsuneaki Sakata (Osaka University)
Organizing Chairperson

Kaori Fukuzawa (Osaka University)
Program Chairperson

Soichi Ogishima (Tohoku Medical Megabank Organization)
Program Vice-Chairperson

Kazuyoshi Ikeda (RIKEN/Keio University)

CBI 学会 2022 年大会事務局
Chem-Bio Informatics Society (CBI) Annual Meeting 2022 Secretariat

プログラム10⽉24⽇(⽉)⽇付

⼩ホール（5F）

時間＜市⺠講座＞

10
⽉

|

⽇

17:00

(⽉)

401
＜チュートリアル＞『分⼦ロボットと循環農⼯業︓持続可能な未来

TS-01 計算毒性学研究会「化学関連研究⽀援システムの理解、 TS-02 第29回FMO研究会 「FMOデータベースのを⽬指して』

確認、適⽤」

実践チュートリアル -⽣体⾼分⼦の認識機構解析︓

司会︓⼭村 雅幸（東京⼯業⼤学）

モデレーター︓湯⽥ 浩太郎（株式会社インシリコデータ）

MD連携、核酸分⼦解析-」

⼩⻑⾕ 明彦（東京⼯業⼤学名誉教授）

講師︓モデレーター︓ 加藤 幸⼀郎（九州⼤学）、

⼤津 厳⽣（筑波⼤学⼤学院）

東⽥ 欣也（株式会社モルシス）「CLARITYおよびCLARITY PV ⾼⾕ ⼤輔（⼤阪⼤学）、渡邉 千鶴（理化学研究所）

浜⽥ 省吾（東北⼤学）

によるトランスレーショナル・セーフティ・リサーチ」

⻄⽥ 暁史（東京農業⼤学）

古賀 裕美（富⼠通株式会社）「富⼠通が⾏う、AI創薬のための

13:00 吉⽥ 省⼦（北海道⼤学）

24

研修室（4F）＜チュートリアル＞

研究⽀援」
結城 伸哉（株式会社Elix）「AI創薬プラットフォームElix
Discovery™の活⽤事例及びAI創薬最新動向」
講師交渉中（NVIDIA）「未定」
湯⽥ 浩太郎（株式会社インシリコデータ）「データサイエンスと⼈⼯知能を併⽤した「マルチターゲット創薬」の実施」
湯⽥ 浩太郎（株式会社インシリコデータ）「研究⽀援システム
適⽤上での重要な留意事項」と閉会の挨拶

10⽉25⽇(⽕)【1⽇⽬】
⽇付

⼤ホール（5F） LIVE配信

時間
10:00
|
10:10

桃源（2F）

福寿（2F）

平安（2F）＜ランチョンセミナー＞＜ランチョンセミナー＞

LS-01 株式会社Elix

LS-02 ドットマティクス株式会社 LS-03 株式会社モルシス

開会式、会⻑挨拶

10:10 ＜⼤会⻑講演＞|

C-01 坂⽥ 恒昭（⼤阪⼤学共創機構）

10:30 「新しい医薬品の概念が変える医療」＜プレナリー講演＞『ウィズコロナ社会におけるライフサイエンス』
座⻑︓坂⽥ 恒昭（⼤阪⼤学共創機構）

10:30 P-01 永井 良三（⾃治医科⼤学）
|

12:00

「情報化時代の医学研究」
P-02 澤⽥ 拓⼦（塩野義製薬株式会社）「新型コロナ感染症への挑戦 -シオノギ流ヘルスケア戦
略と社会課題への取組み-」

12:00
|

結城 伸哉「AI創薬最新動向とオールイ 『マルチモダリティ時代に対応す『創薬モダリティ研究に向けたMOEの活

ンワンAI創薬プラットフォーム Elix

る、進化したドットマティクスの⽤』

DiscoveryTMのご紹介」

化学・⽣物研究統合プラット「PROTACを介した三元複合体モデリン

フォームのご紹介』

グ」

波⼾ 園美「オールインワンAI創薬プ

13:30＜ランチョンセミナー＞

ラットフォーム Elix DiscoveryTMライ ゾルト レプ、福⼭ 隆(ドットマティクス(株)）ブデモ」
井上 貴央「分⼦構造⽣成モデルのク「抗体設計アプリケーションとDevelopabilityの評価」「核酸モデリング」

イックレビュー」＜招待講演＞<スポンサードセッション><シンポジウム>『新たなモダリティー多様化時代へ』

SS-01 クオンティニュアム株式会社

SP-01 国⽴研究開発法⼈ ⽇本医療 OS-01 新規医療モダリティとしてのデジ座⻑︓⼩林 博幸（塩野義製薬株式会社）『NISQ 時代における量⼦コンピュー研究開発機構(AMED)

タルセラピーの最前線

I-01 ⼩⽐賀 聡（⼤阪⼤学⼤学院薬学研究科）

タを⽤いた研究および顧客事例』『⽣命科学・創薬研究のシームレ

モデレーター︓⼩島 真⼀（⽥辺三菱製薬「架橋型⼈⼯核酸の開発とその核酸医薬研究への応⽤」 「TKET（ティケット）︓量⼦ソフト

スな⽀援に向けたAMED-BINDSの 株式会社）、⼭本 ⼀樹（東京⼤学）

I-02 ⽯井 健（東京⼤学医科学研究所）

ウェア開発キット」

取り組み』「異所性核酸を起点とした⽣体応答研究と創薬」「InQuanto（インクァント）︓量⼦計 モデレーター︓善光 ⿓哉

野⽥ 恵⼀郎（株式会社⽇本総合研究所）

I-03 ⼩泉 誠（第⼀三共株式会社モダリティ研究所）

算化学プラットフォーム」（AMED）「我が国に求められるデジタルセラピュー「難治性遺伝⼦疾患に対する核酸医薬品の創薬研究」「クオンティニュアム社について」

講師︓

ティクスの社会実装の在り⽅」

講師︓

⼩島 宏建（東京⼤学）「東京⼤学 市川 太祐（サスメド株式会社）「不眠障13:30の創薬リード創製⽀援」|

10<⼤会企画セッション>

害における治療⽤アプリ開発」

辻川 和丈（⼤阪⼤学）「創薬サイ ⽯井 洋介（株式会社omniheal）「うんこ

15:00

⽉
25

エンス研究⽀援拠点におけるシー

でみるコミュニケーションデザインとDTx

ムレスなBINDS創薬研究⽀援」の未来」

由良 敬（早稲⽥⼤学）「1細胞/微⽇⼩組織マルチオミックスのオール(⽕)

インワン解析による⽣命科学研究
⽀援」

15:00

ポスター発表（1階 展⽰ホール）

|
15:30

<シンポジウム><スポンサードセッション>

S-01 CBI研究機構 量⼦構造⽣命科学研究所

SS-02 アマゾン ウェブ サービス ジャ SP-02 MPS（⽣体模倣システム） SS-03 エヌビディア合同会社<シンポジウム>『代謝酵素を対象としたSBDD⼿法の開発』

パン合同会社の今後の展開を考える -AMED-『AI創薬・⽣命科学関連技術の進展とそれモデレーター︓上村 みどり、近藤 史郎（CBI研究機構『創薬研究におけるクラウド活⽤の実MPS2、MPS-RSプロジェクト開を⽀えるGPUソリューション』

量⼦構造⽣命科学研究所）

際〜第⼀三共でのデータ駆動型創薬化始にあたって-⼤上 雅史（東京⼯業⼤学）

講師︓学研究基盤〜』

モデレーター︓⽯⽥ 誠⼀（崇城⼤上村 みどり（CBI研究機構 量⼦構造⽣命科学研究所）

中島 丈博（アマゾン ウェブ サービス学/国⽴医薬品⾷品衛⽣研究所）「量⼦構造⽣命科学研究所のプロジェクトとしてCYPに ジャパン合同会社）「AWS サービスを 講師︓取り組む意味について」

伊藤 ⼸弦（筑波⼤学）「AMEDMPS2プロジェクトの概要のご紹ターゲットとしてのCYP」

国本 亮（第⼀三共株式会社）「AWS介」

サービスを活⽤したデータ駆動型の創⽯⽥ 誠⼀（崇城⼤学/国⽴医薬品⾷薬化学研究基盤の構築」

品衛⽣研究所）「MPS-RS事業の概15:30 橘⾼ 敦史、⾼野 真史、川越 ⽂裕（帝京⼤学）|

活⽤したHigh Performance

榊 利之（富⼭県⽴⼤学）「医薬品の代謝予測および創薬 Computing (HPC) 環境の構築」「CYP24A1代謝に抵抗するVD3誘導体の合成化学」

17:00 ⽶倉 功治、濵⼝ 祐、⾼場 圭章、川上 恵典、眞⽊ さお

要のご紹介」

り（理研/東北⼤学）「CYPを対象としたCryo-EM（仮⼭崎 ⼤樹（国⽴医薬品⾷品衛⽣研

題）」究所）「in vitro試験法に求められ⽟⽥ 太郎、平野 優（量⼦科学技術研究開発機構）

るヒトへの外挿性について」「CYPを対象としたX線＋中性⼦結晶構造解析の取り組
み」杉⼭ 正明（京都⼤学）「溶液散乱によるCYPの溶液構造解析の展開」
東⽥ 欣也（株式会社モルシス）、栗⽥ 典之（豊橋技術科学⼤学）「CYPの計算化学的解析⼿法への期待」
近藤 史郎（CBI研究機構 量⼦構造⽣命科学研究所）「おわりに」
17:00
|
19:00

ポスター発表（1階 展⽰ホール）<スポンサードセッション>

10⽉25⽇(⽕)【1⽇⽬】
瑞雲（2F）時間

研修室（4F）

401

10:0010:10

10:10
|
10:30

10:30
|
12:00

12:0013:30＜⼝頭発表O1＞＜⼝頭発表O2＞＜フォーカストセッション＞『創薬応⽤ (1)』

『計算化学（分⼦認識）』FS-01 ⽣命の起源︓知性の発現

座⻑︓加藤 幸⼀郎（九州⼤学）、増⽥ 友秀（東レ(株)）座⻑︓髙岡 雄司（ダッソー・システムズ(株)）、広川 貴次（筑波⼤学）

モデレーター︓⽥中 成典（神⼾⼤学）O1-1 Tatsuya Ishimoto (Tokyo Institute of Technology)

O2-1 Keisuke Yanagisawa (Tokyo Institute of Technology)

講師︓"Prediction of Chemical Reaction Type with Hierarchical Graph"REstretto: An Efficient Protein-Ligand Docking Tool based on a

島村 孝平（熊本⼤学）「⾮平衡分布関

Neural Networks"

Fragment Reuse Strategy"

数の時間発展による知性の記述」

O1-2 Shunya Makino (Tokyo Institute of Technology) "MolecularO2-2 Suyong Re (National Institutes of Biomedical Innovation,

⽥中 成典（神⼾⼤学）「量⼦認知と意Optimization by Graph Generative Model using Transformers"

Health and Nutrition) "Binding specificity of phosphopeptide

思決定の⾃由エネルギー理論」

O1-3 Mami Ozawa (Tokyo Institute of Technology) "An Enhanced recognition domain analyzed by gREST simulation"
13:30 Machine Learning Models for Predicting Retrosynthesis Accessibility" O2-3 Shuhei Miyakawa (Hoshi University) "Dynamical interaction|

O1-4 Takamasa Suzuki (Tokyo Institute of Technology) "Multi-

15:00 Objective Molecular Optimization by Monte Carlo Tree Search"

analysis of Remdesivir with SARS-CoV-2 RNA-dependent RNA
polymerase by MD and FMO calculations"O1-5 Ryuji Kato (Nagoya University, Tokai National Higher

O2-4 Kazuma Harada (Graduate School of Science and

Education and Research System) "Morphology-based drug effectEngineering, Kindai University) "Analysis of interaction energies forprofiling for delicate label-free phenotypic screening"

SMAD4 variants by computational science"

O1-6 Iori Azuma (Laboratory of Molecular Pharmacokinetics,

O2-5 Tatsunori Miyajima (Kindai University Graduate School ofGraduate School of Pharmaceutical Sciences, The University of

Science and Engineering) "Interaction analysis of 14-3-3 and p53

Tokyo) "A recommendation algorithm for predicting drug effects

using fragment molecular orbital method"

considering directionality"

O2-6 Yuuki Okayama (Graduate School of Science andEngineering, Kindai University) "Comparison of conformer models in
PDB structure using Fragment Molecular Orbital Method"

15:00

ポスター発表（1階 展⽰ホール）

|
15:30

＜⼝頭発表O3＞＜⼝頭発表O4＞『計算化学（分⼦計算）/モダリティ/ADME・毒性』『データサイエンス/バイオインフォマティクス』

座⻑︓渡邉 博⽂（(株)ウィズメーティス）、北 寛⼠（(株)カネカ）、渡座⻑︓佐藤 朋広（理化学研究所）、夏⽬ やよい（国研 医薬基盤・健康・邉 怜⼦（⼤阪⼤学）

栄養研究所）

O3-1 Hiraku Oshima (RIKEN Center for Biosystems Dynamics

O4-1 Chiduru Watanabe (RIKEN BDR) "Development of FMODB

Research) "Free Energy Perturbation Method in GENESIS"

and Auto-FMO protocol through 2022"

O3-2 Masatake Sugita (Tokyo Institute of Technology) "Lipid

O4-2 Nobuaki Yasuo (Tokyo Institute of Technology) "Hitcomposition is critical for accurate membrane permeability

Identification for SARS-CoV-2 Main Protease Using Convolutional

prediction of large cyclic peptides by molecular dynamics

Neural Network"

simulations"O4-3 Haris Hasic (Elix, Inc.) "Evaluating Computer-assisted

O3-3 Hiromitsu Shimoyama (University of Tsukuba) ""Molecular

Single-step Retrosynthesis: How Significant are Recent

15:30 Dynamics Study of 3D-DS dimerization of Cyt c"|

O3-4 Toru Ekimoto (Yokohama City University) "Complex model

17:00 of the bile acid transporter NTCP and binding peptides involved in

Improvements?"
O4-4 Midori Iida (Kyushu Institute of Technology ) "Developing a
network-based combination therapy approach for complex

the HBV infection explored by molecular dynamics simulation"diseases"

O3-5 Takashi Matsumoto (Rigaku Corporation) "MAXS for 3DO4-5 Takayuki Kimura (Tokyo Institute of Technology)

molecular visualization of human antibody conformational changes" "Prediction of Protein Binding Region on RNA with Transformer andO3-6 YASUHIRO YOSHIDA (University of Occupational andAttention Augmentation"

Environmental Health, Japan) "CrotBiopsy:New methods for lungO4-6 Chen Li (Kyushu Institute of Technology) "Molecularinflammation"

Generation using Sequence-based Transformer Generative
Adversarial Network"

17:00
|
19:00

ポスター発表（1階 展⽰ホール）

10⽉26⽇(⽔)【2⽇⽬】
⽇付

⼤ホール（5F） LIVE配信

時間

桃源（2F）

福寿（2F）

平安（2F）＜プレナリー講演＞『ブレインテック（Brain-Tech）、情報技術の新展
開』
10:00
|

座⻑︓辻 真博（JST研究開発戦略センター）
P-03 川⼈ 光男（国際電気通信基礎技術研究所）

12:00 「脳イメージングとAIがつくるデジタルセラピー」

P-04 上野 太郎（サスメド株式会社）「デジタル技術を⽤いた持続可能な医療」

12:00
|

＜ランチョンセミナー＞＜ランチョンセミナー＞＜ランチョンセミナー＞

LS-04 株式会社ワールドフュージョン

LS-05 パトコア株式会社

LS-06 シュレーディンガー株式会社『AI解析データの活⽤による疾患標的、毒性標的探 『DMTAサイクルを同⼀プラットフォームで『創薬研究ワークフローのデジタル化を主索への応⽤』

Design Hub』

導する⾼精度⾃由エネルギー計算法FEP＋

緑川 淳（(株)ワールドフュージョン）「BERTによ『機械学習・予測ワークフローを効率化︕Trainer の最新情報』

る PubMedの解釈と毒性、疾患標的への活⽤」

Engine』

⽥中 利男（三重⼤学院医学系研究科）「LSKBによ

13:30

るゼブラフィッシュの安全性評価」
緑川 淳（(株)ワールドフュージョン）「タンパク質
情報の⾼次利⽤とWorkﬂowによる効率化」＜招待講演＞<スポンサードセッション>『DXで切り拓く医療の未来』

SS-04 富⼠通株式会社

SP-03 理化学研究所

座⻑︓藤家 新⼀郎(ペプチスター株式会社)『富⼠通が提案する創薬DX 〜創薬研究コラボレー『新モダリティ探索の新展開と計算による設計⼿法（FMO法）への期待』<シンポジウム>

I-04 辻 真博（JST研究開発戦略センター）

ションツールの必要性〜』「多様化する創薬モダリティの現状と展望」「シームレスな研究開発プロセスを実現し創薬研究 モデレーター︓本間 光貴（理化学研究所）、福澤

I-05 関⾕ 毅（⼤阪⼤学産業科学研究所）

開発を⼤きく加速(PKI/Signals Suite)」「DX時代の脳波AI解析ツール」「研究コラボレーションの促進とDMTA サイクルの 講師︓

I-06 ⼩林 博幸（塩野義製薬株式会社）

効率化で創薬研究開発を⼤きく加速(Torx)」

薫（⼤阪⼤学）
藤井 眞⼀郎（理化学研究所）「感染症に対するT「デジタルセラピューティクスの潮流とシオノギの取り 「低分⼦創薬向け化合物デザインツールで創薬研究 細胞免疫を賦活するワクチン設計」
組み」

開発を⼤きく加速(Cresset)」

池⼝ 満徳（横浜市⽴⼤学）「分⼦動⼒学シミュ「⾰新的なペプチド創薬統合型プラットフォームで レーションの創薬応⽤とFMO法への期待」
創薬研究開発を⼤きく加速」

岩崎 信太郎（理化学研究所）「翻訳阻害剤の隠れたmRNA配列特異性」

13:30
|
15:00

10
⽉
26
⽇
(⽔)

15:00

ポスター発表（1階 展⽰ホール）

|
15:30

<シンポジウム><スポンサードセッション>

S-02 AMED/BINDSインシリコ解析ユニットにおけるSS-05 OpenEye, Cadence Molecular

創薬⽀援研究Sciences

モデレーター︓広川 貴次（筑波⼤学）『Structure-Based Lead Optimization in

講師︓Orion® – Progressively Improving

池⼝ 満徳（横浜市⽴⼤学）

Estimates of Binding Affinity –』「構造⽣物学データを活⽤しAIと連携した分⼦動⼒学シ
ミュレーション研究」
関嶋 政和（東京⼯業⼤学）「スーパーコンピュータ資源及び⼤規模シミュレーショ
ンとAIに基づく創薬・⽣命科学の⽀援」
富井 健太郎（産業技術総合研究所）「ライフサイエンス研究加速のためのバイオインフォマ
ティクス研究」
本間 光貴（理化学研究所）
15:30 「AIとFMO法を融合したインシリコスクリーニングと分|⼦間相互作⽤解析⽀援」

17:00

17:00
|
19:00

ポスター発表（1階 展⽰ホール）

10⽉26⽇(⽔)【2⽇⽬】
瑞雲（2F）時間

研修室（4F）

401

407

10:00
|
12:00

12:00
|
13:30

＜⼝頭発表O5＞＜フォーカストセッション＞＜フォーカストセッション＞＜フォーカストセッション＞『創薬応⽤ (2)』FS-02 計算ADMET研究関連研究発表

FS-03 医療データAI解析実践フォーラム

FS-04 先端的計測技術

座⻑︓池上 貴史（(株)モルシス）、関嶋 政和（東京⼯モデレーター︓湯⽥ 浩太郎（株式会社インシリ モデレーター︓⽔野 聖⼠（東北⼤学）、⼩島 諒介

モデレーター︓⽯⽥ 誠⼀（国⽴衛研/崇城⼤）、

業⼤学）

コデータ）、植沢 芳広（明治薬科⼤学）（京都⼤学）、荻島 創⼀（東北⼤学）

多⽥隈 尚史（上海科技⼤学 ⽣命学院）、藤⽥ 聡史

講師︓

（産総研）

O5-1 Chikashige Yamanaka (Kyushu Institute of 講師︓

Technology) "De novo generation of drug candidate 植沢 芳広（明治薬科⼤学）「分⼦画像を⽤いた ⼩島 諒介（京都⼤学）「多様な医療関連データへの 講師︓

13:30
|

compounds from disease-specific transcriptome

QSAR解析︓DeepSnap法の開発の現状」

data using deep learning"

曽根 秀⼦（横浜薬科⼤学）「デジタルトランス 篠原 恵美⼦（東京⼤学）「診療テキストからの表現 器・全⾝の網羅的解析」

O5-2 Kenjiro Tanaka (Graduate School of

フォーメーション時代における「計算毒性学」

型の抽出に向けたコーパスアノテーション」

Pharmaceutical Sciences, Nagoya University)の現状とこれから」内野 詠⼀郎（京都⼤学）「イベント発⽣に関わる患 訳を⼈為的にコントロール可能な“スマートmRNA医"Data-Driven Understanding of TRPA1 Agonist

前⽥ 和哉（北⾥⼤学薬学部）「薬物の体内動態 者層別化⼿法の開発」

Diversity"

予測に資するin silico予測＆シミュレーション技 ⽔野 聖⼠（東北⼤学）「⾏動変容を⽬指した疾患予 古江 美保（株式会社ニコン）「臓器チップを⽤いてO5-3 Kazuki Yamamoto (The University of術の進展」

グラフニューラルネットワークの応⽤」

測モデルの構築」

洲崎 悦⽣（順天堂⼤院医）「3次元組織学による臓中⻄ 秀之（東京医科⻭科⼤・⽣体材料⼯学研）「翻薬”の開発」
培養された組織の形態評価⼿法」

Tokyo) "In Silico and In Vitro Screening for

15:00 Inhibitors of SARS-CoV-2 Main Protease Avoiding

Peptidyl Secondary Amides"
O5-4 David Jimenez Barrero (Elix, Inc.) "Active
Learning via Incremental Revelation: Dipeptidyl
Peptidase-4 Inhibitors Case Study"
O5-5 Joshua Owoyemi (Elix, Inc.)"SmilesFormer: Language Model for Molecular
Design"O5-6 Nazim Medzhidov (Elix, Inc.) "Hit to Lead
Discovery of Benzylpiperidine Acetylcholinesterase
Inhibitors Using Generative Models: a Retrospective
Case Study"

15:00

ポスター発表（1階 展⽰ホール）

|
15:30

＜⼝頭発表O6＞＜⼝頭発表O7＞＜フォーカストセッション＞『計算化学（分⼦認識）/構造相関解析/量⼦構造⽣命科 FS-05 化学データサイエンスや⼈⼯知能関連研 『分⼦ロボティクス/レギュラトリサイエンス』
学』

究発表

座⻑︓岡⽥ 晃季（⽇本たばこ産業(株)）、⾼⾕ ⼤輔

モデレーター︓湯⽥ 浩太郎（株式会社インシリ O7-1 Hiroshi Ogata (Tohoku University)（⼤阪⼤学）、⾼橋 ⼀敏（味の素(株)）コデータ）、植沢 芳広（明治薬科⼤学）"Pattern formation in sol media using branched （産総研）
DNA motifs"

講師︓

⽔野 忠快（東京⼤学薬学部）「化合物作⽤の包 O7-2 Mst Rubaya RASHID (Graduate School 萩原 将也（理研）「MPSとオルガノイドを繋ぐ⽣体inhibitors of translation initiation factor by

括的理解に向けた数値化研究―病理画像の数値

of Chemical Sciences and Engineering,

模倣システムの構築」

dynamical FMO analysis"

化」

Hokkaido University, Japan) "Force

川端 健⼆（国⽴研究開発法⼈医薬基盤・健康・栄養

O6-2 Hiromu Matsumoto (Kyushu University)

⼩野塚 昭（塩野義製薬株式会社）「塩野義製薬 measurement of kinesin-propelled microtubules 研究所）「iPS 細胞由来インビトロ⾎液－脳関⾨モ"Development of protein-ligand binding affinity

におけるデータサイエンス部の取り組みとデーin swarming using electromagnetic tweezers"

デルを利⽤した創薬基盤技術」

evaluation method by combining classical MD andタ活⽤基盤」

O7-3 Chen Ma (Tokyo Institute of

鈴⽊ 郁郎（東北⼯業⼤）「ヒトiPS神経のMEA計測

FMO calculations"

湯⽥ 浩太郎（株式会社インシリコデータ）「化 Technology) "Order Parameter Analysis of

O6-3 Hinata Osawa (Graduate School of

学研究の「⾃動化」時代から、「⾃律型（オーMicrotubule Motility Dynamics"

Medicine, Dentistry and Pharmaceutical Sciences,トノマス）」時代への進化と対応」

O7-4 Soichiro Hiroi (Graduate School of Arts

University) "Structure-Activity Relationship Study ofSynthase"and Science, The University of Tokyo) "DeepLearning Detection of Giant Vesicles Using a
Synthetic Data Set of Confocal Fluorescence
Microscopy Images"

O6-4 Katsuki Takebe (Osaka University)

O7-5 Xiaoran Hu (Tokyo Institute of"Investigation of hydrogen bond network in theTechnology) "DNA AFM images in Super-

active center of catechol O-methyltransferase by X-

resolution by VR system and Deep Learning"

ray crystallography and FMO method."

O7-6 Masanori Niwano (Sumitomo Chemical

O6-5 Tomoki Yonezawa (Keio University)Co., Ltd.) "A 3D hydrodynamic ocean model"PoSSuMds Update : Addition Of Clinicalsimulation and its data analyses targeting

Candidates And COVID-19 Clinical Trials

waters off Niihama in Seto Inland Sea, Japan"

Information"
O6-6 Yuko Tsuchiya (AIRC, AIST) "Databases ofsimilar epitopes, PoSSuMAg, and putative ligandbinding pockets on AlphaFold models, PoSSuMAF"

|
19:00

多⽥隈 尚史（上海科技⼤学 ⽣命学院）、藤⽥ 聡史

O6-1 Yuma Handa (Hoshi University)

17:00 PROTACs against Hematopoietic Prostaglandin D2

17:00

モデレーター︓⽯⽥ 誠⼀（国⽴衛研/崇城⼤）、"Understanding RNA sequence specificity of

15:30 Division of Pharmaceutical Science of Okayama|

座⻑︓ 川⼜ ⽣吹（東北⼤学）＜フォーカストセッション＞
FS-04 先端的計測技術

ポスター発表（1階 展⽰ホール）

講師︓

法による化合物の毒性リスク予測」

10⽉27⽇(⽊)【3⽇⽬】
⽇付

⼤ホール（5F） LIVE配信

時間

桃源（2F）

福寿（2F）

平安（2F）＜プレナリー講演＞『新たな創薬モダリティー︓基礎から社会実装へ』
座⻑︓⼩⽐賀 聡（⼤阪⼤学⼤学院薬学研究科）
10:00
|
12:00

P-05 久保庭 均（バイオインダストリー協会、中外製薬株式会社）「⽇本のバイオ戦略と創薬⼒」
P-06 中村 善隆（⽇本新薬株式会社）「核酸医薬を⽤いた難病・希少疾患治療薬研究開発」＜ランチョンセミナー＞＜ランチョンセミナー＞＜ランチョンセミナー＞

LS-07 アマゾン ウェブ サービス ジャパン LS-08 エルゼビア・ジャパン株式会社

LS-09 CBI学会

合同会社『AMEDの事業紹介』『Elsevier R&D Solutionsのご紹介』『創薬研究領域で進むAI/機械学習を中⼼と 出⽻ 俊和（エルゼビア・ジャパン株式会社） 塩塚 政孝（AMED)
したクラウド活⽤のご紹介』

社内外の化学データを⼀括管理し活⽤するた 「橋渡し研究プログラム 異分野融合型研究

藤川 のぞみ（アマゾン ウェブ サービスめの事例として、電⼦実験ノートに登録され 開発推進⽀援事業のご紹介」

ジャパン合同会社）「創薬研究領域でのAI/ た反応情報をReaxysで参照するReaxys
機械学習活⽤のためのMLOps」

松宮 志⿇ （AMED)

Contents Integrationについてのご紹介しま 「医療・介護・健康データ利活⽤基盤⾼度

中⼭ 洋平（アマゾン ウェブ サービス ジャ す。 また⽇本で初めての導⼊事例として、⽇ 化事業のご紹介」
パン合同会社）「AWSにおけるAI創薬に関 本新薬株式会社探索研究部の遠藤優様より導 友安 ⼸⼦（AMED)

12:00
|
13:30

する取り組み︓GNNに関する研究とOSSの⼊プロジェクトの概要についてご講演いただ 「医療機器の研究開発及び事業化等の⽀援

ご紹介」

きます。

についてのご紹介」

原⽥ 裕平、森下 裕介、岡⽥ 渚（アマゾン『 CBI学会総会（CBI学会の今後の取り組み

ウェブ サービス ジャパン合同会社）「今⽇について）』

から⼿軽に始める創薬プロセスのクラウド

⼤川 和史（旭化成ファーマ）「創薬研究会化」の取り組み⽅針」
今枝 泰宏（Epigeneron）、茂櫛 薫（cBioinformatic）「創薬ベンチャー連携の取り組み⽅針」
池⽥ 和由（慶應義塾⼤学/理化学研究所）「若⼿の会取り組み⽅針」

10
⽉＜パネルディスカッション＞

27『新しい医薬品の概念が変える医療』

⽇

モデレーター︓坂⽥ 恒昭（⼤阪⼤学共創機構）(⽊)

辻 真博（JST研究開発戦略センター）
萩原 義久（産業技術総合研究所)
⼩⽐賀 聡（⼤阪⼤学⼤学院薬学研究科）
藤家 新⼀郎（ペプチスター株式会社)
⼩林 博幸（塩野義製薬株式会社）
福澤 薫（⼤阪⼤学⼤学院薬学研究科）

13:30
|
15:00

＜⼝頭発表賞・ポスター賞授賞式＞＜若⼿奨励賞授賞式＞
15:00
|
16:30

＜若⼿奨励賞受賞記念講演＞
Y-01 江崎 剛史（滋賀⼤学データサイエンス・AIイ
ノベーション研究推進センター）「AI創薬の⽀援を⽬指したADMEデータのキュレーションと予測モデル構築」

16:30
|
17:00

次年度⼤会の紹介
クロージング10⽉27⽇(⽊)【3⽇⽬】
瑞雲（2F）時間

研修室（4F）

401

10:00
|
12:00

12:00
|
13:30

13:30
|
15:00

＜⼝頭発表O8＞＜フォーカストセッション＞『創薬応⽤ (3)/分⼦ロボティクス』

FS-06 CBI若⼿研究者、僕たちのRX 〜新しいキャリア、新 FS-07 オミックスの原理研究会

座⻑︓本間 光貴（理化学研究所）、 川⼜ ⽣吹（東北⼤学）

しいコラボレーションのかたち〜

モデレーター︓

O8-1 Shunji Suetaka (The University of Tokyo)

モデレーター︓

美宅 成樹（名古屋⼤学名誉教授）"Computational and experimental studies of hot spots in渡邉 怜⼦（⼤阪⼤学）

広川 貴次（筑波⼤学医学医療系）

the c-Myb–KIX interaction"

渡邉 博⽂（(株)ウィズメーティス）

荻島 創⼀（東北⼤学東北メディカル・メガバンク機構）

O8-2 Kyosuke Tsumura (FUJIFILM Corporation)

⾼橋 ⼀敏（味の素(株)）講師︓"Upgrade of AI-AAM and its application to lead-to-lead

講師︓

富井 健太郎（産業技術総合研究所）「AlphaFoldの概要と構造モデル

and peptide downsizing scaffold hopping"

江崎 剛史（滋賀⼤学）「インシリコ創薬を加速するデータと の利⽤」

O8-3 Ryuichiro Ishitani (Preferred Networks, Inc.)

モデルの扱い⽅」"Molecular design method using a reversible tree

清⽔ 祐吾（慶應義塾⼤学）「公共データを⽤いたAIモデルの 配列からの『⽣命の相図』による⽣物種の定義」

representation of chemical compounds and deep

中分⼦創薬への応⽤」

美宅 成樹（名古屋⼤学名誉教授）、澤⽥ 隆介（岡⼭⼤学）「『⽣命reinforcement learning"

叢雲 くすり（化合物空間）「よろしい、ならば創薬だ――の相図』からみたSARS-CoV-2の解析」

O8-4 Hirotaka Kondo (Kansai University)

⼈類総創薬プレイヤー時代へ」"Improvement of a Prototype VR AFM Manipulation

企画︓CBI若⼿の会有志（https://wakate.cbi-

System Emulated by a Dispensing Machine"society.info/wakate/)︓熊澤啓⼦（帝⼈ファーマ（株））、

O8-5 Ken Komiya (Japan Agency for Marine-Earth

増⽥友秀（東レ(株)）、加藤幸⼀郎（九州⼤学）、池⽥和由

Science & Technology (JAMSTEC)) "Experimental（理化学研究所/慶應⼤学）

Investigation of Extended Nucleic Acid Generation
Circuits for DNA-based Signal Transduction"

15:00
|
16:30

16:30
|
17:00

＜フォーカストセッション＞

美宅 成樹（名古屋⼤学名誉教授）、澤⽥ 隆介（岡⼭⼤学）「ゲノム目次Contents
CBI 学会 会長挨拶 ...................................................................................................... 1
CBI 学会 2022 年大会 大会長挨拶 .............................................................................. 2
CBI 学会 2022 年大会 実行委員長挨拶 ....................................................................... 3
協賛団体...................................................................................................................... 4
大会スポンサー ........................................................................................................... 5
大会組織委員会 ........................................................................................................... 8
会場案内図 ................................................................................................................ 12
展示ブース配置図 ..................................................................................................... 14
企業広告.................................................................................................................... 15
企業ロゴ.................................................................................................................... 20
各日 要旨
10 月 24 日 要旨 ................................................................................................ 21
10 月 25 日 要旨 ................................................................................................ 27
10 月 26 日 要旨 ................................................................................................ 83
10 月 27 日 要旨 .............................................................................................. 130
CBI 学会 2023 年大会開催のご案内 .................................................................... 155

CBI 学会 会長挨拶
－CBI 学会 2022 年大会の開催に向けて－
CBI 学会 2022 年大会は、10 月 25 日（火）から 27 日（木）までの３日間、坂田恒昭大会長、福澤薫実行委員長のもと、『新しい医薬品の概念が変える医療～次世代モダリティ、デジタルセラピー～』というテーマで開催されます。このような魅力的なテーマを企画いただ
いた坂田大会長、また、本テーマが目指すところを実現し、大会を活性化するために、工夫を凝らしたプログラムをご準備いただいた福澤実行委員長に心より御礼申し上げます。
2020 年の初めから現在に至るまで続くコロナパンデミックの時代は、まさに先の読めな
い、不確実で、正解の無い時代ですが、我々はそんな時代だからこそ、前向きに、力強く変革を推し進めていかなければならないということを痛感いたします。多くの産業領域でデジタ
ルトランスフォーメーションが一気に加速する中、創薬研究開発の領域におきましても、基礎～臨床の全てのステージで、デジタル化の検討に留まらず、新たな医薬品の概念（モダリティ）、新たな技術プラットフォームの検討が同時並行で急激に進む「創薬トランスフォーメーション」の時代を迎えています。特に AI（Artificial Intelligence、人工知能）、ビッグデー
タ、ロボットによる自動化の創薬への活用が進む中、計算科学が担う役割、そして計算科学を核として発展してきた CBI 学会の果たす役割はますます大きくなっています。
そのような中、開催される本大会では、情報科学、計算化学、創薬化学、生物学、医療等、多様の分野で活躍されている研究者、専門家の先生をお招きし、ウィズ/ポストコロナの現状も踏まえて、新たな医療・医薬品のあるべき姿について議論いただきます。医薬品のモダリ
ティは低分子医薬品、抗体医薬品、核酸医薬品やデジタル治療等へと大きく拡張してきていますが、現在進行中の研究開発の流れに深掘りするのに留まらず、その先を見据えたさらに
新しいモダリティを探求しようという野心的な取り組みになっています。また、新たなモダリティの開発には、ビッグデータ AI 活用が欠かせなくなってきていますので、これらの領域の展開についても同時に議論して参ります。本大会を、世界をリードする新しい医薬品の概念について考える機会にしていただけると思います。
昨年及び一昨年度の CBI 学会大会は、コロナウィルスの感染拡大の中、オンラインのみでの開催となりましたが、2022 年大会は、安全面に配慮しながら船堀タワーホールにて開催できることとなりました。また、遠隔地から参加される方のために、メイン会場のイベントにつきましてはライブストリーム配信を予定しております。製薬企業、IT ソリューションプロ
バイダー企業、アカデミア、創薬/AI ベンチャー企業に所属されるみなさまには、ぜひとも本大会に参加いただき、専門領域、世代を超えた新たな交流、連携を生み出す機会としていた
だきたいと思います。みなさまと直接お会いできることを心から楽しみにしております。
最後に、本大会に参加される全てのみなさまにとって、実り多き 3 日間となることを祈念いたしまして、ご挨拶とさせていただきます。

CBI 学会 会長
相良 武（大鵬薬品工業株式会社）-1-

CBI 学会 2022 年大会 大会長挨拶
新しい医薬品の概念が変える医療～次世代モダリティ・デジタルセラピー～
開催にあたってCBI 学会 2022 年大会にご参加頂き誠にありがとうございます。今年は久方ぶりにオンサ
イトとのハイブリッド開催ができ、皆様の交流がより深まることと期待しております。
さて、薬を創ることの目的はと申しますと言うまでもなく病気で苦しんでおられる患者様をその苦しみから解放するお手伝いをすることにあります。それには病気のメカニズムを解明する生理学的な基礎医学研究を推進することはもちろんのことですが、どのような医薬品の概念（モダリティ）が最適であるのかを検討する技術的側面も大切なことです。もちろん技術ありきの話ではありません。
今回の COVID-19 では、従来から言われておりました被引用論文数などからみるわが国の基礎研究力の低下だけでなく、新しい概念の医薬品を基礎研究からさらに引き上げて社会実装するバリューチェインの整備欠如が一層鮮明になりました。COVID-19 の感染拡大という有事に素早く有用な治療法提供するということに対応できませんでした。また医薬品が戦略物資であることも再認識させられました。
とはいうもののわが国でも大手製薬企業である中外製薬様、第一三共株式会社様などの抗体エンジニアリング技術および日本新薬株式会社様の核酸技術は世界から注目されており、この技術が実を結びファリシマブ、エンハーツおよびビルテプソなどとして患者様のお手元に届いております。
一方でアカデミア発の新しい医薬品の概念をいち早く社会実装するためには、産学連携はもとより、スタートアップの設立、発展のための環境整備がわが国では求められております。
岸田首相も 2022 年はスタートアップ創出元年とおっしゃっておられます。
医薬品を世に出すためには多くのプロセスが必要です。研究だけではなくてこれを支える製造・開発・薬事などのノウハウ確立のための研究開発および産学官での議論も必要となってきます。
デ ジ タ ル セ ラ ピ ー に 目 を 向 け れ ば 株 式 会 社 CureApp 様 の 高 血 圧 治 療 補 助 ア プ リ
CureAppHT など行動変容アプリが承認され、さらにデジタルセラピーは治療用アプリの開発へと向かっております。
本大会を通じて従来から言われていた一対一のサイロ型オープンイノベーションだけではなくて、産学官での役割を十分認識して、多対多のネットワーク型オープンイノベーションの推進に向けての交流及び実践が進むことを願っております。これは研究から社会実装へまた社会実証から再び研究へとエコシステムを回すことにも有益だと思っております。

CBI 学会 2022 年大会 大会長
坂田 恒昭（大阪大学共創機構）-2-

CBI 学会 2022 年大会 実行委員長挨拶
CBI 学会 2022 年大会では、コロナ禍による２度のオンライン開催を経て、３年ぶりの現地開催が実現いたしました。開催に向けてご尽力いただきました、大会長、プログラム委員長を始め実行委員会、企画委員会、プログラム委員会、事務局および関係者の皆様方に心より御礼申し上げます。
本大会は、「新しい医薬品の概念が変える医療～次世代モダリティ、デジタルセラピー～」をテーマに掲げています。核酸医薬品や抗体などの新規モダリティ、またコロナ禍でさらに進化しているデジタル、AI、DX といった用語は、私の属する分子シミュレーション分野でも毎日耳にするほど浸透してきており、これらを取り入れなければ時代の波に取り残されてしまう危機感すら感じております。大会では、益々多様化する医療・創薬が CBI の名称である Chemistry（化学）、 Biology（生物学）、 Informatics（情報学）を駆使して進化している
現状を共有し、将来に向けた活発な議論の場になってほしいと考えています。
CBI 学会は、業界の常識にとらわれずに自由に交流できる、また異分野をまたぐ包容力のあるところが大変素晴らしいと感じております。私自身、2000 年に当時国立医薬品食品衛生研究所におられた神沼二眞先生に導かれて以来、20 年以上に渡って CBI 学会にお世話になって参りました。常に時代の潮流に乗った本学会を通じで多くの出会いや機会を頂き、それらが糧となって現在の自分を作っていると言っても過言ではありません。少しでも恩返しできたらという思いで大会運営をまとめて参りました。
おかげ様で 600 名近くの皆様が参加されると聞いております。今回は現地開催ではありま
すが、コロナ禍で我々が体験したオンラインの良さも活かし、プレナリー講演・招待講演・
シンポジウムを開催する大ホールからのライブストリーミング配信を含むハイブリッド型の開催といたしました。また、ポスター発表においても、昨年度好評であった動画の視聴や要旨の閲覧ができるようになっており、現地に足を運ぶことができない参加者の皆様にもお楽しみいただける内容になっております。また大会運営の方もオンライン化によって確実に進化を遂げまして、全国の実行委員メンバーと月 1 回の実行委員会を開催し、細やかに連携できる体制を整え、随所に「大会を盛り上げる工夫」が凝らされています。
本大会を介して、多くの新たな交流が生まれること、また参加者の皆様には、学会の空気を感じ、大いに学び、議論し、実りある３日間になりますことを祈念いたします。

CBI 学会 2022 年大会 実行委員長
福澤-3-

薫 （大阪大学大学院薬学研究科）

協賛団体
Academic Association＜協賛＞<Cooperated by>

日本応用数理学会

The Japan Society for Industrial and Applied
Mathematics (JSIAM)

日本分子生物学会

The Molecular Biology Society of Japan (MBSJ)

日本生物物理学会

The Biophysical Society of Japan (BSJ)

日本バイオインフォマティクス学会

Japanese Society for Bioinformatics (JSBi)

情報処理学会

Information Processing Society of Japan (IPSJ)＜後援＞
バイオコミュニティ関西

Biocommunity Kansai（BiocK）-4-

大会スポンサー
Sponsors＜展示ブース＞< Exhibition Booth >iSiP 株式会社

iSiP, Inc.

アトリビュート株式会社

ATTRIBUTE CO., LTD.

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社

Amazon Web Services Japan G.K.

茨城県中性子ビームライン

IBARAKI Neutron Beamline

インフォコム株式会社

INFOCOM CORPORATIONSCSK 株式会社SCSK Corporation

株式会社 Elix

Elix, Inc.

エルゼビア・ジャパン株式会社

Elsevier Japan K.K.

OpenEye, Cadence Molecular Sciences

OpenEye, Cadence Molecular Sciences

クオンティニュアム株式会社

Quantinuum K.K.

株式会社計算科学

Computational Science, K.K

神戶天然物化学株式会社

KNC Laboratories Co., Ltd.

コンフレックス株式会社

CONFLEX Corporation

ジーデップ・アドバンス / エヌビディア合同会社 GDEP / NVIDIA
シュレーディンガー株式会社

Schrödinger K.K.

ドットマティクス株式会社

Dotmatics

富士通株式会社

Fujitsu Limited

富士フイルム和光純薬株式会社

FUJIFILM Wako Pure Chemical Corporation

ブルカージャパン株式会社

Bruker Japan K.K.

株式会社分子ロボット総合研究所

Molecular Robotics Research Institute, Co., Ltd.

ダッソー・システムズ株式会社

Dassault Systèmes K.K.

株式会社モルシス

MOLSIS Inc.

ライフマティックス株式会社

Lifematics Inc.

Repertoire Genesis 株式会社

Repertoire Genesis Inc.

株式会社ワールドフュージョン

World Fusion Co., Ltd.

＜書店／出版社ブース＞< Bookstore / Publisher >株式会社エヌ・ティー・エス

NTS

-5-

＜シンポジウム(S)＞< Symposium >AMED/BINDS インシリコ解析ユニットにお Research activities for supporting drug
ける創薬支援研究
discovery by in-silico unit of BINDS (AMED)CBI 研究機構 量子構造生命科学研究所

CBI Research Institute Quantum-Structural
Life Science Labolatories＜ランチョンセミナー(LS)＞< Luncheon Seminar >アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社

Amazon Web Services Japan G.K.

株式会社 Elix

Elix, Inc.

エルゼビア・ジャパン株式会社

Elsevier Japan K.K.

CBI 学会Chem-Bio Informatics Society(CBI)

シュレーディンガー株式会社

Schrödinger K.K.

ドットマティクス株式会社

Dotmatics

パトコア株式会社

Patcore, Inc.

株式会社モルシス

MOLSIS Inc.

株式会社ワールドフュージョン

World Fusion Co., Ltd.

＜スポンサードセッション(SS)＞< Sponsored Session >アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社

Amazon Web Services Japan G.K.

エヌビディア合同会社

NVIDIA

OpenEye, Cadence Molecular Sciences

OpenEye, Cadence Molecular Sciences

クオンティニュアム株式会社

Quantinuum K.K.

富士通株式会社

Fujitsu Limited＜スポンサードシンポジウム(SP)＞MPS（生体模倣システム）の今後の展開を考 Future development of Microphysiologicalえる -AMED-MPS2、MPS-RS プロジェクト Systems (MPS) -Kicking off the AMED開始にあたってMPS2 & MPS-RS projects国立研究開発法人 日本医療研究開発機構（AMED)

Japan Agency for Medical Research andDevelopment (AMED)

理化学研究所

RIKEN-6-

＜大会企画セッション(OS)＞< Organized Session >新規医療モダリティとしてのデジタルセラピー Frontiers of Digital Therapy as a Novel
Modality in Medicineの最前線＜広告掲載＞< Advertisement >ケモインフォ株式会社

ChemoInfo Co., Ltd.

ジーデップ・アドバンス/エヌビディア合同会社

GDEP / NVIDIA

ジュビラントバイオシスリミテッド

Jubilant Biosys Limited

三井情報株式会社

MITSUI KNOWLEDGE INDUSTRY CO., LTD.

-7-

大会組織委員会
CBI2022 Committee Members＜CBI 学会 2022 年大会大会長＞

Conference Chairperson

坂田 恒昭 （大阪大学共創機構）
Tsuneaki Sakata (Osaka University)＜大会実行委員会＞

Organizing Committee

実行委員長 Chairperson

福澤 薫（大阪大学大学院薬学研究科）
Kaori Fukuzawa (Osaka University)
池田 和由 （理化学研究所／慶應義塾大学）
Kazuyoshi Ikeda (RIKEN/Keio University)
石川 岳志 （鹿児島大学）
Takeshi Ishikawa (Kagoshima University)
石田 誠一 （崇城大学）
Seiichi Ishida (Sojo University)
江崎 剛史 （滋賀大学）
Tsuyoshi Esaki (Shiga University)
岡田 晃季 （日本たばこ産業株式会社）
Akitoshi Okada (Japan Tobacco Inc.)
岡部 隆義 （東京大学創薬機構）
Takayoshi Okabe (Drug Discovery Initiative, The University of Tokyo)
荻島 創一 （東北大学 東北メディカル・メガバンク機構）
Soichi Ogishima (Tohoku Medical Megabank Organization, Tohoku University)
片倉 晋一 （慶應義塾大学）
Shinichi Katakura (Keio University)
加藤 幸一郎 （九州大学）
Koichiro Kato (Kyushu University)
小長谷 明彦 （恵泉女学園大学／東京工業大学名誉教授）
Akihiko Konagaya (Keisen University/Tokyo Institute of Technology)
相良 武（大鵬薬品工業株式会社）
Takeshi Sagara (TAIHO PHARMACEUTICAL CO., LTD.)清水 祐吾 （慶應義塾大学）
Yugo Shimizu (Keio University)
関嶋 政和 （東京工業大学情報理工学院）
Masakazu Sekijima (Tokyo Institute of Technology)
高橋 一敏 （味の素株式会社）
Kazutoshi Takahashi (Ajinomoto Co., Inc.)
高谷 大輔 （大阪大学大学院薬学研究科）
Daisuke Takaya (Osaka University)
永家 聖（東北大学 東北メディカル・メガバンク機構）
Satoshi Nagaie (Tohoku Medical Megabank Organization, Tohoku University)
夏目 やよい （国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所）
Yayoi Natsume (National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition)
茂櫛 薫（シーバイオインフォマティックス株式会社）
Kaoru Mogushi (cBioinformatics Inc.)-8-

＜大会企画委員会＞

Planning Committee

小比賀 聡 （大阪大学大学院薬学研究科）
Satoshi Obika (Osaka University)
小林 博幸 （塩野義製薬株式会社）
Hiroyuki Kobayashi (Shionogi Co., Ltd.)辻 真博（科学技術振興機構）
Masahiro Tsuji (Japan Science and Technology Agency)
萩原 義久 （産業技術総合研究所）
Yoshihisa Hagihara (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)
藤家 新一郎 （ペプチスター株式会社）
Shinichiro Fujiie (PeptiStar Inc.)＜プログラム委員会＞

Program Committee

委員長 Chairperson

荻島 創一 （東北大学 東北メディカル・メガバンク機構）
Soichi Ogishima (Tohoku Medical Megabank Organization, Tohoku University)
副委員長

Vice-Chairperson

池田 和由 （理化学研究所／慶應義塾大学）
Kazuyoshi Ikeda (RIKEN/Keio University)
池上 貴史 （株式会社モルシス）
Takashi Ikegami (MOLSIS Inc.)
石川 岳志 （鹿児島大学）
Takeshi Ishikawa (Kagoshima University)
石田 誠一 （崇城大学）
Seiichi Ishida (Sojo University)
植沢 芳広 （明治薬科大学）
Yoshihiro Uesawa (Meiji Pharmaceutical University)
江崎 剛史 （滋賀大学）
Tsuyoshi Esaki (Shiga University)
岡田 晃季 （日本たばこ産業株式会社）
Akitoshi Okada (Japan Tobacco Inc.)
片倉 晋一 （慶應義塾大学）
Shinichi Katakura (Keio University)
加藤 幸一郎（九州大学）
Koichiro Kato (Kyushu University)
上村 みどり（CBI 研究機構）
Midori Kamimura (CBI research Institute)河合 隆利 （慶應義塾大学）
Takatoshi Kawai (Keio University)
川又 生吹 （東北大学）
Ibuki Kawamata (Tohoku University)
北 寛士 （株式会社カネカ）
Hiroshi Kita (KANEKA CORPORATION)-9-木下 誉富 （大阪公立大学）
Takayoshi Kinoshita (Osaka Metropolitan University)
熊澤 啓子 （帝人ファーマ株式会社）
Keiko Kumazawa (Teijin Pharma Limited)小島 真一 （田辺三菱製薬株式会社）
Shinichi Kojima (Mitsubishi Tanabe Pharma Corporation)
小長谷 明彦（恵泉女学園大学／東京工業大学名誉教授）
Akihiko Konagaya (Keisen University/Tokyo Institute of Technology)
小宮 健（国立研究開発法人 海洋研究開発機構）
Ken Komiya (JAMSTEC)
佐藤 朋広 （理化学研究所）
Tomohiro Sato (RIKEN)
佐藤 佑介 （九州工業大学）
Yusuke Sato (Kyushu Institute of Technology)
清水 祐吾 （慶應義塾大学）
Yugo Shimizu (Keio University)
関嶋 政和 （東京工業大学）
Masakazu Sekijima (Tokyo Institute of Technology)
髙岡 雄司 （ダッソー・システムズ株式会社）
Yuji Takaoka (Dassault Systemes K.K.)
高橋 一敏 （味の素株式会社）
Kazutoshi Takahashi (Ajinomoto Co., Inc.)
高谷 大輔 （大阪大学大学院薬学研究科）
Daisuke Takaya (Osaka University)
瀧本 征佑 （日本たばこ産業株式会社）
Seisuke Takimoto (Japan Tobacco Inc.)
多田 幸雄 （CBI 研究機構）
Yukio Tada (CBI research Institute)
多田隈 尚史（上海科技大学/東京大学）
Hisashi Tadakuma (ShanghaiTech University/The University of Tokyo)
田中 成典 （神戸大学）
Shigenori Tanaka (Kobe University)
出水 庸介 （国立医薬品食品衛生研究所）
Yosuke Demizu (NIHS)
永堀 博久 （住友化学株式会社）
Hirohisa Nagahori (SUMITOMO CHEMICAL COMPANY, LIMITED)中村 光浩 （岐阜薬科大学）
Mitsuhiro Nakamura (Gifu Pharmaceutical University)
夏目 やよい（国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所）
Yayoi Natsume (National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition)
野村 渉（広島大学大学院医系科学研究科）
Wataru Nomura (Hiroshima University)
広川 貴次 （筑波大学）
Takatsugu Hirokawa (University of Tsukuba)- 10 -

福澤 薫 （大阪大学大学院薬学研究科）
Kaori Fukuzawa (Osaka University)
本間 光貴 （理化学研究所 生命機能科学研究センター）
Teruki Honma (RIKEN)
升岡 優太 （大鵬薬品工業株式会社）
Yuta Masuoka (TAIHO PHARMACEUTICAL CO., LTD.)増田 友秀 （東レ株式会社）
Tomohide Masuda (TORAY INDUSTRIES INC)
水口 賢司 （国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所）
Kenji Mizuguchi (National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition)
水間 俊 （帝京平成大学）
Takashi Mizuma (Teikyo Heisei University)
美宅 成樹 （名古屋大学名誉教授）
Shigeki Mitaku (Emeritus Professor, Nagoya University)
茂櫛 薫 （シーバイオインフォマティックス株式会社）
Kaoru Mogushi (cBioinformatics Inc.)
山岸 賢司 （日本大学）
Kenji Yamagishi (Nihon University)
山本 一樹 （株式会社シャルクス /東京大学アイソトープ総合センター）
Kazuki Yamamoto (SHaLX Inc./Isotope Science Center, The University of Tokyo)
湯田 浩太郎（株式会社インシリコデータ）
Kotaro Yuta (In Silico Data, Ltd. )渡邉 博文 （株式会社ウィズメーティス）
Hirofumi Watanabe (WithMetis Co., Ltd. )渡邉 怜子 （大阪大学 蛋白質研究所）
Reiko Watanabe (Institute for Protein Research, Osaka University)- 11 -

会場案内図Venue
１階： 企業展示／ポスター会場／総合受付（展示ホール）２階：ランチョンセミナー／スポンサードセッション／シンポジウム／
大会企画セッション／口頭発表（桃源・福寿・平安・瑞雲）- 12 -

４階：チュートリアル／フォーカストセッション／口頭発表（研修室・401・402・403・407）

5 階メイン会場： 大会長講演／プレナリー講演／招待講演／シンポジウム／
パネルディスカッション／記念講演（大ホール、小ホール）- 13 -

展示ブース配置図
Booth Layout

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
株式会社ワールドフュージョン
株式会社モルシス
ドットマティクス株式会社
アトリビュート株式会社
茨城県中性子ビームライン
OpenEye, Cadence Molecular Sciences
ブルカージャパン株式会社
富士フイルム和光純薬株式会社
Repertoire Genesis 株式会社
ライフマティックス株式会社
株式会社分子ロボット総合研究所
株式会社計算科学
富士通株式会社
ジーデップ・アドバンス / エヌビディア合同会社
株式会社 ElixiSiP 株式会社
クオンティニュアム株式会社
シュレーディンガー株式会社
SCSK 株式会社
神戸天然物化学株式会社
ダッソー・システムズ株式会社
エルゼビア・ジャパン株式会社
コンフレックス株式会社
インフォコム株式会社- 14 -

企業広告

三井情報株式会社
ジーデップ・アドバンス/エヌビディア合同会社
ジュビラントバイオシスリミテッド
ケモインフォ株式会社- 15 -

QAEmap

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- 20 -

10月24日（月）October 24＜市民講座＞ 小ホール
『分子ロボットと循環農工業：持続可能な未来を目指して』
司会：山村 雅幸（東京工業大学）
小長谷 明彦（東京工業大学名誉教授）
大津 厳生（筑波大学大学院）
浜田 省吾（東北大学）
西田 暁史（東京農業大学）
吉田 省子（北海道大学）＜チュートリアル＞ 研修室・401
TS-01

計算毒性学研究会「化学関連研究支援システムの理解、確認、
適用
モデレーター：湯田 浩太郎（株式会社インシリコデータ）
講師：
東田 欣也（株式会社モルシス）「CLARITY および CLARITY PV によるトランスレーショナル・
セーフティ・リサーチ」
古賀 裕美（富士通株式会社）「富士通が行う、AI 創薬のための研究支援」
結城 伸哉（株式会社 Elix）「AI 創薬プラットフォーム Elix Discovery™の活用事例及び AI 創薬最新動向」
講師交渉中（NVIDIA）「未定」
湯田 浩太郎（株式会社インシリコデータ）「データサイエンスと人工知能を併用した「マルチターゲット創薬」の実施」
湯田 浩太郎（株式会社インシリコデータ）「研究支援システム適用上での重要な留意事項」と閉会の挨拶- 21 -

TS-02

第 29 回 FMO 研究会 「FMO データベースの実践チュートリアル-生体高分子の認識機構解析： MD 連携、核酸分子解析-」
モデレーター： 加藤 幸一郎（九州大学）
高谷 大輔（大阪大学）
渡邉 千鶴（理化学研究所）講師：
神坂 紀久子（理化学研究所生命機能科学研究センター）「FMODB の紹介、動的平均 FMO リガンド–タンパク質間相互作用解析」
宮川 柊兵（星薬科大学）「FMODB を活用したリガンド-核酸-タンパク質間相互作用解析」- 22 -

TS-01

日時： 2022 年 10 月 24 日 13:00-17:00
場所： 研修室

化学関連研究支援システムの理解、確認、適用
Understanding and confirmation of the research support systems
化学関連研究支援システムの適用や利用は殆ど総ての化学分野で実施され、研究者にとり必需品となっている。研究支援システムの選択、適用、理解が不十分であれば研究そのものの信頼性欠如、研究の失敗、時間や費用の無駄とその影響は破壊的となる。また、化学研究支援システムは常に単体で稼働するものではな
く、データの収集や関連システムとの連携等にも考慮が必要であり、この場合の連携性も大事知なる。また、より大きい観点では、会社のデータ管理システムとの連携等も必要で、これらを考慮しなければシステムの管理すら出来なくなる。
研究支援システムは単に機能的な観点のみならず、様々な観点からの考慮が大切である。また、自分の研究に必要な機能の最適化（システム利用、委託創作、コンサルタント、自主開発、他）を目指しての戦略か
ら戦術への慎重な検討が必要である。
以下に現時点で取りうる研究支援システムの検討についての可能性を列挙する。
１． 既存の研究支援システムの概要、適用、他
２． 研究目的内容を実現するシステムを委託開発して構築する
３． 研究支援システムと支援システムの適用コンサルを受ける
４． IT に興味があり、特に自分の研究でのカスタマイズ等自分で試みる
５． 複数の支援システムを用いて、従来にはなかった独自の研究目的を実施する
６． 化学研究支援システム適用上での重要な留意事項
研究支援システムは、職人の道具と同じである。自分の研究に最適なシステムを使ってこそ実りある研究成果を享受できる。さもなければ、間違った結果、現場での混乱、社内システムとの非連携性、システムの更新やシステム間連携等も出来なくなる。研究の大事な道具である、研究支援システムは、職人の道具以上に慎重に決めることが重要である。
今回は、研究支援システムの選択、構築、コンサル適用、システム関連アプリ、システム連携や、研究支援
システムとして留意すべき様々な点に関する討論をチュートリアル形式で行う。
モデレーター：

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

13:00～13:10◇開会の挨拶と開催趣旨（研究支援システムの様々な選択、開発、適用、利用形態）説明
湯田 浩太郎 (Kohtaro Yuta)
株式会社インシリコデータ ( In Silico Data, Ltd.)
13:10～13:50
1. 演題：「CLARITY および CLARITY PV によるトランスレーショナル・セーフティ・リサーチ」
演者：東田 欣也（Kinya Toda）
株式会社モルシス(MOLSIS Inc.)
13:50～14:30
2. 演題：「富士通が行う、AI 創薬のための研究支援」
演者：古賀 裕美（Hiromi Koga）
富士通(Fujitsu, Ltd.)
14:30～14:40◆休憩（１０分）
14:40～15:20
3. 演題：「AI 創薬プラットフォーム Elix Discovery™の活用事例及び AI 創薬最新動向」
演者：結城 伸哉 (Shinya Yuki)
株式会社 Elix (Elix, Inc.)- 23 -

1

15:20～16:00
4. 演題：未定
演者：未定
NVIDIA (Nvidia Corporation)
16:00～16:30
5. 演題：「データサイエンスと人工知能を併用した「マルチターゲット創薬」の実施」
湯田 浩太郎 (Kohtaro Yuta)
株式会社インシリコデータ (In Silico Data, Ltd.)
16:30～17:00
6. 演題：「研究支援システム適用上での重要な留意事項」と閉会の挨拶
湯田 浩太郎 (Kohtaro Yuta)
株式会社インシリコデータ ( In Silico Data, Ltd.)- 24 -

2

TS-02＜チュートリアル＞
第29回FMO研究会
FMOデータベースの実践チュートリアル-生体高分子の認識機構解析： MD連携、核酸分子解析-

参加ご希望の方へ★CBI学会2022年大会への参加登録後、チュートリアルの参加登録を行ってください。
大会参加登録：≫こちらからチュートリアル参加登録（無料）：https://forms.gle/sbTbNp6Mc1BKGFkTA★事前準備について
当日の実践操作のためのツール、プログラム、データを事前にご準備ください。
≫詳細はこちらから

日時： 2022年10月24日13:00-17:00
チュートリアル参加費：無料

ただし、CBI学会2022年大会への参加登録(有料)が必要です。

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10日
時点で14,924構造を公開している。最近では、富岳等のスパコンを用いたMDスナップショット等の大規模データを用いたFMO計算が始まっている。また、創薬ターゲットタンパク質に限らず、核酸等の様々な生体高分子に対してのFMO解析及びデータ収集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：
加藤 幸一郎Kouichiro Kato（九州大学 Kyushu University）

高谷 大輔 Daisuke Takaya（大阪大学 Osaka University）
渡邉千鶴

Chiduru Watanabe（理化学研究所 RIKEN BDR）

1. 13:00-13:05
はじめに
高谷 大輔

Daisuke Takaya （大阪大学 Osaka University）

2. 13:05-14:35＜チュートリアル＞ FMODBの紹介、動的平均FMOリガンド–タンパク質間相互作用解析
神坂 紀久子Kikuko Kamisaka （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が提供する機能や開発状況について紹介する。また、最新の機能としてMDスナップショットのような一連のデータセットに対するリガンド–タンパク質間のIFIE/PIEDA解析を行い、構造揺らぎを考慮した動的平均IFIE/PIEDAと活性値との相関を導出する。

- 25 -

3

14:35-14:55 休憩
3. 14:55-16:25＜チュートリアル＞FMODBを活用したリガンド-核酸-タンパク質間相互作用解析
宮川 柊兵Shuhei

Miyakawa（星薬科大学

Hoshi University）

リガンド‐核酸‐タンパク質の複合体における相互作用解析について、COVID-19関連タンパク質である
RNA依存性RNAポリメラーゼ（RdRp, RNA dependent RNA Polymerase）とレムデシビルの複合体
を例に、FMODBのwebインターフェイスおよびBioStation Viewerを用いた解析を行う。関連研究の最新動向を紹介すると共に、核酸を含む系の相互作用解析に必須となるラダー図の作成などを実践する。
4. 16:25-16:35
まとめ加藤 幸一郎Koichiro Kato（九州大学

Kyusyu University）

5. 16:35-17:00
個別相談等*各チュートリアルの途中で適宜休憩をはさむ予定です。

★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。BioStation Viewer は以下のページからダウンロードできます：

https://fmodd.jp/biostationviewer-dl/
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 (10/17)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/CBI2022tut/

連絡先： CBI学会2022年大会事務局- 26 -

4

10月25日（火）October 25＜大会長講演＞ 大ホール
C-01

坂田 恒昭（大阪大学共創機構） ·········································· 1「新しい医薬品の概念が変える医療」＜プレナリー講演＞ 大ホール
『ウィズコロナ社会におけるライフサイエンス』
座長：坂田 恒昭（大阪大学共創機構）
P-01

永井 良三（自治医科大学） ················································ 2「情報化時代の医学研究」

P-02

澤田 拓子（塩野義製薬株式会社） ······································· 3「新型コロナ感染症への挑戦 -シオノギ流ヘルスケア戦略と社会課
題への取組み-」＜招待講演＞ 大ホール
『新たなモダリティー多様化時代へ』
座長：小林 博幸（塩野義製薬株式会社）I-01

小比賀 聡（大阪大学大学院薬学研究科） ······························ 4「架橋型人工核酸の開発とその核酸医薬研究への応用」

I-02

石井 健（東京大学医科学研究所） ······································· 5「異所性核酸を起点とした生体応答研究と創薬」

I-03

小泉 誠（第一三共株式会社モダリティ研究所） ····················· 6「難治性遺伝子疾患に対する核酸医薬品の創薬研究」- 27 -

＜シンポジウム＞ 大ホール
S-01

CBI 研究機構 量子構造生命科学研究所 ································· 7『代謝酵素を対象とした SBDD 手法の開発』
モデレーター：上村 みどり、近藤 史郎（CBI 研究機構 量子構造
生命科学研究所）
講師：
上村 みどり「量子構造生命科学研究所のプロジェクトとして CYP に取り組む
意味について」榊 利之（富山県立大学）「医薬品の代謝予測および創薬ターゲットとしての CYP」
橘高 敦史、高野 真史、川越 文裕（帝京大学）「CYP24A1 代謝に抵抗する VD3 誘導体の合成化学」
米倉 功治、濵口 祐、高場 圭章、川上 恵典、眞木 さおり（理研/東北大学）「CYP を対象とした Cryo-EM（仮題）」
玉田 太郎、平野 優（量子科学技術研究開発機構）「CYP を対象とした X 線＋中性子結晶構造解析の取り組み」
杉山 正明（京都大学）「溶液散乱による CYP の溶液構造解析の展開」
東田 欣也（株式会社モルシス）、栗田 典之（豊橋技術科学大学）「CYP の計算化学的解析手法への期待」
近藤 史郎「おわりに」＜ランチョンセミナー＞ 桃源・福寿・平安
LS-01

株式会社Elix ···································································· 9
結城 伸哉「AI創薬最新動向とオールインワンAI創薬プラットフォ
ーム Elix DiscoveryTMのご紹介」
波戸 園美「オールインワンAI創薬プラットフォーム Elix
DiscoveryTM ライブデモ」
井上 貴央「分子構造生成モデルのクイックレビュー」

LS-02

ドットマティクス株式会社 ··············································· 11『マルチモダリティ時代に対応する、進化したドットマティクスの
化学・生物研究統合プラットフォームのご紹介』
ゾルト レプ、福山 隆- 28 -

LS-03

株式会社モルシス···························································· 13『創薬モダリティ研究に向けたMOEの活用』「PROTACを介した三元複合体モデリング」「抗体設計アプリケーションとDevelopabilityの評価」「核酸モデリング」＜スポンサードセッション＞ 桃源・平安
SS-01

クオンティニュアム株式会社············································· 15『NISQ 時代における量子コンピュータを用いた研究および顧客
事例』「TKET（ティケット）：量子ソフトウェア開発キット」「InQuanto（インクァント）：量子計算化学プラットフォーム」「クオンティニュアム社について」

SS-02

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ······················ 17『創薬研究におけるクラウド活用の実際〜第一三共でのデータ駆動型創薬化学研究基盤〜』
中島 丈博（アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社）「AWS サービスを活用した High Performance Computing (HPC)
環境の構築」
国本 亮（第一三共株式会社）「AWS サービスを活用したデータ駆動型の創薬化学研究基盤の構築」

SS-03

エヌビディア合同会社······················································ 19『AI 創薬・生命科学関連技術の進展とそれを支える GPU ソリューション』
大上 雅史（東京工業大学）＜シンポジウム＞ 福寿
SP-01

国立研究開発法人 日本医療研究開発機構(AMED) ··············· 21『生命科学・創薬研究のシームレスな支援に向けた AMED-BINDSの取り組み』
モデレーター：善光 龍哉（AMED）
講師：
小島 宏建（東京大学）「東京大学の創薬リード創製支援」
辻川 和丈（大阪大学）「創薬サイエンス研究支援拠点におけるシームレスな BINDS 創薬
研究支援」- 29 -

由良 敬（早稲田大学）「1 細胞/微小組織マルチオミックスのオールインワン解析による生命科学研究支援」
SP-02

MPS（生体模倣システム）の今後の展開を考える -AMEDMPS2、MPS-RS プロジェクト開始にあたって- ···················· 23
モデレーター：石田 誠一（崇城大学/国立医薬品食品衛生研究所）
講師：
伊藤 弓弦（筑波大学）「AMED-MPS2 プロジェクトの概要のご紹介」
石田 誠一（崇城大学/国立医薬品食品衛生研究所）「MPS-RS 事業の概要のご紹介」
山崎 大樹（国立医薬品食品衛生研究所）「in vitro 試験法に求められるヒトへの外挿性について」＜大会企画セッション＞ 平安
OS-01

新規医療モダリティとしてのデジタルセラピーの最前線 ········· 24
モデレーター：小島 真一（田辺三菱製薬株式会社）、
山本 一樹（東京大学）
講師：
野田 恵一郎（株式会社日本総合研究所）「我が国に求められるデジタルセラピューティクスの社会実装の在り方」
市川 太祐（サスメド株式会社）「不眠障害における治療用アプリ開発」
石井 洋介（株式会社 omniheal）「うんこでみるコミュニケーションデザインと DTx の未来」

＜フォーカストセッション＞ 401
FS-01

生命の起源：知性の発現··················································· 26
モデレーター：田中 成典（神戸大学）
講師：
島村 孝平（熊本大学）「非平衡分布関数の時間発展による知性の記述」
田中 成典（神戸大学）「量子認知と意思決定の自由エネルギー理論」- 30 -

＜口頭発表O1＞『臨床応用（1）』 ···················································· 27
座長：加藤 幸一郎（九州大学）、増田 友秀（東レ㈱）
O1-1
O1-2
O1-3
O1-4
O1-5
O1-6

Tatsuya Ishimoto (Tokyo Institute of Technology) "Prediction ofChemical Reaction Type with Hierarchical Graph Neural Networks"
Shunya Makino (Tokyo Institute of Technology) "Molecular
Optimization by Graph Generative Model using Transformers"
Mami Ozawa (Tokyo Institute of Technology) "An Enhanced Machine
Learning Models for Predicting Retrosynthesis Accessibility"
Takamasa Suzuki (Tokyo Institute of Technology) "Multi-Objective
Molecular Optimization by Monte Carlo Tree Search"
Ryuji Kato (Nagoya University, Tokai National Higher Education
and Research System) "Morphology-based drug effect profiling fordelicate label-free phenotypic screening"
Iori Azuma (Laboratory of Molecular Pharmacokinetics, Graduate
School of Pharmaceutical Sciences, The University of Tokyo) "A
recommendation algorithm for predicting drug effects considering
directionality"＜口頭発表Ｏ2＞『計算化学（分子認識）』 ········································· 33
座長：髙岡 雄司（ダッソー・システムズ㈱）、広川 貴次（筑波大学）
O2-1
O2-2
O2-3
O2-4
O2-5
O2-6

Keisuke Yanagisawa (Tokyo Institute of Technology) "REstretto: An
Efficient Protein-Ligand Docking Tool based on a Fragment Reuse
Strategy"
Suyong Re (National Institutes of Biomedical Innovation, Health andNutrition) "Binding specificity of phosphopeptide recognition
domain analyzed by gREST simulation"
Shuhei Miyakawa (Hoshi University) "Dynamical interaction analysis
of Remdesivir with SARS-CoV-2 RNA-dependent RNA polymerase
by MD and FMO calculations"Kazuma Harada (Graduate School of Science and Engineering,
Kindai University) "Analysis of interaction energies for SMAD4
variants by computational science"
Tatsunori Miyajima (Kindai University Graduate School of Scienceand Engineering) "Interaction analysis of 14-3-3 and p53 using
fragment molecular orbital method"
Yuuki Okayama (Graduate School of Science and Engineering,
Kindai University) "Comparison of conformer models in PDB
structure using Fragment Molecular Orbital Method"- 31 -

＜口頭発表Ｏ3＞『計算化学（分子計算）/モダリティ/ADME・毒性』 ······ 39
座長：渡邉 博文（㈱ウィズメーティス）、北 寛士（㈱カネカ）、
渡邉 怜子（大阪大学）
O3-1
O3-2
O3-3
O3-4
O3-5
O3-6

Hiraku Oshima (RIKEN Center for Biosystems Dynamics Research)"Free Energy Perturbation Method in GENESIS"
Masatake Sugita (Tokyo Institute of Technology) "Lipid compositionis critical for accurate membrane permeability prediction of large
cyclic peptides by molecular dynamics simulations"
Hiromitsu Shimoyama (University of Tsukuba) ""Molecular
Dynamics Study of 3D-DS dimerization of Cyt c"
Toru Ekimoto (Yokohama City University) "Complex model of thebile acid transporter NTCP and binding peptides involved in the
HBV infection explored by molecular dynamics simulation"
Takashi Matsumoto (Rigaku Corporation) "MAXS for 3D molecularvisualization of human antibody conformational changes"
YASUHIRO YOSHIDA (University of Occupational andEnvironmental Health, Japan) "CrotBiopsy:New methods for lunginflammation"＜口頭発表Ｏ4＞『データサイエンス/バイオインフォマティクス』 ·········· 45
座長：佐藤 朋広（理化学研究所）、夏目 やよい（国研 医薬基盤・健康・
栄養研究所）
O4-1
O4-2
O4-3
O4-4
O4-5
O4-6

Chiduru Watanabe (RIKEN BDR) "Development of FMODB and
Auto-FMO protocol through 2022"
Nobuaki Yasuo (Tokyo Institute of Technology) "Hit Identificationfor SARS-CoV-2 Main Protease Using Convolutional Neural
Network"Haris Hasic (Elix, Inc.) "Evaluating Computer-assisted Single-step
Retrosynthesis: How Significant are Recent Improvements?"
Midori Iida (Kyushu Institute of Technology) "Developing a
network-based combination therapy approach for complex
diseases"
Takayuki Kimura (Tokyo Institute of Technology) "Prediction ofProtein Binding Region on RNA with Transformer and Attention
Augmentation"
Chen Li (Kyushu Institute of Technology) "Molecular Generation
using Sequence-based Transformer Generative Adversarial
Network"- 32 -

C-01

日時： 2022 年 10 月 25 日 10:10-10:30

新しい医薬品の概念が変える医療
New concept of medicine will change the medical care
坂田 恒昭
Tsuneaki Sakata, Ph.D.
大阪大学 共創機構
Co-creation Bureau, Osaka University
従来は低分子化合物が主体であった医薬品であるが、ワトソン・クリックのセントラルドグマの提唱による分子生物学の発展を契機とする生命科学の進展による、基盤技術の精緻化と病気の理解が進むとともに医薬品の概念（モダリティ）も変わってきている。これは病気に苦しむ患者さんに福音をもたらす効き目が確かで安全の高い医薬品を創りたいという創薬科学者の欲求に基づいている。
一方、セントラルドグマに基づく医薬品である核酸医薬品、抗体医薬品をふくむ蛋白質医薬品、
さらに遺伝治療薬などはまだ現状では生産コストも高く医療経済的に難問を抱えている。
昨年新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)感染症対策として世界中に活用された mRNA ワクチンのように新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)の遺伝子配列が 2020 年 1 月中国復旦大学により解明されてわずか 1 年余りで世に出すこともできた。しかしこの驚異的なスピードは過去の研究の積
み重ね（RNA 修飾と DDS である LNP リン脂質研究）によって成し得たものである。これらの基本
特許は米国ペンシルベニア大学およびカナダ Arbustus 社により保有されている。
また最近では、デジタルアプリ治療という IT 技術を駆使した治療方法も開発されている。これは禁煙だけでなく、生活習慣病改善、脳神経系の治療のためにスマートフォン、タブレットなどデジタ
ル端末を用いての治療方法も開発されつつある。この開発には、ビッグデータと人工知能（AI:Artificial Intelligence）活用が不可欠である。
日本で発見され世に出た低分子化合物以外の医薬品も数多くある。大阪大学では赤堀四郎元総長を中心とするグループが世界のペプチド研究の中心であった。また国立循環器病研究センターにおいても寒川賢治元所長らにより、新規ペプチドが分離され医薬品また診断薬となっている。
ANP、BNP はその例である。また、最近はアクテムラ（一般名トシリズマブ）、オプジーボ（一般名ニボルマブ）などの抗体医薬品だけでなく、エクソンスキッピング核酸医薬品（ビルテプソ）（一般名
ビルトラルセン）、遺伝子治療薬コラテジェン（一般名ペペルミノゲン）も上市されている。
ただ、現在の新しい医薬品の形である核酸医薬品、抗体医薬品やデジタル治療法の基本概念
特許の多くは日本で発明されたものではない。そのために現在医薬品の貿易収支は、大きな赤字になっている。
また、新規モダリティを世に出していくには、研究の独自性だけではなく、日本において生産、開発、薬事、承認などのバリューチェインをどう構築していくかも議論する必要がある。
今後、病気で苦しむ患者さんを救うために、世界をリードできる医薬品のさらなる新しい概念が求められる。
本講演では本大会のテーマである次世代モダリティ、デジタルセラピーの歴史と今後の展望について概説を行う。

- 33 -1

P-01

日時： 2022 年 10 月 25 日 10:30-11:15

情報化時代の医学研究
Medical research in information era
永井 良三
Ryozo Nagai
自治医科大学学長
Jichi Medical University
多くの疾患は、生活習慣などの環境因子と遺伝体質の相互作用のなかで進展する。このため、疾患の予防には、さまざまな因子を考慮し、複雑なネットワークのなかで解析を行わなければならない。とくに個別化医療が謳われる時代においては、細胞分子レベルの要素還元型基礎研究と、予後を指標とする臨床・疫学研究が連携し、エビデンスを構築する必要がある。しかしエビデンスレ
ベルの高い介入試験は容易には実施できないため、次善の策としてリアルワールドデータの活用が、近年注目されている。
コロナウイルス感染症においても、基礎研究と臨床・疫学研究の連携の重要性が明らかとなった。基礎研究は、感染経路の解明、ゲノム変異による感染力増大、さらにワクチンや抗コロナウイル
ス薬の開発などに大きく貢献した。迅速なワクチンと治療薬開発の背景には、COVID-19 の流行
前から、科学的好奇心に基づいてコロナウイルス研究を進めていた研究者の存在があった。しかし
コロナウイルス感染症は、ヒトだけでなく、人畜共通感染症というネットワークのなかで流行が拡大する。感染状況の把握だけでなく、予防・治療法の評価のためには、発症者を対象とする観察研
究と臨床試験を欠かせない。同時に無症状感染者を含めたリアルワールドデータをいかに収集・分析するかも重要な課題である。
コロナ禍は、医療に限らず、わが国のデジタル改革の遅れを明らかにした。これは単にインフラ整備の遅れというよりも、デジタル化を好まない精神文化による可能性がある。実際、日本の科学技術の低迷はビッグデータ時代の到来とともに低下した。欧米の科学のような要素還元研究と推測
統計学の連携が日本の風土に合わないのであれば、日本人になじみのある「相互依存のネットワーク」に基づく研究と人材育成を進めることも一つの方策である。
演者は、1980 年代に血管平滑筋ミオシンの多様性に関する研究を開始し、胎児型ミオシン遺伝子の転写因子 KLF5 に焦点を当てて研究を進めてきた。研究は、要素還元だけでなく、シグナ
ルネットワーク、実質間質細胞連関、臓器連関を考慮して進め、心血管系の病態形成や大腸癌の発癌機構、新しい抗癌剤開発などへ展開した。臨床データに関する研究は、疾患レジストリー、大規模臨床試験、異なる電子カルテからのリアルワールドデータセットの構築、症例報告の構造化とこれを用いた診断支援システムの開発を行ってきた。
講演では、これらの研究の展開を振り返るとともに、これからの医学研究のあり方、とくにウィズコ
ロナ時代における要素還元研究とリアルワールドデータ分析の連携の重要性、さらにこれから開始
される戦力的創造事業「統合型ヘルスケアシステムの構築」で計画されている医療デジタルツインの構想について紹介する。

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P-02

日時： 2022 年 10 月 25 日 11:15-12:00

新型コロナ感染症への挑戦 -シオノギ流ヘルスケア戦略と社会課題への取組み
Challenge to COVID-19 infection-Shionogi healthcare strategy and social issue approaches澤田 拓子
Takuko Sawada
塩野義製薬株式会社取締役副社長
SHIONOGI & CO., LTD.
医薬品業界は規制業界であるためか、他の業界と対比すると全般的に DX や AI の活用が遅れていた。しかし、一方で医薬品業界の生産効率は極めて悪く、1 薬剤を開発するためのコストは個別に見ても平均数百億円を要し、失敗したプロジェクトもいれると 1 薬剤あたり 2 千億円以上にも及ぶと言われている。このように開発に必要な投資額が相当に大きいだけでなく、研究開発に必要な期間も長く、さらには開発の成功確率も低いという三重苦に喘いでいる。加えてこれまでの進歩により、患者さんの満足度の高い疾患群が増加し、アンメットニーズの高い領域は比較的患者数の少ない領域になっていること、各国において薬価高騰に対する圧力が強まっており、旧来のように研究開発費用をそのまま薬価に反映させることが困難になってきたことなどから、1000 億円以上の市場を獲得できるブロックバスター薬の創出は更に難しくなって来ている。
一方、逆に言えば、医薬品の創出効率が極めて低いだけに、全てのプロセスにおいて効率化の可能性があるとも言え、今後 DX,AI の恩恵を最も大きく受ける可能性のある業界として医薬ならびにライフサイエンスの業界が注目されている。
既に多くの産業分野において、異業種連携による顧客あるいは顧客ニーズに関わる DX 活用
により、新規ビジネスモデルの構築とデータの集積、AI を活用したシミュレーション、パーソナライ
ゼーションが進んでいるが、それは医薬品業界においても同様であり、COVID-19 パンデミックに
より大幅に加速されている。ただ、医薬品業界に固有の大きな課題も存在している。それは、特に国内ではまだ医療ビッグデータの構築、連結、利活用に課題があり、更に医療領域においては種々の課題を AI で処理できるよう形式知化して行くプロセスの構築にもまだ多くの課題が残されているからである。しかし、既に創薬の現場では AI の活用が始まっており、開発においてもデータ収集においてこれまでは収集できなかったような生活情報がオンタイムで入手できるようになり、医療ビッグデータを連結して行くことで、臨床の有効性や安全性のシミュレーションの精度を向上させていくことが可能になると考えられる。多くのベンチャー企業も含め積極的に種々の試みを進めている海外の状況を紹介した上で国内の状況ならびに課題について考えてみたい。

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I-01

日時： 2022 年 10 月 25 日 13:30-14:00

架橋型人工核酸の開発とその核酸医薬研究への応用
Development of bridged nucleic acids for application to oligonucleotide
therapeutics
小比賀 聡
Satoshi Obika
大阪大学大学院薬学研究科
Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Osaka University
医薬基盤・健康・栄養研究所
National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition
近年、新たな創薬モダリティとして核酸医薬品が注目を集めている。核酸医薬品は、「核酸あるいは修飾核酸が十数〜数十塩基連結したオリゴ核酸で構成され、タンパク質に翻訳されることなく直接生体に作用するもので、化学合成により製造される医薬品」と定義され、そこにはアンチセンス
核酸や siRNA、CpG オリゴ、核酸アプタマーなど様々な種類が存在する。核酸医薬品は、これまでの低分子医薬品や抗体医薬品とは異なる作用メカニズムに基づき薬効を示すことから、まだ治療法が見出されていない希少疾患や難治性疾患に対する新たな治療法として期待が高まっている。1998 年に米国において世界初の核酸医薬品（サイトメガロウイルスによる網膜炎に対するアン
チセンス核酸）が承認されたのを皮切りに、今日までに日米欧で合計 16 品目の核酸医薬が承認されてきた（2022 年 7 月末時点）。このうち、一本鎖核酸であるアンチセンス核酸は、疾病の原因となる遺伝子の mRNA や pre-mRNA に配列特異的に結合し、翻訳を阻害したりスプライシングを制御することで薬効を示す。二本鎖 RNA からなる siRNA は、RNA 誘導サイレンシング複合体（RISC）と呼ばれる RNA-タンパク質複合体を介して、標的となる mRNA と作用し翻訳過程を阻害する。また核酸アプタマーは、自身が形成する特徴的な立体構造により標的タンパク質を厳密に認識することで薬効を発揮する。しかし、天然の DNA や RNA は生体内では比較的速やかに分解・代謝を受けるため、そのまま核酸医薬品として用いることはできない。実際に、これまでに承認された 16 品目の核酸医薬品全てにおいて、何らかの化学修飾や人工核酸が用いられている。
我々は、アンチセンス核酸への応用を目指して様々な人工核酸の開発研究をこれまでに行なってきた。1997 年に世界に先駆け開発に成功した架橋型人工核酸（Bridged Nucleic Acid）は、核酸の糖部の 2’位酸素原子と 4’位炭素原子の間にメチレン架橋を施すことで、核酸の立体配座（コンホメーション）のゆらぎを抑制している。これにより、アンチセンス核酸が相補鎖 RNA と二重鎖を形成する際のエントロピー損失を大幅に低減でき、その結果、架橋型人工核酸を搭載したアン
チセンス核酸が相補鎖 RNA と形成する二重鎖は安定化する。こうした架橋型人工核酸の特徴は
アンチセンス核酸への応用に際し大きなアドバンテージとなる。我々は、この架橋型人工核酸技術を基盤として、種々の新たな人工核酸の設計・合成および機能評価を継続して実施している。
本講演では、核酸医薬品開発の現状について簡単に述べた後に、架橋型人工核酸の開発コ
ンセプトおよびその合成や機能について概説する。また、我々が開発を進めている最新の人工核酸の特徴や核酸医薬品としての応用に向けた研究例についても併せて紹介したい。

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I-02

日時： 2022 年 10 月 25 日 14:00-14:30

異所性核酸を起点とした生体応答研究と創薬
Biological response to, and therapeutic regulation by, ectopic nucleic acids
石井 健
Ken Ishii
東京大学・医科学研究所・感染免疫部門・ワクチン科学分野
The Institute of Medical Science, The University of Tokyo
30 年以上前に端を発し、2020 年コロナ禍にて突然世界から注目を集めた DNA ワクチン、
mRNA ワクチンは、DNA や RNA を「設計図」として、また設計図以外の生物活性を目的とする「異所性核酸」として、実際の医療に使われるようになった。特に、 SARS-CoV2 の Spike 抗原の遺伝子をコードし、脂質にくるまれた、ウイルスと見まがうほんの 100 ナノメートルの LNP-mRNA というワクチン開発研究の破壊的イノベーションは、サイエンスのカンブリア紀ともいえる変革を引き起こしている。「異所性核酸」を起点とした生体応答の研究は、今後多くの研究者を巻き込み、多くのノーベル賞を生んだ研究領域、RNA 干渉、自然免疫、DNA ダメージ、細胞死、エピジェネティ
クスといった分野を融合し、新しい研究の「種」を生みだすのでは、個人的には期待している。
核酸、すなわち塩基配列の設計図としての使命を持つ「DNA」、「RNA」だが、その実像は非常に多様性に富んでいる。病原体の DNA、RNA そしてその代謝産物だけでなく、宿主細胞由来の DNA、RNA も細胞死によって放出される核酸の量、質ともに異なる。ウイルス感染などによるプ
ログラム細胞死としての Necroptosis や細菌やウイルス、そしてアジュバントなどによっても起こる
好中球などの能動的なゲノム DNA の放出を伴う細胞死である NETosis は異所性核酸による生体応答を起こすことが詳細に明らかになりつつある。加えて感染が伴わず、細胞死に至らない場合
でも、前がん病態や老化が進む細胞では、DNA ダメージやその他のストレスによるミトコンドリア
DNA 由来の核酸が細胞質に異所性核酸として漏出したり、mRNA の翻訳の異常によって同様に
異所性核酸によって引き起こされる生体応答シグナルが知られるようになり、その後の病態形成や増悪に深くかかわることが明らかになってきた。我々はこれらの異所性核酸を含有する微粒子を生体内で定量、定性できる技術を開発すべく研究を進めている。
（https://www.jst.go.jp/kisoken/crest/project/1111095/1111095_2018.html）
加えて、今回のパンデミックほど「ワクチン」が世界の人々にとって「自分事」になったことは今までなかったことであり、感染症や免疫だけでなく、あらゆる分野も巻き込む基礎研究、臨床研究分野にも新しい潮流が生まれてきており、異分野融合が進むことが期待されている。一方、世界を見渡すと、ワクチン忌避や、ワクチン接種が進んでいない国も多くある現実があり、日本はもっと安全で良く効くワクチンを世界に提供し Global health coverage に貢献することが期待されています。
本講義では「100 Days Mission to Respond to Future Pandemic Threats」やポストコロナのワクチン開発研究の新展開を議論できれば幸いである。
https://vdesc.ims.u-tokyo.ac.jp/- 37 -

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I-03

日時： 2022 年 10 月 25 日 14:30-15:00

難治性遺伝子疾患に対する核酸医薬品の創薬研究
Drug discovery research for nucleic acid therapeutics
for refractory genetic diseases
小泉 誠
Makoto Koizumi
第一三共株式会社 モダリティ研究所
Modality Research Laboratories, Daiichi Sankyo Co., Ltd.
「核酸医薬」は、低分子化合物や抗体医薬では標的とすることができない分子に対して治療薬を設計することができる創薬モダリティとして注目されている。2018 年~2022 年にかけて 10 品目の 核 酸 医 薬 品 が 承 認 さ れ て い る 。 特 に 遺 伝 性 ATTR ア ミ ロ イ ド ー シ ス 治 療 薬 は 、 lipid
nanoparticle (LNP)技術と組み合わせた siRNA であり、また、急性肝性ポルフィリン症治療薬は、
GalNAc を結合させた siRNA であり、ともに肝臓への送達を高めたデリバリー技術を利用した核酸医薬品である。さらに、数多くの化合物が核酸医薬として前臨床・臨床試験に進んでいる。
有用な核酸医薬品の創出のために、核酸を化学修飾する技術が重要になっている。大阪大学の小比賀先生と今西先生は、RNA の 2'-酸素原子と 4'-炭素原子をメチレンで架橋したヌクレオシ
ド、2',4'-Bridged Nucleic Acids/Locked Nucleic Acids (2',4'-BNA/LNA)を見出している。我々は、小比賀先生と今西先生との共同研究より RNA の 2'-酸素原子と 4'-炭素原子をエチレンで架橋した 2'-O,4'-C-Ethylene-bridged Nucleic Acids (ENA)を創出している。ENA を有するオリゴ
ヌクレオチドは、相補鎖 RNA に対する結合力が高く、さらにヌクレアーゼに対して優れた耐性を有しており、核酸医薬に用いるために理想的な特性を有している。
本発表では、ENA オリゴヌクレオチドを用いて難治性遺伝子疾患に関係する遺伝子のスプライ
シングをモジュレートする創薬研究について紹介する。デュシェンヌ型筋ジストロフィー（DMD）は、
新生男児の約 3,500 人に 1 人の割合で発症することが知られており、年齢を経るに従って筋力の低下が進行する。医療技術の進歩により生命予後は延びているが、多くは 20～30 歳代で死に至ってしまう重篤な遺伝性疾患である。DMD は、責任遺伝子であるジストロフィン遺伝子の一部が欠損することによりジストロフィン mRNA のコドンの読み取り枠にずれを生じ（out-of-frame）、ジスト
ロフィンタンパク質が全く産生されないことが原因になっている。本治療法は、ENA オリゴヌクレオチドを用いて遺伝子変異を持つジストロフィン pre-mRNA のエクソンをスキッピングすることで、コドンの読み取り枠を out-of-frame から in-frame とし、ジストロフィンタンパク質を産生できるようにするものである。

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S-01

日時： 2022 年 10 月 25 日 15:30-17:00
場所： 5 階大ホール

代謝酵素を対象とした SBDD 手法の開発
Structure Based Drug Design against CYP enzyme
開催趣旨：
多くの医薬品は体内に取り込まれた後、主に肝臓や小腸に存在する種々の代謝酵素により代謝されて体外に排出される。この代謝反応は薬物自身の活性を変化させて治療に影響を与えるだけでなく、併用する医薬品の効力や副作用にも影響を及ぼすため、代謝反応の解明は医薬品開発の重要な課題の一つである。特に開発後期に薬物代謝酵素に対する悪影響が明らかにな
ると、別な化合物の探索に戻らざるを得ず大幅な開発遅延となる。この薬物代謝過程で最も重要なものは Cytochrome P450(CYP)スーパーファミリーと呼ばれる酵素群である。一般的な酵素や受容体であれば SBDD と呼ばれる、タンパクの構造から化合物を合理的にデザインする方法が応用できる。しかし CYP がヘム鉄を含む金属タンパク質であり、電荷状態や水和状
態を含む正確な構造情報が圧倒的に不足しているため、立体構造に基づいた基質との結合や反応様式を予測することが極めて難しい。そこで、最先端でかつ種々の計測手法や構造解析手法を確立し、正確な構造情報を取得して SBDD 活用に繋げていくことが安全で有効な医薬品を開発する上で急務である。本シンポジウムでは、VitamineD3 代謝酵素である CYP24A1,
CYP105A1 を対象として、X 線、中性子線、電子線解析と計算科学を融合した合理的薬物設計手法を開発について紹介する。
モデレーター： 上村 みどり (Midori Takimoto-Kamimura)近藤 史郎（Shiro Kondou）
CBI 研究機構 量子構造生命科学研究所(CBI Research Institute
Quantum-Structural Life Science Labolatories )1. 量子構造生命科学研究所のプロジェクトとして CYP に取り組む意味について
上村 みどり（Midori Takimoto-Kamimura）
CBI 研究機構 （CBI Research Institute）
本プロジェクトの趣旨説明。
2. 医薬品の代謝予測および創薬ターゲットとしての CYP
榊 利之 (Toshiyuki Sakaki)
富山県立大学 (Toyama Prefectural University)
ヒトゲノムには 57 種類のシトクロム P450（P450）が存在し、ステロイドホルモンの生合成や医薬品の代謝に大きな役割を果たしている。これら P450 の構造と機能を分子・原子レベルで明らかにすることは、創薬につながる P450 阻害剤の設計や医薬品の代謝予測に大きな意義を持つ。P450 研究の現状、課題と将来展望について述べる。
3. CYP24A1 代謝に抵抗する VD3 誘導体の合成化学〇橘高 敦史 (Atsushi Kittaka)、高野 真史（Masashi Takano）、川越 文裕（Fumihiro
Kawagoe）
帝京大学 (Teikyo University)
当研究室では活性型ビタミン D3 の 2 位置換体、特にα方向への炭素鎖 1～3 の化学的伸長を特徴とする合成化学研究をしている。その中で、転写因子として機能するビタミン D 受
容体への結合親和性が、天然活性型ビタミン D3 よりも強力な誘導体を幾つか取得した。これらは同時に、活性型ビタミン D3 の責任代謝酵素 CYP24A1 に対する代謝抵抗性をも獲得していた。これら一群の VD3 誘導体の合成法および疾患治療に向けて期待される代表的生
物活性について紹介する。
4. CYP を対象とした Cryo-EM（仮題）〇米倉 功治（Koji Yonekura)、濵口 祐（Tasuku Hamaguchi）、高場 圭章（Kiyofumi
Takaba）、川上 恵典（Keisuke Kawakami）、眞木 さおり(Saori Maki-Yonekura)
理研/東北大学 （RIKEN/Tohoku University)- 39 -

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クライオ電子顕微鏡の単粒子解析、電子回折を用いて CYP を対象とした研究を進めている。前者は分子量、後者は結晶の厚さが制限になり挑戦的な対象であるため、解析技術の開発も並行して行っている。電子線は試料のクーロンポテンシャルに散乱され、価電子への感度が高い。X 線や中性子線と違った特性の活用も期待できる。水素原子の可視化、電荷情報の取得、X 線自由電子レーザーによる有機分子の微小結晶解析など創薬応用へ有望
な種々の技術も実ってきた。私たちのこれらの取り組みも含め紹介したい。
5. CYP を対象とした X 線＋中性子結晶構造解析の取り組み〇玉田 太郎（Taro Tamada）、平野 優（Yu Hirano）
量子科学技術研究開発機構 (National Institutes for Quantum Science and Technology)
X 線結晶構造解析は PDB 登録構造の約 9 割を占める構造生物学における中心的な手法である。一方、中性子は原子核と相互作用するため、通常分解能での X 線結晶構造解析では困難な水素原子位置の決定が可能である。また、X 線に比べてエネルギーが約 6 桁低いため、
照射損傷・還元フリーな測定が可能であることから、金属タンパク質の構造決定に適した手法と言える。本講演では CYP を対象としたＸ線および中性子結晶構造解析取り組みついて紹介する。
6. 溶液散乱による CYP の溶液構造解析の展開
杉山 正明 (Masaaki Sugiyama)
京都大学 (Kyoto University)
溶液散乱（別名：小角散乱）は、排除体積クロマトグラフィーや超遠心分析などの手法と組み合わせることで従来にはない精度データを取得することが可能になっている。現在、このデータを基に主成分解析（Normal Mode Analysis：NMA）を用いて溶液中での平均構造の導出を行っている。この溶液構造と結晶構造との比較により、溶液中での構造変調と CYP
機能との関連解明を目指している。今回はこの結果と分子動力学シミュレーションや中性子を用いることで展開できる溶液構造解析についても紹介したい。
7. CYP の計算化学的解析手法への期待〇東田 欣也 (Kinya Toda) 株式会社モルシス (MOLSIS Inc.)
栗田 典之 (Noriyuki Kurita) 豊橋技術科学大学 (Toyohashi University ofTechnology)
近年、計算化学の分野では、CYP 研究に応用できる様々な解析手法が開発されており、これまで適用が難しかった、CYP 研究における計算化学的解析手法への期待が高まっている。
CYP の反応中心の特徴づけ、被代謝化合物の反応中心へのアクセシビリティと親和性の評
価、ヘム鉄周辺の電子状態の解析など、CYP の代謝反応メカニズムを解析するための計算化
学的なアプローチを紹介する。
8. おわりに
近藤 史郎（Shiro Kondou）
CBI 研究機構 （CBI research Institute）- 40 -

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LS-01

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パートナー（協業先）

LS-02
ドットマティクス株式会社

Prism、SnapGene、ProteinMetricsなどの各種アプリケーションが加わり、AI/MLを活用できるワンプラットフォームへ。

ドットマティクス株式会社
dotmatics.com | TEL: 03-4577-1480 | Email: jp_sales@dotmatics.com

ランチョンセミナーのご案内

マルチモダリティ時代に対応する、進化したドットマティクスの化学・生物研究
統合プラットフォームのご紹介
低分子～高分子、核酸、遺伝子治療、CAR-Tなど、日々様々なモダリティ研究が進むマルチモダリティ創薬の時代においては、
これまで以上に化学・生物研究者間のコラボレーション、機器データ等を含む多種多量のデータセットへの対応と、それらを横断的に解析する高度な技術が求められています。
ドットマティクスでは、これらのニーズに対して単一プラットフォーム上でのコラボレーション強化・機器デー
タ収集&成形の自動化、データ横断検索＆分析機能を実現し、創薬研究を強力にサポートする事が可能です。本セッションでは、実際のソリューションをお見せしながらドットマティクスのプラットフォームをご紹介させていただきます。

日時：10月25日(火)12:00～13:30
会場：2階 福寿（お弁当をご用意しております）
講演者：ゾルト レプ、福山 隆

ドットマティクスについて
About Dotmatics
ドットマティクスは、科学、データ、意思決定を結び付ける科学研究開発
ソフトウェアのリーディングカンパニーです。2021年にInsightful Scicence社と統合し、SnapGene、Geneious、Prism、Protein Metricsなどの多くのア
プリケーションが新しく加わりました。世界中で200万人以上の科学者が使用する最大級の科学研究開発プラットフォームを是非ご体験ください。

ドットマティクス株式会社
dotmatics.com | TEL: 03-4577-1480 | Email: jp_sales@dotmatics.com

LS-03

情報計算化学生物学会 2022 年大会

モルシス

ランチョンセミナー

創薬モダリティ研究に向けた MOE の活用
LS-03 10 月 25 日（火）12：00－13：30
会場：平安（2 階）
創薬モダリティの多様化に伴い、様々な分子のデザインに対応した計算化学環境が求められています。例えば、多様な計算化学手法が統合されていること、幅広いスケールの分子の解析に対応していること、多くの分子について連続処理できること、研究者が自身のアイデアで目的の解析を達することができること、などが望まれます。
MOE (Molecular Operating Environment) は、これらの要望を満足する統合計算化学プラットフ
ォームです。低分子、ペプチド、抗体、核酸のためのモデリング機能、Structure/Fragment/LigandBased Drug Design、QSAR/QSPR 解析、ファーマコフォア解析、タンパク質モデリング/デザイン
等の豊富な計算化学アプリケーションが搭載されています。低分子から生体高分子まで幅広い分子を登録できる分子構造データベースは、分子の前処理や特徴量計算、統計解析が可能です。さらに、使用目的や使用頻度にあわせたインターフェースや、計算科学言語 SVL を用いた機能拡張により、様々な研究者が目的の解析を実現できます。MOE を研究者のための共通の計算化学環境とすることで、創薬研究の加速化・効率化を図れます。
本セッションでは、創薬モダリティとして注目されている、PROTAC、抗体、核酸についてフォーカスし、MOE の対応アプリケーションとその活用事例を紹介します。

MOE －創薬モダリティのための分子モデリング環境－

株式会社モルシス ライフサイエンス部
TEL: 03-3553-8030 E-mail: sales@molsis.co.jp

https://www.molsis.co.jp/
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「PROTAC を介した三元複合体モデリング」
PROTAC (PROteolysis TArgeting Chimera) は、細胞内のユビキチン・プロテアソーム系を利用して標的タンパク質を選択的に分解誘導する化合物です。従来の低分子薬が標的とすることができないタンパク質も標的にできることから、近年、注目を集めている創薬モダリティです。PROTAC が効果を発揮するには、細胞内で安定な三元複合体（標的タンパク質–PROTAC–E3 リガーゼ）を形成することが必須であり、合理的な PROTAC の設計には、この複合体を適切にモデリングすることが重要です。MOE のカスタムアプリ
ケーションである PROTAC Modeling Tools を用いることで、三元複合体の候補構造を容易に構築できます。

「抗体設計アプリケーションと Developability の評価」
近年、抗体医薬品開発を効率化するためにインシリコによる合理的な設計が益々重要となっています。また、抗体医薬品の Developability（開発可能性）の評価には、抗原との親和性・選択性の調整だけでなく、抗体自身の溶解性や凝集性等の物性の調整や、化学的修飾の受けやすい部位の特定も重要です。MOE には、
ホモロジーモデリング、タンパク質デザイン、エピトープマッピングといった抗体設計に必須なアプリケー
ションの他、分子表面解析、物性推算、化学的修飾候補部位の検出といった抗体の Developability の評価に活用できるアプリケーションも統合されています。

「核酸モデリング」
DNA や RNA といった核酸分子は、創薬の標的分子として利用される他、近年、創薬モダリティの 1 つとしても注目されており、アンチセンス、siRNA、アプタマーなど様々な種類の核酸医薬品が上市されてきています。核酸の立体構造を用いて医薬品開発を効率良く行うためには、研究者が核酸の立体構造を柔軟にモデリングでき、分子間相互作用を解析できる分子モデリングツールが必須です。MOE は、核酸分子のモデ
リングや分子間相互作用解析を行うための解析機能を搭載しています。

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SS-01
CBI 学会 2022 年⼤会

スポンサードセッション SS-01

NISQ 時代における量⼦コンピュータを⽤いた研究および顧客事例
クオンティニュアム株式会社
2022年10⽉25⽇（⽕）13:30 – 15:00
セッション内容- ゲート型量⼦コンピューティング概要- 量⼦ソフトウェア開発キット TKET（ティケット）- 量⼦計算化学プラットフォーム InQuanto（インクァント）- 研究 & 顧客事例のご紹介
TKET（ティケット）︓量⼦ソフトウェア開発キット
TKET は、ゲート型量⼦コンピュータのプログラムを作成・実⾏するための先進的なソフトウェア開発キットです。TKET はプラットフォームを選ばず、最先端の回路最適化ルーチンにより、今⽇のノイズの多い量⼦デバイス（= NISQ デバイス）の性能を最⼤限引き出すことが可能です。
TKET はオープンソースであり、Python パッケージ pytket を通じて簡単にアクセ
スできます。
InQuanto（インクァント）︓量⼦計算化学プラットフォーム
InQuanto は、分⼦・材料シミュレーションの新時代を切り開く、エンタープライズ
向けの量⼦計算化学パッケージです。InQuanto のモジュール式ワークフローにより、計算化学者や量⼦アルゴリズム開発者は、最新のアルゴリズムと⾼度なサブルー
チンやエラー補正技術を容易に組み合わせ、既存の量⼦デバイスを使って業界最⾼レベルの結果を得ることができます。
クオンティニュアム社について
Quantinuum（クオンティニュアム）社は、Honeywell Quantum Solutions の最先端のハードウェアと Cambridge Quantum の最先端のミドルウェアおよびアプリ
ケーションを併せ持つ世界最⼤の量⼦コンピューティング企業です。⽶国、欧州、⽇本の7つの拠点で、300⼈以上の科学者・エンジニアを含む400名以上の従業員を擁しています。
科学主導・企業駆動（science led, enterprise driven）で、量⼦コンピュー ティン
グと化学、サイバーセキュリティ、⾦融、最適化などのアプリケーションの開発を加速しています。エネルギー、物流、気候変動、健康などの分野で、世界で最も差し迫った問題を解決するためのスケーラブルで商業的な量⼦ ソリューションを創造す
ることに重点を置いています。
お問合せ
cqcjapan.business@cambridgequantum.com- 47 -

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Quantum Computational
Chemistry Platform for
Quantum Computers

詳細な InQuanto 解説ブログはこちら

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SS-02
CBI 学会 2022 年⼤会 スポンサードセッション SS-02
⽇時： 2022 年 10 ⽉ 25 ⽇ 15:30-17:00
創薬研究におけるクラウド活⽤の実際〜第⼀三共でのデータ駆動型創薬化学研究基盤〜

近年の創薬開発を取り巻く環境はモダリティの増加に伴い変化し続けており、⼈⼯知能 (AI)や機械
学習をはじめとした最新技術の導⼊によりデータ駆動型創薬へのアプローチも増加している。これ
らは⼤規模なパブリックデータからのインサイトや化合物に関する⽴体構造予測等の取り組みによって創薬への活⽤拡⼤が期待されている。本セッションでは、Amazon Web Services (AWS) 上に構築された第⼀三共のデータ駆動型創薬化学研究基盤に関連する AWS サービスの概要に加え、第⼀三共研究統括部スマートリサーチ推進グループの国本様より、研究への活⽤状況や今後の発展性についてご紹介いただく。

AWS サービスを活⽤した High Performance Computing (HPC) 環境の構築
中島 丈博
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部
データサイエンスにおける⼈⼯知能 (AI) の活⽤を実現するためには、これまでにはない実験的な試⾏を繰り返すことによって様々なアプローチを⾏うことが必要となり、これらを実現するためのプ
ラットフォームとして、初期投資なく利⽤可能なクラウドコンピューティング環境に⼤きな期待が寄せられている。クラウド上には 200 を超える様々なサービスが提供されており、お客様がこれらを組み合わせて頂くことにより、それぞれの⽬的にそったスケーラブルな計算環境をフレキシブルに構築することが可能である。またこれらのクラウドの特性を活かしてすでに⼤規模なバーチャルスクリーニングや、ゲノム解析、クライオ電⼦顕微鏡単粒⼦解析等で活⽤されている。本セッショ
ンでは AWS の基本的な概要や、AWS 上に創薬研究基盤を構築する際に活⽤されるサービスとして、⾃動的に HPC クラスターを構築することが可能な AWS ParallelCluster や、⾼スループットな分
散ファイルシステムである Lustre を AWS マネージドで提供する Amazon FSx for Lustre、化合物情報を格納するために必要となる rdkit extension がサポートされた Amazon Aurora PostgreSQL を紹介する。

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AWS サービスを活⽤したデータ駆動型の創薬化学研究基盤の構築
国本 亮
第⼀三共株式会社 研究統括部 スマートリサーチ推進グループ
近年、⼈⼯知能（AI）やデータサイエンスが創薬研究に⼤きな影響を与え始めており、各社より成果が⽰されている。第⼀三共 創薬化学研究所においても、これまでの研究フローに種々のデータサ
イエンス⼿法を取り⼊れる「データ駆動型創薬化学」を推進してきた。我々が志向するデータ駆動型創薬化学は、Medicinal Chemist が個⼈の直感や経験に基づいた意思決定を⾏うのではなく、アクセス可能な全ての情報を利⽤して、説明可能な化合物デザインと合成研究の最適化を⽬指している（図 1）。本⽬標を達成するには、複数のデータソースからデータを統合し、分析・可視化および予測モデリングによりシームレスに補完され、知識抽出と検証可能な仮説を⽣成する必要がある。
また、これらの研究は⼀つのソフトウェアで完結することは困難であり、現状では複数のソフトウ
ェアを状況に応じて使い分けている。本発表では、AWS を⽤いたデータ駆動型創薬化学を実現するためのプラットフォームについて紹介する。

図 1．データ駆動型の化合物デザインのワークフロー（Kunimoto R et al, Drug Discov Today 27, 20652070, 2022. Figure 1(b)より引⽤）

AWS ヘルスケア・ライフサイエンスのご紹介ページ：
https://aws.amazon.com/jp/local/health/
お問い合わせ先：https://aws.amazon.com/jp/contact-us/- 50 -

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SS-03
CBI 学会年⼤会 スポンサードセッション SS-

2022 年 10 ⽉ 25 ⽇

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会場:「平安」AI 創薬‧⽣命科学関連技術の進展とそれを⽀える GPU ソリューション
近年の計算/AI 創薬の進展にはシミュレーションと AI 学習/推論の両⾯で⼤規模な計算環境が必須であり、これまでも当社の GPU ハードウェアと関連ソフトウェアは縁の下の⼒持ちとして、これらの計算需要を⽀えてきました。
ハードウェア⾯では、本年発表した「H
算性能で最⼤GPU」にて AI に適した

ビット浮動⼩数点計

ペタ FLOPS の性能を実現し、さらに AI モデルの精度を保ちながらこの低精度演算を有効活⽤するためのハード/ソフト連携機構である Transformer Engine も搭載しています。
ソフトウェア⾯では従来からポータルサイト「NVIDIA NGC」にて、GPU に最適化された各種ディープラーニングフレームワークのコンテナ、GROMACS や RELION 等の HPC アプリケーションのコンテナ、さらに様々な学習済 AI モデルも無償公開しています。
現在は特に AlphaFol でも活⽤されている Transformer を基盤とした、⼤規模⾃然⾔語モ
デルの創薬‧⽣命科学領域への適⽤が⾮常に注⽬されており、当社では「OpenFold」「ESM」「ProtT 」といったタンパク質を対象としたモデルと、化合物を対象にした「MegaMolBart」
モデルを搭載した「BioNemo フレームワーク」の限定公開を開始するとともに、どなたでも⼿軽にクラウド API 経由でこれらのモデルの推論が⾏えるマネージドサービス「BioNemo サービス」も展開予定となっています。
本セッションでは上記を含む AI 創薬‧⽣命科学に役⽴つ GPU 関連情報、最新情報をお届けするとともに、第⼀線で研究に携わるゲストスピーカーから、最新動向についてじっくりとご講演頂きます。

ゲストスピーカー:
東京⼯業⼤学 情報理⼯学院 情報⼯学系 准教授
⼤上雅史 先⽣[講演概要]
AlphaFold の登場から１年が経った。世間を沸かせた AI によるタンパク質⽴体構造予測技術は、今ではあたりまえのように⽣命科学や創薬分野の研究開発に活⽤されている。⾃然⾔
語処理分野で発展した基盤モデルによる AlphaFold を超える構造予測 AI の展開など、⽩熱する創薬‧⽣命科学分野の AI 研究の⼀端を紹介したい。

- 51 -

19

データシート

NVIDIA DGX H100
AI インフラの金字塔

人工知能（AI）はビジネスにおける困難な課題を解決するための有力な手段になりました。顧客サービスの向上、サプライチェーンの最適化、ビジネス上の知見や洞察の獲得、ほぼすべての業界における最先端の製品やサービスの設計など、
AI は組織にイノベーションを実現するための仕組みを提供します。AI インフラの先駆者となった NVIDIA DGX ™ システムは、このような重要な概念を実現するための最も強力で完結した AI プラットフォームを提供します。

NVIDIA DGX H100 はビジネスのイノベーションと最適化を支援します。NVIDIAの伝説的な DGX システムの最新モデルであり、NVIDIA DGX SuperPOD ™の基盤である DGX H100 は、画期的な NVIDIA H100 Tensor コア GPU を搭載し、AI の活用を推し進めます。AI スループットを最大化するように設計されており、高度に洗練され、システム化された拡張可能なプラットフォームを企業に提供し、自然
言語処理、リコメンデーション システム、データ分析などにおいて、飛躍的な進歩を達成できるように支援します。NVIDIA DGX H100 は、オンプレミスに導入できるほか、さまざまなアクセスと展開の選択肢があり、企業の大規模な課題を AIで解決するために必要なパフォーマンスを実現します。

AI の大規模活用の壁を打ち破る

NVIDIA DGX H100 は 世 界 で 初 め て NVIDIA H100 Tensor コ ア GPU を 搭 載 し たシステムであり、AI のスケールとパフォーマンスの限界を突破します。NVIDIA
ConnectX®-7 スマート ネットワーク インターフェイス カード（SmartNIC）で9 倍のパフォーマンスと 2 倍高速なネットワーキングを実現し、NVIDIA DGXSuperPOD 向けのハイスピード スケーラビリティを提供します。この次世代アー
キテクチャは、自然言語処理やディープ ラーニングによるレコメンデーション モ
デルなど、大規模で複雑な AI ジョブに対応できるように強化されています。

NVIDIA Base Command による強化

NVIDIA Base Command によって、すべての DGX システムはさらにパワーアッ
プし、企業は進化した NVIDIA ソフトウェアを活用できるようになります。さらに、エンタープライズ レベルのオーケストレーションとクラスタ管理、コンピュー
ティング、ストレージ、ネットワーク インフラストラクチャを高速化するライブ
ラリ、AI ワークロードに最適化されたオペレーティング システムを含む実証済みのプラットフォームを使用して、DGX の可能性を最大限に引き出すことができます。また、DGX システムには NVIDIA AI Enterprise が含まれており、AI の開発と導入を効率化するために最適化されたソフトウェアスイートを提供します。

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仕様
GPU

8x NVIDIA H100 Tensor コア GPU

GPU メモリ

合計 640GB

NVIDIA®
NVSwitch ™

4x

システム
消費電力

最大 10.2kW

パフォーマンス 32 petaFLOPS FP8

CPUデュアル x86

システム メモリ 2TB
ネット
ワーキング

4 個の OSFP ポートで 8 基のシングルポート ConnectZ-7 VPI への接続
400 Gb/s InfiniBand
200 Gb/s Ethernet

2 基のデュアルポート NVIDIA
ConnectX-7 VPI
1x 400 Gb/s InfiniBand
1x 200 Gb/s Ethernet
管理
ネットワーク

10Gb/s オンボード NIC（RJ45 付き）
50Gb/s Ethernet オプション NIC

ストレージ

OS：2x 1.9TB NVMe M.2

ソフトウェア

動作温度範囲ホスト ベースボード管理
コントローラー（BMC）（RJ45 付き）内部ストレージ：8x 3.84TB NVMe U.2

NVIDIA AI Enterprise – AI
ソフトウェアNVIDIA Base Command –オーケストレーション、
スケジューリング、クラスタ管理
Ubuntu / Red Hat Enterprise Linux /CentOS – オペレーティング システム
5 ℃～ 30 ℃（41 ℉～ 86 ℉）

NVIDIA DGX H100ﾠ|ﾠデータシートt

SP-01

日時： 2022 年 10 月 25 日 13:30-15:00
場所： 2 階福寿

生命科学・創薬研究のシームレスな支援に向けた AMED-BINDS の取り組み
Initiatives of AMED-BINDS for Seamless Support of Life Scienceand Drug Discovery
開催趣旨：「生命科学・創薬研究支援基盤事業（BINDS）」は、我が国の幅広い生命科学関連研究に立脚し、その中の優れた研究成果を創薬研究などの実用化研究開発に繋げることを目的として本年 4 月に開始した事業である。 構造解析に係る大型機器では、クライオ電子顕微鏡、放射光施設、中性子線構造解析施設等を備え、化合物ライブラリーについては、製薬企業拠出ライブラリー、ドラッグ・リポジショニングに資する既存薬ライブラリー、中分子創薬ライブラリー、天然物ライ
ブラリーなど特徴あるライブラリーを整備している。 創薬研究の臨床への外挿性に資する疾患
モデル細胞・動物の提供、生体模倣評価系（スフェロイド、オルガノイド等）の整備、さらに、新規モダリティ探索に資する核酸・ペプチド合成、創薬標的核酸の構造解析、AI 技術を活用したインシリコスクリーニング、生命現象を追究するオミックス解析、バイオインフォマティクスなど、最先端の生命科学・創薬研究を推進するための高度な研究支援を行っている。
このシンポジウムでは、BINDS の数々の研究領域のシームレスな支援に焦点を絞って 3 名の先生方にご講演をいただき、AMED-BINDS の取り組みと今後 5 年間の展望について議論する場としたい。
モデレーター：

善光 龍哉 Tatsuya ZENKOH
国立研究開発法人 日本医療研究開発機構
Japan Agency for Medical Research and Development (AMED)

1. 東京大学の創薬リード創製支援
小島 宏建 Hirotatsu KOJIMA東京大学大学院薬学系研究科附属創薬機構
Drug Discovery Initiative, Graduate School of Pharmaceutical Sciences, The Universityof Tokyo
創薬機構は、市販低分子化合物を主として、大学独自の合成化合物や製薬企業の寄託化合物、AMED DISC のタンパク質相互作用阻害中分子ライブラリーを受け入れ、約 34 万サン
プルからなる化合物ライブラリーを管理・運用している。その化合物ライブラリーやサンプ
ル溶液の超微量分注装置、各種スクリーニング機器、経験豊かなスタッフを基盤として、機構創設以来、ライフサイエンス研究での新しい知見やアイデアをもとに、医薬や農薬、化粧品、研究ツールに繋がる有用な化合物の創出を目指す約 800 の研究テーマを支援してきた。近年は導入した Echo MS®システムを用いた SARS-CoV-2 Main Protease 阻害剤探索を報告するなど、質量分析に基づく HTS アッセイ系構築にも力を入れている。
見出されたスクリーニングヒット化合物からの展開合成支援を機構内の構造展開ユニットが担当しており、ADME 指標も考慮した実用化支援研究を実施している。
本シンポジウムでは、これまでの経緯や成果の例、現状と今後についてお話ししたい。
なお、化合物サンプルの利用方法や化合物スクリーニング研究支援の最新情報は弊機構のウェブサイト（www.ddi.u-tokyo.ac.jp）をご覧ください。
2. 創薬サイエンス研究支援拠点におけるシームレスな BINDS 創薬研究支援
辻川 和丈 Kazutake TSUJIKAWA
大阪大学大学院薬学研究科/薬学部
Graduate School/School Pharmaceutical Sciences, Osaka University
大阪大学薬学研究科創薬サイエンス研究支援拠点は、生命科学・創薬研究支援基盤事業（BINDS）のユニット連携・ユニット融合においてアカデミアの創薬研究をシームレスに支援する体制を構築している。創薬標的分子の探索では、整備された最新の質量分析計によるメタボロミクスやリピドミクスの解析支援を行っている。また、がん臨床検体由来細胞を利用した解析も可能である。発見された標的分子に対するハイスループットスクリーニング- 53 -

21

（HTS）系の構築は、元大手製薬企業出身の HTS 担当者により支援される。当拠点ではAll Japan で低分子化合物を整備する J-PUBLIC のライブラリーを含めた多様な化合物ライブラリーを HTS 用に保有している。ヒット化合物が取得できると、製薬企業出身・出向のメディシナルケミストによる誘導体合成展開や初期 ADMET・物性評価の支援も受けられる。また創薬研究における種々の相談も受け付けている。これら創薬支援は、どの段階からでも利用できる。本シンポジウムではアカデミアにおける創薬研究を加速し、革新的イノベーションを創出させる創薬サイエンス研究支援拠点のこれら BINDS 支援体制を紹介する。
3. 1 細胞/微小組織マルチオミックスのオールインワン解析による生命科学研究支援
由良 敬 Kei Yura
早稲田大学理工学術院・先進理工学部
School of Advanced Science and Engineering, Faculty of Science and Engineering,
WASEDA University
1 細胞や微小組織から分子データを抽出することができれば、組織の内部で何が起こっているかを詳細に調べることができる。しかしそのような解析には、高度な測定技術とデータ解析技術が必要である。そこで我々は、測定技術をもつグループと情報解析ができる
グループをたばねた連携・融合ユニットを構成し、１細胞／微小組織から DNA/RNA 解析、プロテオーム解析、メタボローム解析、およびバイオインフォマティクス解析のオー
ルインワン解析を実施できる体制を構築した。代表機関の早稲田大学には、１細胞 RNA 解析とともに、独自の微小組織採取装置を活用して空間的位置情報を担保した微小組織
DNA/RNA-seq ライブラリー調製法がある。分担機関の九州大学には、各種クロマトグラ
フィーおよび質量分析技術に立脚した高感度メタボロームおよびプロテオーム解析システ
ムがある。電子データの解析は、代表機関の早稲田大学と分担機関の東京大学で実施し、ノンコーディング RNA を含む RNA 情報、発現タンパク質、タンパク質と相互作用するメ
タボライトの情報など有益な情報を文献情報からも抽出する。連携・融合ユニットでは、初期段階からウェットとドライが融合して研究支援を実施する。

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22

SP-02

日時： 2022 年 10 月 25 日 15：30-17:00
場所： 2 階福寿

MPS（生体模倣システム）の今後の展開を考える-AMED-MPS2、MPS-RS プロジェクト開始にあたってFuture development of Microphysiological Systems (MPS)-Kicking off the AMED-MPS2 & MPS-RS projects開催趣旨：
Microphysiological Systems は、スライドガラスからマルチウェルプレートのサイズの培養器に配置された複数の培養コンパートメントに様々な臓器由来細胞を培養し、培地を循環させることで組織や臓器内の血液の流れを模倣し、血流が細胞に及ぼす力学的影響と共に、細胞の栄
養素や代謝老廃物、または薬剤などの物質移動の影響を in vitro で解明できる培養装置である。
動物試験を主としてきた医薬品開発や食品、化粧品、化学物質の安全性評価における次世代の評
価系として、製薬企業をはじめとして、世界のライフサイエンス業界がその研究の動向に注目している。
本邦でも MPS の社会実装を促進する目的で 2017 年度より AMED-MPS プロジェクトが開始され、2021 年度で第 1 期が終了した。本学会でも進捗報告を兼ね毎年シンポジウムを開催してきており、昨年度はプロジェクトの総括報告を行った。
この度、このプロジェクトの後継として、AMED-MPS プロジェクトの第 2 期が開始された（AMED-MPS2 プロジェクト）。また、それと連携して、MPS の行政的利活用を目指し、レギュラトリサイエンスの視点から MPS 開発を先導する MPS-RS プロジェクトも新たに立ち上がった。
本シンポジウムでは、それぞれを取りまとめる研究代表者である筑波大学 伊藤弓弦先生、崇城大学石田にプロジェクトの概要を紹介していただくとともに、MPS の社会実装と行政的利活用についての行程を俯瞰していただく。
また、新規のヒト型 in vitro 試験法として注目される MPS に求められるヒトへの外挿性（invitro to in vivo extrapolation: IVIVE）について、国立医薬品食品衛生研究所 山崎大樹先生より、ご自身が研究代表を務められている AMED 創薬基盤推進研究事業「ヒト細胞資源の活用による非臨床試験の予測性向上を目指した IVIVE 研究」からご紹介をしていただく。

モデレーター：

石田 誠一 (Seiichi Ishida)
崇城大学 (Sojo University)
国立医薬品食品衛生研究所 (National Institute of Health Sciences)

はじめに モデレーターよりシンポジウム趣旨のご紹介
1. AMED-MPS2 プロジェクトの概要のご紹介
伊藤 弓弦 (Yuzuru Ito)
筑波大学 (University of Tsukuba)
2. MPS-RS 事業の概要のご紹介
石田 誠一 (Seiichi Ishida)
崇城大学 (Sojo University)
3. in vitro 試験法に求められるヒトへの外挿性について
山崎 大樹 (Daiju Yamazaki)
国立医薬品食品衛生研究所 (National Institute of Health Sciences)- 55 -

23

OS-01

日時： 2022 年 10 月 25 日 13:30-15:00
場所： 2 階平安

新規医療モダリティとしてのデジタルセラピーの最前線
Frontiers of Digital Therapy as a Novel Modality in Medicine

開催趣旨：
治療や予防医療を目的としたデジタルアプリケーション開発が今まさに黎明期にある。既存の医療モダリティだけでは充分にカバーされてこなかった領域のヘルスケアを、最新の情報科
学技術やモバイル端末等の活用によって開拓する試みが進んでいる。日進月歩のデジタルセラ
ピー分野における国内トップランナーの講演で最前線の実例を概観しつつ、当分野の今後を展望する。
モデレーター：

小島 真一 (Shin-ichi Kojima)
田辺三菱製薬株式会社 (Mitsubishi Tanabe Pharma)
山本 一樹 (Kazuki Yamamoto)
東京大学 アイソトープ総合センター (Isotope Science Center, UT)

1. 我が国に求められるデジタルセラピューティクスの社会実装の在り方
野田 恵一郎 (Keiichiro Noda)
株式会社日本総合研究所 (The Japan Research Institute, Limited)
我が国に求められるデジタルセラピューティクスの社会実装の在り方
日本総合研究所 野田恵一郎
日本の医療費支出をコントロールしつつ、患者が受ける価値を最大化するためには、デジタルを活用して医療を個別化・最適化しながら省力化し、効率的・効果的な医療を提供することが求められる。現在、大枠として医療・健康分野のデジタル化に着目した議論が進められているが、デジタルセラピューティクスについては議論が始まったばかりであり、適切な活用を推進させるための業界の垣根を超えた課題解決とルール作りが必要である。
2022 年 3 月に、日本総合研究所を事務局として日本デジタルヘルス・アライアンス(JaDHA)を発足し、「デジタルの特性や機能」を前提に「デジタルならではの価値」を適正に評価しつつ、技術進展に対する柔軟性のある制度・規制などの環境整備を目指す取り組みを開始させた。本講演では、JaDHA の活動を紹介するとともに、海外の早期承認制度/推進策の最新動向を踏まえた、我が国に求められる社会実装の在り方について述べる。

2. 不眠障害における治療用アプリ開発
市川 太祐 (Daisuke Ichikawa)
サスメド株式会社 (SUSMED, Inc)
日本におけるスマートフォンの保有率は 2010 年には 10%弱だったが、2020 年には 80%を超えている。モバイル端末の普及は医療分野への応用も検討が進められており、欧米が先行する形で様々な疾患に対する治療用アプリが規制当局による承認を経て、臨床現場で用いられている。
不眠症に対する治療法として、欧米や韓国、豪州など諸外国のガイドラインにおいて認知行動療法が第一選択として明記され、睡眠薬の適正使用が求められている。一方で、臨床現場では限られた診療時間の中で外来診療を行うことが求められ、エビデンス・プラクティスギ
ャップの存在が指摘されている。我々は不眠症の治療を行うプログラム医療機器を開発し、倫理審査委員会による承認と省庁との議論の上で検証的治験を実施し、承認申請を行った。
本講演はこれらの開発経験について共有・議論を行う。今後の治療用アプリ開発に資することがあれば幸いである。

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3. うんこでみるコミュニケーションデザインと DTx の未来
石井 洋介 (Yousuke ISHII)株式会社 omniheal (omniheal Inc.)
初期症状の強い感染症に比べると、ゆるやかに進展していくことが多い悪性腫瘍等は症状を自覚しにくく困らない。これが病気の早期発見、更には自身の健康への関心度が高まらない
原因になっていると考えられた。
我々はこの初期症状が起きる前の無関心層にどうやって症状があることを自覚してもらい行
動変容を起こすかを、デジタルコミュニケーションやゲーミフィケーションの技術を利用し実装した。課金の代わりに排便報告をすることで、ゲームが有利に進む、医療ログを背景にしたスマートフォンゲームの「うんコレ」である。
今回は現時点で 3.5 万 DL、100 万データを保有するうんコレの実データや事例を紹介し、他にもヘルスビリーフモデルを利活用した実装事例など、これまで行ってきたコミュニケー
ションデザインと DTx の活動についてまとめ、これから始まろうとしている NFT や
Web3.0 への期待感や課題について報告をする。

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25

FS-01

日時： 2022 年 10 月 25 日 13:30-15:00
場所： ４０１

生命の起源：知性の発現
Origin of Life: Emergence of Intelligence
開催趣旨：
毎年 CBI 大会のフォーカストセッションで開催させていただいている「生命の起源」セッシ
ョンも今回で 5 回目となる。今回のテーマは「知性の発現」で、生命系と関係づけられる「知性」
がどのように（主に物理学的に）記述できるのかについて議論する。30 分程度の 2 件の話題提供の後、自由な討議の場を設けたい。
モデレーター：

田中 成典 (Shigenori Tanaka)
神戸大学 (Kobe University)

1.「非平衡分布関数の時間発展による知性の記述」（13:30-14:00）
島村 孝平 (Kohei Shimamura)
熊本大学 (Kumamoto University)
ランダムなゆらぎ外力下にある相互作用する多自由度系の運動を過減衰ランジュバン方程式で表すとき、その分布関数はフォッカー・プランク型のマスター方程式に従う。ここで、壁や障害物に取り囲まれた相互作用する 2 粒子系の 2 次元運動を考えることで、障害物を乗り越えてダイナミカルに最適分布を探す「知性の発現」をモデル化することを試みる。
2×2=4 次元空間座標上の非平衡分布関数の時間発展を、拡散量子モンテカルロ法に倣ってウォーカー粒子で記述する。分布関数から系のエンタルピー、エントロピー、自由エネルギ
ーが時間の関数として求まり、2 粒子が協調して迷路探索を行う様子を熱力学的に表現することができる。効率的な並列計算を行い、分布関数が有限温度の平衡ボルツマン分布へと漸近していく様子を観察することができる。
2.「量子認知と意思決定の自由エネルギー理論」（14:00-14:30）
田中 成典 (Shigenori Tanaka)
神戸大学 (Kobe University)
ヒトの認知行動や意思決定を量子論の枠組においてモデリングする可能性について論じる。意思決定の（心理学的）理論モデルとしては従来、期待効⽤理論やプロスペクト理論などに基づき、古典（ベイズ）確率論の枠組の中で議論されることが主であった。しかしながら近年、連⾔錯誤や当然原理の破れなど、古典確率論では記述の困難な事例が⾒つかり、量⼦論的モデルの導⼊の試みがなされつつある。ここでは、囚⼈のジレンマ問題を例にとり、2⼈のプレイヤーのエンタングルした意思決定を記述するハミルトニアンを導⼊して、その有限温度の環境と相互作⽤しつつ⽰す動的振舞いを理論的に定式化する。Liouville-von
Neumann 方程式に従う密度行列の時間発展を正確に記述できるシミュレーション手法を用いて系のエントロピーや⾃由エネルギーの時間変化を計算し、当然原理の破れのメカニズムなどを議論する。
3. 総合討論（14:30-15:00）
以上- 58 -26

O1-1

Prediction of Chemical Reaction Type with
Hierarchical Graph Neural Networks
Tatsuya Ishimoto 1

Nobuyuki Yasuo 2

ishimoto.t.ac@m.titech.ac.jp

yasuo.n.aa@m.titech.ac.jp

Masakazu Sekijima 1
sekijima@c.titech.ac.jp

12

Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, 152-8550, Japan
Academy for Convergence of Materials and Informatics (TAC-MI), Tokyo Institute ofTechnology, Tokyo, 152-8550, Japan

Keywords: Chemical reaction classification, Graph Neural Networks
Chemical reaction classification help chemists to index their reaction database and identify new
types of reaction [1]. Data-driven reaction classification methods have been developed [2-3].
However, most of them do not adequately represent the hierarchical structure of chemical reactions.
In this study, we propose the method of reaction classification with hierarchical graph representation.
We experimented the model using the USTPO dataset to evaluate its efficiency.
[1] Bawden, D. Classification of Chemical Reactions: Potential, Possibilities and Continuing
Relevance. J. Chem. Inf. Comput. Sci., 1991, 31 (2), 212–216.
[2] Schneider, N.; Lowe, D. M.; Sayle, R. A.; Landrum, G. A. Development of a Novel Fingerprint
for Chemical Reactions and Its Application to Large-Scale Reaction Classification and Similarity.
J. Chem. Inf. Model. 2015, 55 (1), 39–53.
[3] Schwaller, P.; Probst, D.; Vaucher, A. C.; Nair, V. H.; Kreutter, D.; Laino, T.; Reymond, J.-L.
Mapping the Space of Chemical Reactions Using Attention-Based Neural Networks. Nature
Machine Intelligence 2021, 3 (2), 144–152.

- 59 -

27

O1-2

Molecular Optimization by Graph Generative Model using
Transformers
Shunya Makino 1

Nobuaki Yasuo 2

makino.s.ad@m.titech.ac.jp

yasuo@cbi.titech.ac.jp

Masakazu Sekijima 1
sekijima@c.titech.ac.jp

1

Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, 152-8550, Japan
Academy for Convergence of Materials and Informatics (TAC-MI), Tokyo Institute ofTechnology, Tokyo, 152-8550, Japan

2

Keywords: machine learning, molecular optimization, graph generation, Transformers
In drug discovery, the significant cost and time required to develop new drugs have become aproblem, and computational methods to reduce these costs have been actively researched. Lead
optimization plays an important role in drug discovery and aims to enhance the activity or improve
the ADMET properties of a compound known to be active against a target by changing its structure.
Recent advances in deep learning technology have led to the development of graph generation
methods such as VAE and GAN[1, 2], which have been applied to the generation of molecular graphs.
In the latest research, the Transformer[3] model has also been applied to graph representation
learning, with excellent results in the task of predicting molecular properties.[4]In this study, we extend graph representation learning with Transformer and propose a moleculargraph generation method using the Transformer model and we test the model on the ZINC[5]database to demonstrate the usefulness of the proposed method.
[1] Simonovsky, Martin, and Nikos Komodakis. "Graphvae: Towards generation of small graphs
using variational autoencoders." International conference on artificial neural networks. Springer,
Cham, 2018.
[2] De Cao, Nicola, and Thomas Kipf. "MolGAN: An implicit generative model for small moleculargraphs." arXiv preprint arXiv:1805.11973 (2018).
[3] Vaswani, Ashish, et al. "Attention is all you need." Advances in neural information processing
systems 30 (2017).
[4] Ying, Chengxuan, et al. "Do transformers really perform badly for graphrepresentation?." Advances in Neural Information Processing Systems 34 (2021): 28877-28888.
[5] Irwin, John J., and Brian K. Shoichet. "ZINC− a free database of commercially available
compounds for virtual screening." Journal of chemical information and modeling 45.1 (2005): 177182.

- 60 -28

O1-3

An Enhanced Machine Learning Models for Predicting
Retrosynthesis Accessibility
Mami Ozawa 1

Nobuaki Yasuo 2

ozawa.m.ac@m.titech.ac.jp

yasuo.n.aa@m.titech.ac.jp

Masakazu Sekijima 1
sekijima@c.titech.ac.jp

12

Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, 152-8550, Japan
Academy for Convergence of Materials and Informatics (TAC-MI), Tokyo Institute ofTechnology, Tokyo, 152-8550, Japan

Keywords: drug discovery, machine learning, synthesizability prediction, retrosynthesis, molecular
generation
In the field of drug discovery, the amount of time and money spent on research and development is
a problem. According to [1], it takes about as much as 10-15 years and 2.6 billion. In this context,
the use of computational science to reduce the cost of drug discovery is attracting attention. An
example of use is to generate new compounds using molecular generation models and filter themby predicting their synthetic accessibility using machine learning. RAscore[2] is one of thepredictive models based on machine learning, and this study examines the practicality of the
RAscore model and the problems associated with it. It also proposes a method for building models
that can make more accurate predictions based on hypotheses about causes. Specifically, in addition
to the ChEMBL[3] data used to train the original RAscore, the model was trained using data
generated by a molecular generation model, ChemTS[4]. As a result, better area under the curve(AUC) and binary accuracy were achieved. The models, datasets, and source code are available athttps://github.com/sekijima-lab/retrosynthesizability_prediction_models .
[1] Hansen RW DiMasi JA, Grabowski HG. Innovation in the pharmaceutical industry: New
estimates of r&d costs. J Health Econ, 47(4):20–33, 2016.
[2] Amol Thakkar, Veronika Chadimov ́ a , Esben Jannik Bjerrum, Ola Engkvist, and Jean-Louis
Reymond. Retrosynthetic accessibility score (rascore) – rapid machine learned synthesizability
classification from ai driven retrosynthetic planning. Chem. Sci., 12:3339–3349, 2021.
[3] Nowotka M et al. Gaulton A, Hersey A. The chembl database in 2017. Nucleic Acids Res,45(D1):D945–D954, 2017.
[4] Xiufeng Yang, Jinzhe Zhang, Kazuki Yoshizoe, Kei Terayama, and Koji Tsuda. Chemts: anefficient python library for de novo molecular generation. Science and Technology of Advanced
Materials, 18(1):972–976, 2017.

- 61 -

29

O1-4

Multi-Objective Molecular Optimization Using Monte
Carlo Tree Search
Suzuki Takamasa 1 †Ma Dian 1 †suzuki.t.dq@m.titech.ac.jp

ma.d.ab@m.titech.ac.jp

Yasuo Nobuaki 2

Sekijima Masakazu 1

yasuo@cbi.titech.ac.jp

sekijima@c.titech.ac.jp

1

Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, 152-8550, Japan
Academy for Convergence of Materials and Informatics, Tokyo Institute of Technology, Tokyo,152-8550, Japan†
Corresponding Author
2

Keywords: In silico drug design, Molecular Generation, Multi -Objective Optimization
Drugs have saved millions of lives in human history, but the cost of developing a new drug has risen
dramatically in the last decades. Recently, more and more computer -aided drug discovery (CADD)
methods have been practiced in the pharmaceutical industry [1].
To address that problem, studies on molecular generation models which can generate compounds withnovel structures have been raised in recent years. Early generative models decide their search direction
on optimization for a single objective [3], however, a drug candidate required more multiple evaluations.
In this study, we developed a new deep learning-based extendable multiple-objective molecular
generator, which could optimize molecules based on their properties and their affinity towards target
proteins. This generator utilizes a recurrent neural network (RNN) to generate molecules and Pareto
Multi-Objective Monte Carlo Tree Search (Pareto MOMCTS) to decide search direction.
By using our method, we have validated the generation of compounds for specific target proteins using
the drug-like properties and docking scores as objective functions. In each search process, a new Monte
Carlo search tree is built, and the change of the Pareto front, which decide t he search direction, shows
the transfer of the search process in different stages. This study will enable our method to provide more
effective drug design assistance when compared to methods with a s ingle objective, such as QED.
However, compared with a single objective of drug-like properties, which made our method more
effective in drug design.

[1] Stephen J. H.; Thomas U. M.; David T M.; Reza F.; Randall W. K.; Timothy J. M.; Stuart L S.;
Dissecting cellular processes using small molecules: Identification of colchicine -like, taxol-likeand other small molecules that perturb mitosis. Chemistry & Biology, 2000, 7(4), 275–286.
[2] Rafael G. B.; Jennifer N. W.; David D.; José M. H. L .; Benjamín S. L.; Dennis S.; Jorge A. I.;
Timothy D. H.; Ryan P. A.; Alan A. G.; Automatic chemical design using a data-driven continuous
representation of molecules. ACS Central Science,2018, 4(2):268–276[3] Robin W.; Floriane M.; Andreas S.; Hans B.; Frank N.; Djork-Arn´e C.; Efficient multi-objective
molecular optimization in a continuous latent space. Chemical Science, 2019, 10(34):8016–8024- 62 -30

O1-5Morphology-based drug effect profiling fordelicate label-free phenotypic screening
Kenjiro Tanaka 1

Ryuji Kato 1
kato-r@ps.nagoya-u.ac.jp

tanaka-k@ps.nagoya-u.ac.jp

Yuta Imai 1

Yuto Takemoto 1
takemoto.yuto.p2@s.mail.nagoya-u.ac.jp

imai.yuta95@gmail.com

Yuto Okumura 1

Kei Kanie 1,2

okumura.yuto@f.mbox.nagoya-u.ac.jp
12

kanie-k@hiro.kindai.ac.jp

Department of Basic Medicinal Sciences, Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Nagoya
University, Tokai National Higher Education and Research System, Furocho, Chikusa -ku,
Nagoya, Aichi 464-8601, Japan
Department of Biotechnology and Chemistry, Faculty of Engineering, Kindai University, 1
Umenobe, Takaya, Higashi-Hiroshima, Hiroshima 739-2116, Japan.

Keywords: Label-free, phenotypic screening, cell morphology,
By the advances of cell science, in vitro phenotypic screening has become a leading drug screening
method. Label-free phenotypic analysis, which combines the recent image processing and machinelearning technologies for quantitative cell image analysis, offers a balanced combination of highthroughput and low cost, while providing a platform for non-invasive cell evaluation. It is not only
cost-effective, but also flexible since label-free assay is free from complex validation andoptimization of staining (such as customizing fluorescence wavelength overlap, bleaching effects,
and transfection efficiency). Moreover, it is also free from the pre-knowledge of biomarkers.
In conventional label-free cell image analysis, there are basically two types of image datautilization concepts. The first type extracts multiple features from the cellular area in the image todescribe cell morphology, such as area, roundness, and peripheral features [1], or intensity patterns
and textures for the following analysis. Commonly, such features reflect the microscopicallyobserved morphological characteristics, therefore analysis results, especially validity of the trainedmodel, can be interpreted biologically. The second type uses image-tiles in the image as
representative pixel patterns, and use them directly for training prediction models, such as deeplearning models [2]. The collected image-tiles serve as functional descriptors, however, theirfeatures and how they were used in the model are not interpretable.
We have been proposing the importance of the former concept to establish explainable machinelearning models for cell quality profiling. Practically, we have reported that morphology-based
features from single cells can be summarized to describe the “population profile” of cells, and suchfeatures are important and effective for robust morphology-based cell analysis with various typesof cells. In this presentation, we will present the performances and effectiveness of our morphologybased “cell population analysis” in the application of phenotypic drug screening [3].
[1] Sasaki, H. et al.: Label-free morphology-based prediction of multiple differentiation
potentials of human mesenchymal stem cells for early evaluation of intact cells. PLoS
ONE, 2014, 9, e93952.
[2] Piotrowski, T. et al. Deep-learning-based multi -class segmentation for automated, non invasive routine assessment of human pluripotent stem cell culture status. Computers in
Biology and Medicine , 2021, 129,104172.
[3] Imai, Y. et al.: Label-free morphological sub-population cytometry for sensitive phenotypic
screening of heterogenous neural disease model cells. Scientific Reports, 2022, 12, 9296.

- 63 -31

O1-6
A recommendation algorithm for predicting drug effects
considering directionality
Iori Azuma 1
azuma-iori@g.ecc.u-tokyo.ac.jp

Tadahaya Mizuno 1, †Hiroyuki Kusuhara 1, †tadahaya@mol.f.u-tokyo.ac.jp

kusuhara@mol.f.u-tokyo.ac.jp

1

Laboratory of Molecular Pharmacokinetics, Graduate School of Pharmaceutical Sciences, The
University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo, Tokyo, Japan†
Author to whom correspondence should be addressed

Keywords: Matrix factorization, Recommendation system, Side effects, Therapeutic indications
Considerable information is available regarding the safety, efficacy, and tolerance ofapproved drugs, which can minimize the expenditure and time required to predict new drug
effects. With the development of machine learning techniques, recommendation systems
based on matrix factorization for the prediction of drug effects h ave been well studied andvarious algorithms have been devised. However, most algorithms use only the presence orabsence of known interactions as binary information and no studies that predict drug side
effects using a recommendation system that considers the bilateral character of drug effects(i.e., a therapeutic effect and a side effect) are available. In the present study, we proposeda novel algorithm named neighborhood regularized bidirectional matrix factorization(NRBdMF) to predict drug effects by incorporating bidirectionality, which is a characteristic
property of drug effects.

First, we conducted a survey of existing drug effect prediction algorithms using matrix
factorization recommendation systems, focusing on their conceptual aspects. We found thatexisting methods are broadly classified into seven representative algorithms and employ
binary information without considering the bilateral character of drug effects. Then wecompared the prediction performance of these methods. Among the representative methods,
neighborhood regularized logistic matrix factorization (NRLMF) [1] showed the best
performance in benchmark tests.
Next, inspired by NRLMF, we developed a more generalized multilabel learningalgorithm named NRBdMF that can handle bidirectionality and predict potential drug–
target interaction. We used this proposed method for predicting side effects using a matrix
that considered the bidirectionality of drug effects, in which known side effects wereassigned a positive (+1) label and known treatment effects were assigned a negative (−1)
label. We compared the side effect prediction performance between NRBdMF and NRLMF
with enrichment score (ES), defined as the difference in enrichment values for each of theside effects and indications. The mean ES of NRBdMF (0.588  0.101) outperformed that of
NRLMF (0.191  0.106). This indicates that the proposed method, NRBdMF, can enrich side
effects and eliminate indications in the top -ranked predictions, which reduces the false
positives and provides interpretable prediction results .
In a case study of the top 10 and bottom 10 of the predicted drug candidates that cancause hypertension, NRBdMF model could enrich more plausible drug candidates at the top
ranks and less plausible candidates at the bottom ranks in predicting drug side effects.
These results indicate that the proposed NRBdMF achieves highly interpretable side effectprediction in the framework of recommendation systems based on matrix factorization.
[1] Y. Liu, M. Wu, C. Miao, P. Zhao, X.-L. Li, Neighborhood Regularized Logistic Matrix
Factorization for Drug-Target Interaction Prediction, PLOS Comput. Biol. 12 (2016) e1004760- 64 -32

O2-1

REstretto: An Efficient Protein-Ligand Docking Tool
based on a Fragment Reuse Strategy
Keisuke Yanagisawa 1

yanagisawa@c.titech.ac.jp

Rikuto Kubota 1,2

kubota@bi.c.titech.ac.jp

Masahito Ohue 1

2

y_yoshikawa@bi.c.titech.ac.jp

Yutaka Akiyama 1

ohue@c.titech.ac.jp

1

Yasushi Yoshikawa 1

akiyama@c.titech.ac.jp

Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology,
2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo, 152-8550, Japan
AIST-Tokyo Tech Real World Big-Data Computation Open Innovation Laboratory(RWBC-OIL), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology,
Tsukuba, Ibaraki 305-8560, Japan

Keywords: Protein-ligand docking, Fragment commonality, Software implementation
Virtual screening is a commonly used process to search for feasible drug candidates from a huge
number of compounds during the early stages of drug design. As the compound database continues
to expand to billions of entries or more, there remains an urgent used to accelerate the process of
docking calculation. Reuse of calculation results is a possible way to accelerate the process.
In this study, we first propose novel virtual screening-oriented docking strategy by combining
three factors, namely, compound decomposition, simplified fragment grid storing k-best scores, andflexibility consideration with pre-generated conformers. Candidate compounds contain many
common fragments (chemical substructures). Thus, the calculation results of these common
fragments can be reused among them.
As a proof-of-concept of the aforementioned strategies, we also conducted the development of
REstretto, a tool that implements the three factors to enable the reuse of calculation results. We
demonstrated that the speed and accuracy of REstretto were comparable to those of AutoDock Vina,a well-known free docking tool. The implementation of REstretto has much room for further
performance improvement, and therefore, the results dhow the feasibility of the strategy.
The code is available under an MIT license at https://github.com/akiyamalab/restretto.
[1] Yanagisawa K.; Kubota R.; Yoshikawa Y.; Ohue M.; Akiyama Y. Effective Protein-Ligand
Docking Strategy via Fragment Reuse and a Proof-of-Concept Implementation. ACS Omega,
doi: 10.1021/acsomega.2c03470. (Epub ahead of print)- 65 -

33

O2-2

Binding specificity of phosphopeptide recognition domain
analyzed by gREST simulation

1

2

Suyong Re 1

Kenji Mizuguchi 1,2

suyongre@nibiohn.go.jp

kenji@protein.osaka-u.ac.jp

Artificial Intelligence Center for Health and Biomedical Research, National Institutes ofBiomedical Innovation, Health, and Nutrition 7-6-8, Saito-Asagi, Ibaraki, Osaka, 567-0085,
Japan
Institute for Protein Research, Osaka University, Suita, Osaka 565-0871, Japan

Keywords: Protein-peptide binding, Molecular dynamics simulation, generalized
replica-exchange with solute tempering
Protein-protein interactions play an important role in intracellular signal transduction. Protein
phosphorylation is common in modulating interacting partners to induce signals of interest. Thus,
the binding specificity of phosphopeptide recognition domains is an important subject forunderstanding cellular function and for therapeutic purpose. Peptide array techniques andavailable three-dimensional structures of complexes provide a powerful means to determine thebinding specificity of phosphopeptide recognition domains. However, the underlying recognition
mechanisms remain elusive due to their dynamic and complex nature, making the development of
reliable predictive models difficult. Here, we apply the generalized replica-exchange with solutetempering method, gREST [1] implemented in GENESIS [2], which is a generalization of
REST/REST2 [3], to analyze the binding mechanism of phosphopeptides by Src homology 2 (SH2)domain. By selecting the phosphopeptide and the binding site residues as the solute region, theprotein-peptide interactions are effectively weakened, and many of the 16 replicas showed thebinding/unbinding events, which is not possible using conventional molecular dynamics
simulations. Details of binding mechanism and possible determinants of specificity will be
discussed.
[1] Kamiya, M.; Sugita, Y. J. Chem. Phys. 2018, 149, 072304.
[2] Jung, J.; Mori, T. et al., WIREs Comput. Mol. Science. 2015, 5, 310-323. Kobayashi, C.; Jung,
J. et al., J. Comput. Chem. 2017, 38, 2193-2206.
[3] Wang, L. et al. J. Phys. Chem. B 2011, 115, 9431–9438. Moors, S. L. C. et al. J. Chem. Theory
Comput. 2011, 7, 231–237. Terakawa, T. et al. J. Comput. Chem. 2011, 32, 1228–1234.

- 66 -34

O2-3

Dynamical interaction analysis of Remdesivir with SARS-CoV-2
RNA-dependent RNA polymerase by MD and FMO calculations
Shuhei Miyakawa1 Koji Okuwaki1
s181232@hoshi.ac.jp

Yuma Handa
d2002@hoshi.ac.jp

1,3

k-okuwaki@hoshi.ac.jp

Takayuki Furuishi1 Etsuo Yonemochi1

t-furuishi@hoshi.ac.jp

e-yonemochi@hoshi.ac.jp

Koichiro Kato2 Kaori Fukuzawa1,3
kato.koichiro.957@m.kyushu-u.ac.jp fukuzawa-k@phs.osaka-u.ac.jp

1
2
3

Hoshi Univ., 2-4-41 Ebara, Shinagawa-ku, Tokyo, 142-8501, Japan
Kyushu Univ., 744 Motoka, Nishi-ku, Fukuoka, 819-0395, Japan
Osaka Univ., 1-6 Yamadaoka, Suita-shi, Osaka, 565-0871, Japan

Keywords: SARS-CoV-2, RNA dependent RNA polymerase (RdRp), Molecular Dynamics,
Fragment Molecular Orbital Method (FMO)
Remdesivir (Rem), one of the COVID-19 therapeutics, is incorporated into the RNA-dependent RNA
polymerase (RdRp) of the SARS-CoV-2 virus in competition with Adenine and inhibits RNA elongation whenlocated at the position -3 on the RNA recognized by RdRp. In this study, we aim to investigate the detailed
molecular mechanism of Rem.
Based on the cryo-EM structure of the RdRp-RNA-Rem complex (PDBID:7BV2), seven structures weregenerated: five structures in which bases at the positions +1 to -3 of the elongated strand in the RNA duplex
were replaced with Rem/Adenine (Rem+1 ～Rem-3, and A-3), a structure in which a cyano group was deleted
from Rem in Rem-3 (Rem’-3), and a structure in which Lys593 in Rem-3 was mutated to Ala (Rem[K593A]-3).
Then molecular dynamics (MD) calculations using the Amber20 program were performed for 50 ns for eachstructure. Finally, fragment molecular orbital (FMO) calculations were performed on a total of 70 structures
extracted from the MD trajectories using the ABINIT-MP program on the supercomputer Fugaku (hp220143)
to analyze the molecular interactions around Rem.
The inter-fragment interaction energy (IFIE) between the complementary strands in the RNA duplex was
examined for Rem+1 to Rem-3, and it was confirmed that the hydrogen bonds of base pairs from the position+1 to -2 were disrupted only when Rem was located at the position -3. In the interaction between Rem at the 3 position and the surrounding residues, the cyano group of Rem acquired a cation-π interaction with theLys593. Therefore, we compared the average distance between Rem/Adenine at the -3 position and the Lys593,
and found that Rem maintained an interaction with the Lys593 at a distance 0.7 Å shorter than that of Adenine.
We compared the IFIE between Rem/Adenine at the -3 position and the Lys593, and found that Rem interactedwith the Lys593 about 16.8 kcal/mol more stable than Adenine. The structure of RNA duplex was maintainedin Rem’-3 and Rem[K593A]-3.
These results suggest that Rem affects downstream RNA structure by interacting with the Lys593 at position-3, thereby inhibiting RNA elongation.

- 67 -

35

O2-4

Analysis of interaction energies for SMAD4 variants bycomputational science
Kazuma Harada 1

Ai Itagaki 1

2133310125b@kindai.ac.jp

1833310128a@kindai.ac.jp

Norihito Kawashita 2
nkawashita@emat.kindai.ac.jp

12

Graduate School of Science and Engineering, Kindai University, 3 -4-1 Kowakae,
Higashiosaka-shi, Osaka, 577-8502, Japan
Faculty of Science and Engineering, Kindai University, 3 -4-1 Kowakae, Higashiosaka-shi
Osaka, 577-8502, Japan

Keywords: SMAD4, Fragment Molecular Orbital Method, protein -protein interaction, mutation
TGF-β (Transforming Growth Factor β) is involved in numerous biological processes, including
regulation of cell proliferation, differentiation, migration and apoptosis [1]. SMAD4 (Small
Mothers Against Decapentaplegic 4) mediates this TGF -β signaling, and genetic mutations in
SMAD4 have been associated with many cancers, including pancreatic cancer [2]. We havepreviously performed interaction analysis of SMAD4 mutan ts using the fragment molecular orbital(FMO) method [3-4]. In this research, we analyzed the mutations reported subsequently with theaddition of pair interaction decomposition analysis (PIEDA) [5].
The crystal structure used in the calculations was obtained from the Protein Data Bank (PDB) asa wild-type homotrimer (PDBID: 1dd1) [6]. Mutations reported to be pathogenic and likely
pathogenic in ClinVar were introduced the wild-type structure, followed by structure preparationand optimization by MOE. FMO calculations were performed on these structures and compared
before and after mutation introduction using IFIE and PIEDA. ABINIT-MP was used for FMO
calculations, and FMO2-MP2/6-31G* was used as the calculation level.
As a result of comparing the interaction energies for the Arg361 mutants, All five mutations
reported in ClinVar were destabilized by loss of hydrogen bonding w ith Asp537 on adjacent strands,suggesting that they had a profound effect on trimerization. Structural comparison of mutations
within the monomer revealed that Asp351His is destabilized by the loss of hydrogen bond with
Arg361 and SH-O interaction with Cys363, which may affect the stability of the monomer.
This research was conducted within the activities of the FMO drug design consortium (FMODD);
RIKEN R-CCS Fugaku was used for the FMO calculations (hp220143).
[1] Nakao, A.; et al., TGF-β receptor-mediated signalling through Smad2, Smad3 and Smad4, The
EMBO Journal, 1997, 16(17), 5353-5362.
[2] Ming, Z.; et al., The role of TGF-β/SMAD4 signaling in cancer, Int. J. Biol.Sci., 2018, 14(2),111-123.
[3] Itagaki A.; et al., The 64th Annual Meeting of the Japan Society of Human Genetics, Presentation
No. O3-3.
[4] Kitaura, K.; et al., Pair interaction molecular orbital method: an approximate computational
method for molecular interactions, Chem Phy Lett., 1999, 312, 319-324.
[5] Tsukamoto, T.; et al., Implementation of Pair Interaction Energy Decomposition Analysis and Its
Applications to Protein-Ligand System, J. Conput. Chem.Jpn., 2015, 14(1), 1-9.
[6] Bin, Q.; et al., Crystal structure of a transcriptionally active Smad4 fragment, Structure., 1999,
7,1493-1503.

- 68 -36

O2-5Interaction analysis of 14-3-3 and p53
using fragment molecular orbital method
Tatsunori Miyajima 1

Midori Takimoto-Kamimura 22133310123b@kindai.ac.jp

kamimura@cbi-society.org

Norihito Kawashita 3
nkawashita@emat.kindai.ac.jp

12
3

Graduate School of Science and Engineering, Kindai University, 3 -4-1 Kowakae,
Higashiosaka-shi, Osaka,577-8502, Japan
Quantum-Structural Life Science Laboratories, CBI Research Institute, Kyowa Create Daiichi build 3F, 3-11-1 Shibaura, Minato, Tokyo, 1008-0023 Japan
Faculty of Science and Engineering, Kindai University, 3-4-1 Kowakae, Higashiosaka-shi,
Osaka, 577-8502, Japan

Keywords: 14-3-3, p53, Fragment Molecular Orbital Method
14-3-3σ is associated with several types of cancer and down -regulates malignancy.[1]143-3σ is a positive regulator of p53, one of the tumor suppressor proteins, and protects p53
from proteosome degradation by MDM2 and increases transcriptional activity of p53. [2-3]In this study, we performed interaction analysis of 14-3-3 and p53 complexes with stabilizing
ligand by fragment molecular orbital (FMO) method to provide important information for the designof PPI stabilizers. 14-3-3σ is associated with several types of cancer and down-regulates malignancy.
The 22 crystal structures of structure of 14-3-3 and p53 complex with stabilizing ligand in theliterature [4] were downloaded from Protein Data Bank (PDB). Structural preparation andoptimizations were performed using MOE. We also prepared the complexes that was not registeredin the PDB by MOE Dock. FMO calculations were performed for the structures and the inter fragment interaction energies (IFIE) and pair interaction decomposition analysis (PIEDA) between
each residue and inhibitor were calculated. ABINIT-MP was used for the FMO calculation, andMP2/6-31G* was used as the calculation level.
FMO calculations indicated that the amidine group, which is a common structure of ligand, hasa large electrostatic interaction energy with residues in the 14-3-3 pocket. Structural analysis
confirmed that the amidine group strongly interact with each other by forming salt bridges andhydrogen bonds. PIEDA also suggest that the structures with calculated the dispersion energies with
CYS38 and the electrostatic interaction energies with ASP215 in 14-3-3 strongly interact withligand. Therefore, it is considered that designing ligands to have these interactions will make themmore stable stabilizers. In the interaction between 14-3-3 and p53, it was confirmed that the energy
was significantly different by the conformational changes of charged amino acids such as LYS382
and ASP391 in p53.
This research was done in activities of the FMO drug d esign consortium (FMODD). For FMO
calculations, RIKEN R-CCS Fugaku were used (hp210130, 220143 quota).
[1] Mhawech, P.; 14-3-3 proteins—an update, Cell Res, 2005, 15, 228–236.
[2] Yang, H.-Y.; et al., 14-3-3 Positively Regulates p53 and Suppresses Tumor Growth, Mol. Cell.
Biol., 2003, 23, 12.
[3] Rayburn, E.; et al., Recent Advances in Validating MDM2 as a Cancer Target, ACAMC, 2009, 9,
882–903.
[4] Guillory, X.; et al., Fragment-based Differential Targeting of PPI Stabilizer Interfaces , J. Med.
Chem., 2020, 63, 6694–6707.

- 69 -

37

O2-6

Comparison of conformer models in PDB structureusing Fragment Molecular Orbital Method

1

2

Yuuki Okayama 1

Norihito Kawashita 1.2

2133310124j@kindai.ac.jp

nkawashita@emat.kindai.ac.jp

Graduate School of Science and Engineering, Kindai University, 3-4-1 Kowakae,
Higashiosaka-shi, Osaka,577-8502, Japan
Faculty of Science and Engineering, Kindai University, 3-4-1 Kowakae, Higashiosaka-shi,
Osaka, 577-8502, Japan

Keywords: Protein Data Bank, Conformer, Fragment Molecular Orbital Method, Protein modeling
We are currently performing Fragment Molecular Orbital (FMO) Method [1] calculations on highresolution crystal structure data registered in the PDB, and the problem of conformer model
selection has arisen. When selecting conformers, modeling software usually reads the one with thehighest occupancy as conformer A. However, we found that some structures registered in the PDB
destabilize the energy of the calculation results when Conformer A is selected. Therefore, we
performed FMO calculations on several high-resolution crystal structure data to identify differences
in molecular stability between conformer combinations.
In this study, the high-resolution structure (PDB ID: 1W0N) [2] of the calcium-dependent
carbohydrate-binding module (CBM36) was used to analyze the difference in molecular energy due
to conformational selection.
The crystal structure of CBM36 was downloaded f rom Protein Data Bank (PDB), and four
conformer combinations of Ile12 and Glu128 (A-A, A-B, B-A, and B-B) were prepared. Structuralmodifications and optimizations were performed using MOE2020 (CCG Inc.). FMO calculations
were performed for the created structures and the inter-fragment interaction energies (IFIE) and theenergy components by pair interaction energy decomposition analysis (PIEDA) [3] between Ile12
and Glu128 were calculated. ABINIT-MP was used as the FMO calculation, and FMO2-MP2/6-31G
was used as the calculation level.
As a results of the FMO calculations, the interaction energies are very unstable in the structure
between conformer A. This is because the closest atomic distance between conformer A is 2.0 Å.
Comparing the Ile12-Glu128 interaction energies in the other three models showed that only
conformer A-B are stabilized. Thus, it was found that the appropriate selection of conformers should
be made when performing the calculations.
This research was done in activities of the FMO drug design consortium (FMODD). For FMO
calculations, RIKEN R-CCS Fugaku was used (hp220143 quota).
[1] K. Kitaura, et al, Fragment molecular orbital method: use of approximate electrostatic potential ,Chem. Phys. Lett., 2000, 318(6), 614-618.
[2] Sheelan J. T., et al, Ab Initio Structure Determination and Functional Characterization of
CBM36: A New Family of Calcium dependent Carbohydrate Binding Modules., Structure, 2004,
12(7), 1177-1187.
[3] K. Kitaura, et al, Pair interaction energy decomposition analysis , J. Comput. Chem., 2007, 28,
475-480.

- 70 -

38

O3-1

Free Energy Perturbation Method in GENESIS
Hiraku Oshima 1

Yuji Sugita 1,2,3

hiraku.oshima@riken.jp

1

2

3

sugita@riken.jp

Laboratory for Biomolecular Function Simulation, RIKEN Center for Biosystems Dynamics
Research, Integrated Innovation Building 7F, 6-7-1 Minatojima-minamimachi, Chuo-ku, Kobe,
Hyogo 650-0047, Japan
Theoretical Molecular Science Laboratory, RIKEN Cluster for Pioneering Research, 2 -1
Hirosawa, Wako-shi, Saitama 351-0198, Japan
Computational Biophysics Research Team, RIKEN Center for Computational Science,
Integrated Innovation Building 7F, 6-7-1 Minatojima-minamimachi, Chuo-ku, Kobe, Hyogo
650-0047, Japan

Keywords: Molecular dynamics, GENESIS, Free energy perturbation, Protein-ligand binding freeenergyAccurate predictions of protein-ligand binding affinities have been a central challenge inin-silico drug design to reduce the total cost and time required for drug development . The
free energy perturbation (FEP) method based on the all-atom molecular dynamics (MD) simulationis one of the most essential tools to predict the binding affinity and solubility of ligands with highaccuracy. We implemented the FEP method to MD software “GENESIS” [1]. FEP in GENESIS canpredict relative and absolute binding affinities as well as relative and absolute solvation freeenergies with high accuracy [2,3]. We also proposed a modified FEP scheme by introducing non uniform scaling parameters into Hamiltonian [4]. Modified FEP greatly improves the computational
performance, which is marked for large biomolecular systems. Here we introduce the FEP functions
in GENESIS and discuss about the applicability of modified FEP to drug discovery on
supercomputer “Fugaku”.

[1] https://www.r-ccs.riken.jp/labs/cbrt/[2] Oshima, H.; Re, S.; Sugita, Y.; J. Chem. Inf. Model., 2020, 60, 5382-5394.
[3] Kim, S.; Oshima, H.; Zhang, H.; Kern, N. R.; Re, S.; Lee, J.; Roux, B.; Sugita, Y.; Jiang, W.;
Im, W.; J. Chem. Theory Comput., 2020, 16, 7207-7218.
[4] Oshima, H.; Sugita, Y.; J. Chem. Inf. Model., 2022, 62, 2846–2856.

- 71 -

39

O3-2

Lipid composition is critical for accurate membrane
permeability prediction of large cyclic peptides bymolecular dynamics simulations

1

Masatake Sugita 1

Takuya Fujie 1

Keisuke Yanagisawa 1

sugita@bi.c.titech.ac.jp

fujie@bi.c.titech.ac.jp

yanagisawa@c.titech.ac.jp

Masahito Ohue 1

Yutaka Akiyama 1

ohue@c.titech.ac.jp

akiyama@c.titech.ac.jp

Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology, W8-76, 212-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo, 152-8550, Japan

Keywords: Cyclic peptides, Membrane permeability, Molecular dynamics
Poor membrane permeability is the biggest bottleneck hindering successful drug discovery basedon cyclic peptides. Therefore, the development of computational methods that can predict membrane
permeability and support elucidation of the membrane permeation mechanism of drug candidate
peptides is eagerly awaited. In this study, we developed a protocol to simulate the behavior inmembrane permeation steps and estimate the membrane permeability, especially for large cyclic
peptides which are prone to achieve high affinity with the target.[1] This protocol requires the useof more realistic membrane model than a single-lipid phospholipid bilayer. To select a membranemodel, we first analyzed the effect of cholesterol concentration in the model membrane on thepotential of mean force and hydrogen bonding networks along the direction perpendicular to themembrane surface as predicted by molecular dynamics simulations using cyclosporine A. These
results suggest that a membrane model containing 1-palmitoyl-2-oleoyl-sn-glycero-3phosphocholine and 40 or 50 mol% cholesterol was suitable for predicting the permeation process.
To validate the efficiency of our protocol the membrane permeability of 18 10-residue peptides werepredicted. The total calculation in this study took approximately 860 thousand GPU hour using
NVIDIA P100 GPUs. Correlation coefficients of R > 0.8 between the experimental and calculated
permeability values were obtained. The results of this study demonstrate that the lipid membrane is
not just a medium, but also among the main factors determining the membrane permeability ofmolecules. The computational protocol proposed in this study and the findings obtained on the effectof membrane model composition will contribute to build a schematic view on the membrane
permeation process. Furthermore, the results of this study will eventually aid the elucidation ofdesign rules for peptide drugs with high membrane permeability.
[1] Sugita, M.; Fujie, T.; Yanagisawa, K.; Ohue, M.; Akiyama, Y. Lipid composition is critical for
accurate membrane permeability prediction of cyclic peptides by molecular dynamics simulations.
Journal of Chemical Information and Modeling. Under review- 72 -

40

O3-3

Molecular Dynamics Study of
3D-DS dimerization process of Cyt c
Shimoyama Hiromitsu

Shigeta Yasuteru

simoyama@ccs.tsukuba.ac.jp

shigeta@ccs.tsukuba.ac.jp

Center for Computational Sciences, University of Tsukuba, Tsukuba, Ibaraki, 305-8577, Japan

Keywords: Molecular Dynamics, 3D-DS, Free-energy analysis
The 3-dimensional domain swapping (3D-DS) is a phenomenon where multiple proteins form
unique complexes by donating part of their domains each other [1,2]. One of the characteristic
points of 3D-DS is that the formed 3D-DS complexes are rather stable because the inter-protein
interaction is the same as the intra-protein one in their monomer structure. Then, 3D-DS is possibly
utilized to make an artificial protein complex to regulate, combine, encourage or discourage theirfunctions and activities. 3D-DS formation occurs when denatured monomers by alcohol or salt
refold by dilution. However, its detailed formation process is not so well understood.
In this study, 3D-DS formation process of the cytochrome c (cyt c) complex as shown in Fig. 1
was studied by molecular dynamics simulations with a coarse-grained (CG) model and the smoothed
Wang-Landau (SWL) method [3]. As the distance of the two cyt c monomer plays a critical role informing their complex, the 1- (energy) and 2-dimensional SWL-MD (energy and gyration radius)
are applied to enhance the conformational sampling. In Fig. 2, obtained trajectories by theconventional CG simulation and 1D and 2D SWL simulations are mapped onto the subspace spannedby root-mean-square deviations (RMSDs) from monomer A/B structures indicating the sampling
efficiency of each method. Although 3D-DS region is the lower left corner, the conventional CG
did not
samplethiscomplex
region.can
On bethedesigned,other hand,
1Dworkandas
2Ddesigned.
SWL simulations can sample the 3D-DS
DesiredProteinbut not
structures.
As ansampledCG modelsuperimposed with the crystal structure (see→ Complexof example,”originally”thefunctional
proteins
would wasbe work.
figureDesired
legendProtein
in detail).
The canmodel
fit well withcrystalcomplexbe designed,
but thenot work
as structure,designed. indicating the robustness ofThis
study:
MD-simulation
for dimerincomplex
our SWL
method.
The
resultsofafree-energy
analysiswillbethe presentation.
→ Complex of ”originally” functional proteins would be work.explained

Abstract

Abstract→ Higher order multimer, hetero multimer prediction

This study:T300
MD-simulation forSWL
dimer
complex
1D→ Higher order multimer, hetero multimer prediction
T300

3D-DS
regionSWL 2D

3D-DS
region

30 10
25
20

SWL 2D

15
10
10

Fig. 1 Monomer and 3D-DS dimer
structure of cyt c, where blue and cyancolors indicate chain A and light anddeep green ones chain B, respectively.

15
20
RMSDA [Å]

−6

30 10
25
−5

25

15

30

20

25

30

RMSDA [Å]Population
RMSDB [Å]Electron transfer protein
cytochrome c

SWL 1DRMSDB [Å]Electron transfer protein
cytcrome c

20 10
10

−4

10

−3

10

−2

10

−1

15
Fig. 2 Population of the samples
on the RMSD A/B plane;
Population
RMSD A/B is RMSD of the 10
monomer A/B with respect tothe 3D-DS structure (PDB ID:
shows
10−63NBS).
10−5 10−4 Right
10−3 10−2panel
10−1
the most similar structure to the 3D-DS structure obtained
from MD simulation.

Reference: [1] Margoliash, E. Lustgarten, J. J. Biol. Chem. 237, 3397–3405 (1962), [2] Hirota, S. et al.,Proc. Nat. Acad. Sci. U.S.A., 107(29), 12854–12859 (2010), [3] Shimoyama, H. et al., J. Chem. Phys., 134(2),024109 (2010), [4] Shimoyama, H. and Shigeta, Y. Life, 11(11), 1241 (2021)- 73 -41

O3-4

Complex model of the bile acid transporter NTCP andbinding peptides involved in the HBV infection exploredby molecular dynamics simulation
Toru Ekimoto 1

Kenichiro Yamamoto 1

Tsutomu Yamane 2

ekimoto@yokohama-cu.ac.jp

w225434g@yokohama-cu.ac.jp

tsutomu.yamane@riken.jp

1

2

Sam-Yong Park 1

Mitsunori Ikeguchi 1,2

park@yokohama-cu.ac.jp

ike@yokohama-cu.ac.jp

Graduate School of Medical Life Science, yokohama City University, 1-7-29 Suehiro-cho,
Tsurumi-ku, Yokohama 230-0045, Japan
Center for Computational Science, RIKEN, 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama 2300045, Japan

Keywords: hepatitis B virus, sodium taurocholate cotransporting polypeptide, preS1, Mycludex B,
cyclosporine A, molecular dynamics simulation
Hepatic diseases involved in the infection of hepatitis B virus (HBV) are one of the worldwide
issues of health [1]. In the cellular entry process of HBV, the N-terminal myristoylated preS1
domain (myr-preS1) of the viral large protein interacts with sodium taurocholate cotransporting
polypeptide (NTCP), i.e., NTCP acts as both a bile acid transporter and a receptor of the HBV entry[2]. Therefore, NTCP is a pharmaceutical target, and its inhibitors, such as small compounds, a
peptide drug mimicking myr-preS1 called MyrcludexB, and a cyclic peptide cyclosporine A (CsA)
and CsA derivatives, have been approved and developed [1,3]. In 2022, the structure of human
NTCP has been solved for the first time using cryo-EM technique [4,5]. The structure adopts an
outward-facing state, and a hole is formed. However, in complexes with myr-preS1 or Myrcludex
B, the binding peptide were unresolved, and therefore, the complex structure and interaction modes
were still unknown. Since the binding peptide is flexible and is presumed to be non-resolving due
to its dynamic binding mode, a method that is capable for searching dynamic binding modes, suchas molecular dynamics (MD) simulation, will be effective. In this study, using MD simulation,complex structure model of NTCP and binding peptides was explored. The regions of NTCP in
contact with myr-preS1, Myrcludex B, and CsA were analyzed from the complex model. The NTCP
residues with high frequency of contacts were essentially identical to the regions experimentallyshown to be important for the HBV infection.
[1] Zakrzewicz, D.; Geyer, J. Multitasking Na + /taurocholate cotransporting polypeptide (NTCP) asa drug target for HBV infection: from protein engineering to drug discovery, Biomedicines, 2022,
10, 196.
[2] Yan, H.; et al., Sodium taurocholate cotransporting polypeptide is a functional receptor forhuman hepatitis B and D virus. eLife, 2012, 1, e00049.
[3] Watashi, K.; et al., Cyclosporin A and its analogs inhibit hepatitis B virus entry into cultured
hepatocytes through targeting a membrane transporter, sodium taurocholate cotransporting
polypeptide (NTCP), Hepatology, 2014, 59, 1726-1737.
[4] Park, J-H; et al., Structural insights into the HBV receptor and bile acid transporter NTCP,
Nature, 2022, 606, 1027-1031.
[5] Asami, J.; et al., Structure of the bile acid transporter and HBV receptor NTCP, Nature, 2022,
606, 1021-1026- 74 -42

O3-5
MAXS for 3D molecular visualization of human antibody
conformational changes
Takashi Matsumoto 1
t-matumo@rigaku.co.jp

1

Akihito Yamano 1

yamano@rigaku.co.jp

Takashi Sato 1
satow@rigaku.ac.jp

Rigaku Corporation, 3-9-12 Matsubara-cho, Akishima-shi, Tokyo 196-8666, Japan

Keywords: solution scattering, MAXS, conformational change, flexibility
Biopharmaceuticals, especially antibody drugs, have been increasing their use and presence.
While they have the advantage of higher specificity and lesser side effects, they have thedisadvantage of expensive development and production costs. Moreover, maintaining andcontrolling their quality is more difficult since they consist of extensive protein moieties with acomplex molecular nature. The complexities come from both chemical and physical characteristics
and also their heterogeneities. The chemical heterogeneities come from spontaneous degradation;
charge variants are one of them, and biochemical heterogeneity is like sugar chain variation. Suchchemical characteristics have been well assigned and controlled; however, the rapi d expansion ofnovel modalities is becoming more challenging to develop analytical methods for novel
antibody-based drugs.
In contrast, most analytical methods for physical characterizations tolerate the varieties inthose novel modalities. However, many of those are time and sample-requiring processes.
Moreover, the results are challenging to manage and limited in use, such as monitoring theidentities because the essential information for physical properties, the three -dimensional
structures, are unavailable. X-ray crystallography and single particle cryo-EM observation are theestablished methods to explore the tertiary structure of biomolecules. However, those results arefrom some extreme conditions, may be affected by crystallization or freezing, and areexperimentally selected from a specific group of the original ensemble. Those limitations comefrom the flexible nature of biomolecules. Especially antibodies are highly flexible, mainly between
Fab-Fc domains and essential sugar chains, making crystal lization of whole antibody molecules
unrealistic and/or limited insight from frozen snapshots.
It is undoubtedly of great help in developing novel modalities, their CMC studies, and quality
control; once we had a method to visualize the flexible biomolecu les avoiding prerequisites andspecific requirements. X-ray solution scattering experiments have been utilized to analyze
structures and conformational changes. In those experiments, scattering data within a small -angle
region are widely used and thus called SAXS (Small Angle X-ray Scattering). The SAXS
experiments often focus on macroscopic shapes and sizes of the molecules. In principle, thescattering data among the higher region contains detailed structural information; thus, we could
obtain much information; for example, q values around 0.30 to 0.65 Å -1 reflect distances between
domains, secondary structure components, and/or adjunct chemical groups in ADCs. The
experiments should give us a novel picture of complex molecular behaviors as well as
conformational changes of flexible biomolecules.
In the above background, we are substantially working on the molecular visualization of
medicinal macromolecules utilizing extensive SAXS data reaching the sub -WAXS region. We
abbreviate it as MAXS, Middle Angle X-ray Scattering. As shown in our presentation, MAXS
experiments give us novel and valuable information that could lead to the molecular design andprocessing of antibody drugs. In this presentation, as the first step of our work, we will discuss thesolution structure analysis of human IgG that revealed significant differences between the solution
and crystalline states, as well as a novel observation of its flexibility. We also discuss the effects ofthe sugar chain moiety in the Fc region on the structura l nature of human IgG.

- 75 -43

O3-6

CrotBiopsy: New methods for evaluation of lunginflammation
YASUHIRO YOSHIDA 1

Duo WANG 1 Zirui ZENG 1 Mengyue SHEN 1

freude@med.uoeh-u.ac.jp

1

University of Occupational and Environmental Health, Japan . Iseigaoka 1-1, Yahatanishi-ku,
Kitakyushu,807-0804, Japan

Keywords: CrotBiopsy, serum, lung inflammation, bleomycin
In general, laboratory methods for assessing health effects rely heavily on blood tests. However,
the amount of sample used in the test is limited, and since it is only for the liquid factor, the dataobtained is also limited. Furthermore, there are often various limitations when collecting samples,and repeated sample collection from the same patient should be avoided. Therefore, we proposed atesting method that focuses on clots that are discarded as precipitates during serum preparation. An
advantage of using a clot biopsy is that both the protein contained in the clot and the industrial
waste discarded during serum preparation can be used.
In this study, we succeeded in detecting NF-κB as an activation marker in a mouse model of
bleomycin-induced pulmonary inflammation by preparing clot lysates. These results strongly
suggested that the clotbiopsy method would be a useful method for assessing biological effects.

- 76 -44

O4-1

Development of FMODB and Auto-FMO protocol
through 2022
Chiduru Watanabe 1
chiduru.watanabe@riken.jp

Daisuke Takaya 2
takaya-d@phs.osaka-u.ac.jp

Kikuko Kamisaka 1
kikuko.kamisaka@riken.jp

Teruki Honma 1
honma.teruki@riken.jp
1
2

RIKEN BDR, 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan
Osaka Univ., 2-8 Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, Japan

Keywords: FMO, database, structure preparation, interaction energy analysis
Elucidating biomolecular interactions such as protein–ligand, protein–protein, and nucleic acidinteractions is essential for structure-based drug discovery. Our group has been focusing on quantum
mechanics (QM), which incorporates the effects of donating and withdrawing electrons and canappropriately deal with the CH/π, π-π, and cation/π interactions. Fragment molecular orbital (FMO)
method [1] enables us to perform ab initio QM calculations for large biomolecules efficiently. The
benefit of this fragmentation scheme is the availability of inter -fragment interaction energy (IFIE)
and pair interaction energy decomposition analysis (PIEDA).
Since 2014, we have performed the FMO calculations for various drug targets (e.g., kinase, nuclear
receptor, protease, protein-protein interaction, and COVID-19) as the activities of the FMO drug
design (FMODD) consortium. To accumulate the FMO data, we developed an FMO database(FMODB) and an automated FMO calculation (Auto-FMO) protocol [2,3]. First, FMODB has
already completed its basic design and is currently working on extending its analysis capabilities tomake it more user-friendly. While only individual entry data could be analyzed in the past, we areworking to enable IFIE/PIEDA analysis for a series of related data, such as tens to hundreds of FMO
calculations based on molecular dynamics snapshots [4 ], in a batch. In addition, a function to
generate an interaction energy diagram between fragments is under development. Next, the AutoFMO protocol has also been developed by BIOVIA Pipeline Pilot and MOE software as a primary
type. Currently, we are working on developing an Auto -FMO protocol in a configuration using free
software such as python and Amber Tools. The protocol was validated using X -ray crystal structure
data already registered with FMODB and AlphaFold2 model structures, which are in high demandthese days. The goal is to construct a system that allows computational experts and not e xperts, suchas experimental researchers, to perform FMO calculations and analyze IFIE/PIEDA efficiently.
Acknowledgement
The authors thanks Dr. Kazumi Tsuda, Mr. Daisuke Murayama, Dr. Shu Koyama, and Dr. Tomoharu
Isobe of Science & Technology Systems, Inc., Japan for technical support. This research was donein activities of FMO Drug Design Consortium, https://fmodd.jp/top-en/ . The results of FMO
calculations were obtained using the Fugaku (project IDs: hp220143 and ra000017) and HOKUSAI(ID: Q22306).
Reference
1. K. Kitaura et al., Chem. Phys. Lett., 1999, 313, 701–706.
2. C. Watanab et al., CBI J., 2019, 19, 5–18.
3. D. Takaya et al., J. Chem. Inf. Model., 2021, 61, 777–794.
4. K. Takaba et al., J. Comput. Chem., 2022, 43, 1362–1371.

- 77 -

45

O4-2

Hit Identification for SARS-CoV-2 Main Protease
Using Convolutional Neural Network
Nobuaki Yasuo 1

Hiroshi Yoda 2

yasuo.n.aa@m.titech.ac.jp_

Masakazu Sekijima 2
sekijima@c.titech.ac.jp

1

2

Academy for Convergence of Materials and Informatics (TAC-MI), Tokyo Institute ofTechnology, S6-404, Ookayama 2-12-1, Meguro-ku, Tokyo, 152-8550, Japan
Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, 4259-J3-23 Nagatsutacho,
Midori-ku, Yokohama, Kanagawa, 226-8501, Japan

Keywords: Virtual screening, Ligand docking, Machine learning, SARS-CoV-2
Docking-based virtual screening is widely applied in drug discovery campaigns. Visual inspectionof binding modes is frequently used to filter out false positive-like docking results[1, 2]. In thisstudy, we propose a convolutional neural network-based virtual screening method named VisINet(Visual Inspection Network). VisINet predicts whether a ligand binds to the target protein by images
that is taken from docking pose using PyMOL. We also performed virtual screening to find hit
compounds of SARS-CoV-2 Main Protease.
[1] Fischer, A.; Smieško, M.; Sellner, M.; Lill, M. A. Decision Making in Structure-Based
Drug Discovery: Visual Inspection of Docking Results. Journal of Medicinal
Chemistry 2021 , 64 (5), 2489–2500.
[2] Singh, K.; Coopoosamy, R. M.; Gumede, N. J.; Sabiu, S. Computational Insights andin Vitro Validation of Antibacterial Potential of Shikimate Pathway-Derived Phenolic
Acids as Nora Efflux Pump Inhibitors. Molecules 2022 , 27 (8), 2601.

- 78 -

46

O4-3
Evaluating Computer-assisted Single-step Retrosynthesis:
How Significant are Recent Improvements?

1
2

Haris Hasic 1,2

Takahiro Inoue 1

haris.hasic@elix-inc.com

takahiro.inoue@elix-inc.com

Tatsuya Okubo 1

Takashi Ishida 2

tatsuya.okubo@elix-inc.com

ishida@c.titech.ac.jp

Elix Inc., Daini Togo Park Building 3F, 8-34 Yonbancho, Chiyoda-ku, Tokyo 102-0081, Japan
Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology, W885, 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8552, Japan

Keywords: Machine Learning – AI Method Development, Synthetic Pathway Prediction
Computer-assisted synthesis grew to become one of the most active fields in chemoinformatics,
with scientists all over the globe frequently introducing new and improved approaches. In recent
years, the research focus shifted towards the retrosynthesis tech nique concepts of transforming thetarget compound into less complex precursor compounds. The improvement of the single -step
retrosynthesis mechanism (i.e., the disconnection suggestion procedure within the route planning
strategy) is among the most popular objectives. However, none of the recent improvements proved
to be a robust enough foundation to establish a practically applicable, standalone solution .
The current practices in modelling the problem of single -step retrosynthesis might conceal a hardceiling on performance, but it is impossible to know because of insufficient chemical reaction data.
Nevertheless, analyzing the current state-of-the-art more rigorously using available open-source
datasets could help to shed more light on that question . Thus, the purpose of this research is toconsolidate, analyze and discuss the significance of the recent frequent improvements in the fieldof computer-assisted single-step retrosynthesis.
First, the Top-3 template-based [1-3] and the Top-3 template-free [4-6] single-step retrosynthesis
approaches as of July 2022 are implemented and adjusted to customized open -source chemical
reaction datasets. Secondly, the performance of these approaches is analyzed using various metrics
and statistical significance tests. Finally, using the acquired results, the impact of each of theseapproaches is illustrated, thereby consolidating the best practices for the analysis and evaluation of
future research in this field.
[1] Dai, H.; Li, C.; Coley, C. W.; Dai, B. W.; Song, L. Retrosynthesis Prediction with Conditional
Graph Logic Network, Advances in Neural Information Processing Systems , 2019, 32.
[2] Somnath, V. R.; Bunne, C.; Coley, C. W.; Krause, A. W.; Barzilay, R. Learning Graph Models
for Retrosynthesis Prediction, Advances in Neural Information Processing Systems , 2021, 34,
9405-9415.
[3] Chen, S.; Jung, Y. Deep Retrosynthetic Reaction Prediction using Local Reactivity and Global
Attention, JACS Au, 2021, 1, 10, 1612-1620.
[4] Tetko, I. V.; Karpov, P.; Van Deursen, R.; Godin, G. State-of-the-Art Augmented NLP
Transformer Models for Direct and Single-step Retrosynthesis, Nature Communications, 2020,
11, 5575-5586.
[5] Ucak, U. V.; Ashyrmamatov, I.; Ko, J.; Lee, J. Retrosynthetic Reaction Pathway Prediction
through Neural Machine Translation of Atomic Environments , Nature Communications, 2022, 13,1186-1196.
[6] Zhong, Z.; et al. Root-aligned SMILES: A Tight Representation for Chemical Reaction
Prediction, arXiv:2203.11444v4 [cs.LG], 2022.

- 79 -47

O4-4

Developing a network-based combination therapy
approach for complex diseases
Midori Iida 1
redgreen@bio.kyutech.ac.jp

Mitsuhiro Goda 2,4
mgoda@tokushima-u.ac.jp

Ryusuke Sawada 1
sawad330@bio.kyutech.ac.jp

Yurika Kuniki 2c401703080@tokushima-u.ac.jp

Satoko Namba 1

3

4

5

6

Jun-ichi Takeshita 5
jun-takeshita@aist.go.jp

Michio Iwata 1

Yoshito Zamami 2,6

iwata121@bio.kyutech.ac.jp

zamami-y@okayama-u.ac.jp

Keisuke Ishizawa 2,3,4

2

yagi.kenta@tokushima-u.ac.jp

namba.satoko775@mail.kyutech.jp

ishizawa@tokushima-u.ac.jp

1

Kenta Yagi 3

Yoshihiro Yamanishi 1
yamani@bio.kyutech.ac.jp

Kyushu Institute of Technology, Iizuka, Fukuoka 820-8502, Japan
Department of Clinical Pharmacology and Therapeutics, Tokushima University Graduate
School of Biomedical Sciences, Kuramoto-cho, Tokushima 770-8503, Japan
Clinical Research Center for Developmental Therapeutics, Tokushima University Hospital,
Kuramoto-cho, Tokushima 770-8503, Japan
Department of Pharmacy, Tokushima University Hospital, Kuramoto-cho, Tokushima 7708503, Japan
Research Institute of Science for Safety and Sustainability, National Institute of Advanced
Industrial Science and Technology (AIST), Tsukuba, Ibaraki 305-8569, Japan
Department of Pharmacy, Okayama University Hospital, Kita-ku, Okayama 700-8558, Japan

Keywords: Combination therapy, Cancer, Network medicine, Interactome, Transcriptome
Combination therapy, a treatment modality that combines two or more therapeutic drugs, has
become the standard treatment for complex diseases—however, the discovery of drug combinations
relies on serendipity by clinical experience and intuition [1]. A network-based approach allows us
to discover efficient drug combination by quantifying the network-based relationship between drug
targets and disease proteins in the human protein–protein interactome [2]. However, conventional
methods do not take into account changes in gene expression due to drug administration, resulting
in low prediction accuracy. In this study we developed a network-based method to predictsynergistic drug effects by integrating interactome and transcriptome data. The proposed method
outperformed the previous methods in terms of higher prediction accuracy for several cancers. To
validate the prediction results by our proposed method, we carried out in vitro cell surviving assays.
The results showed that more than half of the top 20 predicted drug pairs had synergistic effects on
the cell survival. Pathway enrichment analysis demonstrated several biological pathways areenriched with the genes used for prediction, suggesting that those pathways contribute to thesynergistic effect. This approach allows us to identify drug combinations for complex diseases,
offering a powerful methodology to find efficacious combination therapies.
[1] Prasad, S.; Gupta, S. C.; Aggarwal, B. B. Serendipity in Cancer Drug Discovery: Rational or
Coincidence? Trends in Pharmacological Sciences, 2016, 37 (6), 435–450.
[2] Cheng, F.; Kovács, I. A.; Barabási, A. L. Network-Based Prediction of Drug Combinations.
Nature Communications, 2019, 10 (1).

- 80 -

48

O4-5

Prediction of Protein Binding Region on RNA withTransformer and Attention Augmentation
Nobuaki Yasuo 2

Takayuki Kimura 1
kimura.t.bf@m.titech.ac.jp

yasuo@cbi.titech.ac.jp

Masakazu Sekijima 1
sekijima@c.titech.ac.jp
12

Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, 152-8550, Japan
Academy for Convergence of Materials and Informatics, Tokyo Institute of Technology, Tokyo,152-8550, Japan

Keywords: RNA-protein binding prediction, Transformer, Statistical potential
RNA-protein interaction is important in post-transcriptional regulations [1]. However, the sizeof public databases is limited [2], and the cost of experimental approaches [3] is not low. Therefore,
computational prediction is necessary that predicts RNA -protein binding. The computationalmodel's evolution is nevertheless insufficient [4]. For example, accurate prediction models forprotein binding regions in RNA have not been reported yet . In this study, we developed aTransformer model [5] that predicts a protein binding region (101 nt). We adopted cross -attention
module architecture [6] and used statistical potential [7] as prior knowledge to augment the attention
weights [8]. The cross-attention module can generate feature vectors from the perspectives of both
the RNA and the protein. The test AUROC was higher than a baseline model of bidirectional -LSTM
and existing models. We also confirmed the effect of attention augmentation with stat isticalpotential on the binding prediction.
[1] Hentze MW.; Castello A.; Schwarzl T.; Preiss T, A brave new world of RNA-binding proteins,
Nature reviews Molecular cell biology , 2018, 19, 327-41.
[2] ENCODE Project Consortium, An integrated encyclopedia of DNA elements in the humangenome, Nature, 2012, 489, 57.
[3] Van Nostrand, E.L.; Pratt, G.A.; Shishkin, A.A.; Gelboin -Burkhart, C.; Fang, M.Y.;
Sundararaman, B.; Blue, S.M.; Nguyen, T.B.; Surka, C.; Elkins, K. and Stanton, R , Robusttranscriptome-wide discovery of RNA-binding protein binding sites with enhanced CLIP (eCLIP),
Nature methods, 2016, 13, 508-514.
[4] Wei J.; Chen S.; Zong L.; Gao X.; Li Y, Protein–RNA interaction prediction with deep learning:
structure matters, Briefings in bioinformatics, 2022, 23, bbab540.
[5] Vaswani A.; Shazeer N.; Parmar N.; Uszkoreit J.; Jones L.; Gomez AN.; Kaiser Ł.; Polosukhin
I, Attention is all you need, Advances in neural information processing systems , 2017, 30.
[6] Koyama K.; Kamiya K.; Shimada K, Cross attention DTI: Drug-target interaction prediction
with cross attention module in the blind evaluation setup, 19th International Workshop on Data
Mining in Bioinformatics, 2020, BIOKDD, San Diego[7] Kimura T.; Yasuo N.; Sekijima M.; Lustig B, Statistical potentials for RNA-protein interactions
optimized by CMA-ES, Journal of Molecular Graphics and Modelling , 2022, 110, 108044.
[8] Maziarka Ł.; Danel T.; Mucha S.; Rataj K.; Tabor J.; Jastrzębski S, Molecule attention
transformer, arXiv preprint arXiv, 2020, 2002.08264.

- 81 -

49

O4-6

Molecular Generation using Sequence-based Transformer
Generative Adversarial Network

1

Chen Li 1

Yoshihiro Yamanishi 1

li260@bio.kyutech.ac.jp

yamani@bio.kyutech.ac.jp

Department of Bioscience and Bioinformatics, Faculty of Computer Science and Systems
Engineering, Kyushu Institute of Technology, 680-4 Kawazu, Iizuka, Fukuoka, 820-8502, Japan

Keywords: Transformer, Deep generative model, Reinforcement learning, Molecular generation
Generating molecules with the desired chemical properties from scratch is a challenging task in denovo drug design. Deep generative models such as variational autoencoder (VAE) and generative
adversarial network (GAN) have been receiving much attention in recent years. In deep generativemodels, molecules are usually represented as molecular graphs and simplified molecular-input
line-entry system (SMILES) strings. In previous work, a Transformer-based objective-reinforced
GAN (TransORGAN) [1] was proposed to generate molecules with desired chemical properties
using SMILES strings. The generator of TransORGAN is a transformer architecture, which uses a
self-attention mechanism to capture features in sequences. Self-attention has a global receptive
field that can capture long-range dependencies. Since TransORGAN uses the SMILES strings fromthe training set as a condition rather than generating molecules starting from noise or scratch, themolecular generation is restricted. Furthermore, the instability of TransORGAN leads to a highvariance in the distribution of the chemical properties of the generated molecules, which is an
obstacle in practice.
In this study, we propose a pure transformer encoder-based GAN for generating moleculeswith desired properties to solve the above problems. The generator and discriminator of the
proposed model are variants of the transformer encoders, where atoms can access each other at
each encoder layer to capture complex semantic and syntactic rules of SMILES strings.
Furthermore, we implement an enhanced algorithm incorporating the mini-batch discrimination [2]and Wasserstein GAN [3] to mitigate the mode collapse problem. In addition, we present variant
SMILES, a data augmentation to sufficiently train the generator in the training phase. Finally, we
use Monte Carlo policy gradient reinforcement learning [4] to improve the desired chemical
properties of generated molecules. To our knowledge, we are the first to produce molecules withchemical properties from SMILES strings using only transformer encoders. The experimental
results demonstrate the usefulness of the proposed models for generating molecules with desired
properties such as drug-likeness. Ablation studies validate the effectiveness of our proposed
techniques. The proposed method is expected to be useful for de novo drug design.
[1] C. Li; C. Yamanaka; K. Kaitoh; Y. Yamanishi. Transformer-based objective-reinforced
generative adversarial network to generate desired molecules, Proc. In the 31th International
Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 3884-3890, 2022.
[2] T. Salimans; I. Goodfellow; W. Zaremba; V. Cheung; A.Radford; X.Chen. Improved techniques
for training gans. Advances in neural information processing systems, 29:2234–2242, 2016.
[3] I. Gulrajani; F. Ahmed; M. Arjovsky; V. Dumoulin; A. Courville. Improved training ofwasserstein gans. arXiv preprint arXiv:1704.00028, 2017.
[4] R.S. Sutton; D.A. McAllester; S.P. Singh; Y. Mansour. Policy gradient methods forreinforcement learning with function approximation, Proc. In Advances in Neural Information
Processing SystemsAdv Neural Inf Process Syst. 12, 1057-1063, 1999.

- 82 -

50

10月26日（水）October 26＜プレナリー講演＞ 大ホール
『ブレインテック(Brain-Tech)、情報技術の新展開』
座長：辻 真博（JST研究開発戦略センター）
P-03

川人 光男（国際電気通信基礎技術研究所） ··························· 1「脳イメージングとAIがつくるデジタルセラピー」

P-04

上野 太郎（サスメド株式会社） ·········································· 2「デジタル技術を用いた持続可能な医療」＜招待講演＞ 大ホール
『DXで切り拓く医療の未来』
座長：藤家 新一郎(ペプチスター株式会社)I-04

辻 真博（JST 研究開発戦略センター） ································· 3「多様化する創薬モダリティの現状と展望」

I-05

関谷 毅（大阪大学産業科学研究所） ···································· 4「DX 時代の脳波 AI 解析ツール」

I-06

小林 博幸（塩野義製薬株式会社） ······································· 5「デジタルセラピューティクスの潮流とシオノギの取り組み」＜シンポジウム＞ 大ホール
S-02

AMED/BINDS インシリコ解析ユニットにおける創薬支援研究·· 6
モデレーター：広川 貴次（筑波大学）
講師：
池口 満徳（横浜市立大学）「構造生物学データを活用し AI と連携した分子動力学シミュレー
ション研究」- 83 -

関嶋 政和（東京工業大学）「スーパーコンピュータ資源及び大規模シミュレーションと AI に基づく創薬・生命科学の支援」
富井 健太郎（産業技術総合研究所）「ライフサイエンス研究加速のためのバイオインフォマティクス研究」
本間 光貴（理化学研究所）「AI と FMO 法を融合したインシリコスクリーニングと分子間相互作用解析支援」＜ランチョンセミナー＞ 桃源・福寿・平安
LS-04

株式会社ワールドフュージョン············································ 7『AI解析データの活用による疾患標的、毒性標的探索への応用』
緑川 淳（㈱ワールドフュージョン）「BERTによるPubMedの解釈と毒性、疾患標的への活用」
田中 利男（三重大学院医学系研究科）「LSKBによるゼブラフィッシュの安全性評価」
緑川 淳「タンパク質情報の高次利用とWorkflowによる効率化」

LS-05

パトコア株式会社 ····························································· 9『DMTAサイクルを同一プラットフォームで Design Hub』
『機械学習・予測ワークフローを効率化！Trainer Engine』

LS-06

シュレーディンガー株式会社············································· 11『創薬研究ワークフローのデジタル化を主導する高精度自由エネル
ギー計算法FEP＋の最新情報』＜スポンサードセッション＞ 桃源・平安
SS-04

富士通株式会社······························································· 13『富士通が提案する創薬 DX ～創薬研究コラボレーションツール
の必要性～』「シームレスな研究開発プロセスを実現し創薬研究開発を大きく加速(PKI/Signals Suite)」「研究コラボレーションの促進と DMTA サイクルの効率化で創薬研究開発を大きく加速(Torx)」「低分子創薬向け化合物デザインツールで創薬研究開発を大きく加速(Cresset)」「革新的なペプチド創薬統合型プラットフォームで創薬研究開発を大きく加速」- 84 -

SS-05OpenEye, Cadence Molecular Sciences ······························ 15『Structure-Based Lead Optimization in Orion®
– Progressively Improving Estimates of Binding Affinity –』＜シンポジウム＞ 福寿
SP-03

理化学研究所·································································· 17『新モダリティ探索の新展開と計算による設計手法（FMO 法）への期待』
モデレーター：本間 光貴（理化学研究所）、福澤 薫（大阪大学）
講師：
藤井 眞一郎（理化学研究所）「感染症に対する T 細胞免疫を賦活するワクチン設計」
池口 満徳（横浜市立大学）「分子動力学シミュレーションの創薬応用と FMO 法への期待」
岩崎 信太郎（理化学研究所）「翻訳阻害剤の隠れた mRNA 配列特異性」＜フォーカストセッション＞ 研修室・401・407
FS-02

計算 ADMET 研究関連研究発表 ········································· 18
モデレーター：湯田 浩太郎（株式会社インシリコデータ）、
植沢 芳広（明治薬科大学）講師：
植沢 芳広（明治薬科大学）「分子画像を用いた QSAR 解析：DeepSnap 法の開発の現状」
曽根 秀子（横浜薬科大学）「デジタルトランスフォーメーション時代における「計算毒性学」の現状とこれから」
前田 和哉（北里大学薬学部）「薬物の体内動態予測に資する in silico 予測＆シミュレーション技
術の進展」

FS-03

医療データ AI 解析実践フォーラム ····································· 19
モデレーター：水野 聖士（東北大学）、小島 諒介（京都大学）
荻島 創一（東北大学）
講師：
小島 諒介（京都大学）「多様な医療関連データへのグラフニューラルネットワークの応用」- 85 -

篠原 恵美子（東京大学）「診療テキストからの表現型の抽出に向けたコーパスアノテーション」
内野 詠一郎（京都大学）「イベント発生に関わる患者層別化手法の開発」
水野 聖士（東北大学）「行動変容を目指した疾患予測モデルの構築」
FS-04

先端的計測技術······························································· 21
モデレーター：石田 誠一（国立医薬品食品衛生研究所/崇城大学）
多田隈 尚史（上海科技大学 生命学院）
藤田 聡史（産業技術総合研究所）
講師：
洲崎 悦生（順天堂大院医）「3 次元組織学による臓器・全身の網羅的解析」
中西 秀之（東京医科歯科大・生体材料工学研）「翻訳を人為的にコントロール可能な“スマート mRNA 医薬”の開発」
古江 美保（株式会社ニコン）「臓器チップを用いて培養された組織の形態評価手法」
萩原 将也（理化学研究所）「MPS とオルガノイドを繋ぐ生体模倣システムの構築」
川端 健二（国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所）「iPS 細胞由来インビトロ血液－脳関門モデルを利用した創薬基盤技術」
鈴木 郁郎（東北工業大学）「ヒト iPS 神経の MEA 計測法による化合物の毒性リスク予測」

FS-05

化学データサイエンスや人工知能関連研究発表 ····················· 23
モデレーター：湯田 浩太郎（株式会社インシリコデータ）、
植沢 芳広（明治薬科大学）講師：
水野 忠快（東京大学薬学部）「化合物作用の包括的理解に向けた数値化研究－病理画像の数値化」
小野塚 昭（塩野義製薬株式会社）「塩野義製薬におけるデータサイエンス部の取り組みとデータ活用基盤」
湯田 浩太郎（株式会社インシリコデータ）「化学研究の「自動化」時代から、「自律型（オートノマス）」時
代への進化と対応」- 86 -

＜口頭発表O5＞『創薬応用（2）』 ···················································· 24
座長：池上 貴史（㈱モルシス）、関嶋 政和（東京工業大学）
O5-1
O5-2
O5-3
O5-4
O5-5
O5-6

Chikashige Yamanaka (Kyushu Institute of Technology) "De novo
generation of drug candidate compounds from disease-specifictranscriptome data using deep learning"
Kenjiro Tanaka (Graduate School of Pharmaceutical Sciences,
Nagoya University) "Data-Driven Understanding of TRPA1 Agonist
Diversity"
Kazuki Yamamoto (The University of Tokyo) "In Silico and In Vitro
Screening for Inhibitors of SARS-CoV-2 Main Protease Avoiding
Peptidyl Secondary Amides"
David Jimenez Barrero (Elix, Inc.) "Active Learning via Incremental
Revelation: Dipeptidyl Peptidase-4 Inhibitors Case Study"
Joshua Owoyemi (Elix, Inc.) "SmilesFormer: Language Model for
Molecular Design"
Nazim Medzhidov (Elix, Inc.) "Hit to Lead Discovery of
Benzylpiperidine Acetylcholinesterase Inhibitors Using Generative
Models: a Retrospective Case Study"＜口頭発表Ｏ6＞『計算化学（分子認識）/構造相関解析/量子構造生命科学』················ 30
座長： 岡田 晃季（日本たばこ産業㈱）、高谷 大輔（大阪大学）、
高橋 一敏（味の素㈱）
O6-1
O6-2
O6-3

O6-4
O6-5
O6-6

Yuma Handa (Hoshi University) "Understanding RNA sequencespecificity of inhibitors of translation initiation factor by dynamical
FMO analysis"
Hiromu Matsumoto (Kyushu University) "Development of proteinligand binding affinity evaluation method by combining classicalMD and FMO calculations"
Hinata Osawa (Graduate School of Medicine, Dentistry andPharmaceutical Sciences, Division of Pharmaceutical Science ofOkayama University) "Structure-Activity Relationship Study of
PROTACs against Hematopoietic Prostaglandin D2 Synthase"
Katsuki Takebe (Osaka University) "Investigation of hydrogen bond
network in the active center of catechol O-methyltransferase by Xray crystallography and FMO method."
Tomoki Yonezawa (Keio University) "PoSSuMds Update : Addition
Of Clinical Candidates And COVID-19 Clinical Trials Information"
Yuko Tsuchiya (AIRC, AIST) "Databases of similar epitopes,
PoSSuMAg, and putative ligand-binding pockets on AlphaFold
models, PoSSuMAF"- 87 -

＜口頭発表O7＞『分子ロボティクス/レギュラトリサイエンス』 ·············· 36
座長：川又 生吹（東北大学）
O7-1
O7-2

O7-3
O7-4
O7-5
O7-6

Hiroshi Ogata (Tohoku University) "Pattern formation in sol mediausing branched DNA motifs"
Mst Rubaya Rashid (Graduate School of Chemical Sciences andEngineering, Hokkaido University, Japan) "Force measurement ofkinesin-propelled microtubules in swarming using electromagnetic
tweezers"
Chen Ma (Tokyo Institute of Technology) "Order Parameter
Analysis of Microtubule Motility Dynamics"
Soichiro Hiroi (Graduate School of Arts and Science, The Universityof Tokyo) "Deep Learning Detection of Giant Vesicles Using a
Synthetic Data Set of Confocal Fluorescence Microscopy Images"
Xiaoran Hu (Tokyo Institute of Technology) "DNA AFM images inSuper-resolution by VR system and Deep Learning"
Masanori Niwano (Sumitomo Chemical Co., Ltd.) "A 3D
hydrodynamic ocean model simulation and its data analyses
targeting waters off Niihama in Seto Inland Sea, Japan"- 88 -

P-03

日時： 2022 年 10 月 26 日 10:00-11:00

脳イメージングと AI がつくるデジタルセラピー
Digital therapy based on brain imaging and AI
川人 光男
Mitsuo Kawato
ATR 脳情報通信総合研究所・所長
ATR Computational Neuroscience Laboratories (CNS)
株式会社 XNef CEO
XNef, Inc.
精神疾患や発達障害は脳の神経回路の機能異常に原因があると考えられています。しかし、神経回路に直接働きかける治療法は未だに確立されていません。例えばうつ病であれば、抗うつ薬、認知行動療法、電気痙攣療法、経頭蓋磁気刺激などの治療法が選択肢となりますが、抗うつ薬は全身に作用しますし、電気痙攣療法は、脳全体に一様に高電圧をかける介入法です。また、抗うつ薬が生涯を通して有効な患者は半分以下ですし、統合失調症の陰性症状、自閉スペクトラ
ム症、薬物依存、行動嗜癖に有効な薬物はありません。
そこで、薬物とは全く異なるピンポイントに介入できる治療法として、また unmet medical
needs を満たす手法として、ニューロフィードバック治療が注目されています。ニューロフィードバッ
クは、心拍数などを自在にコントロールするなどのバイオフィードバックにその源があり、すでに
1960 年台には脳波のアルファ波成分のニューロフィードバックが知られ、オーストリアやドイツでは、
脳波ニューロフィードバック治療が ADHD について、公的保険でサポートされています。2000 年頃から、特定の脳領域の活動を患者に実時間でフィードバックし、慢性痛、OCD、脳卒中のリハビ
リに有効な機能的磁気共鳴画像法 fMRI ニューロフィードバック治療の開発が進みました。
日本では 2008 年からの 10 年 2 期にわたる脳科学研究戦略推進プログラム、及び 2018 年からの戦略的国際脳科学研究推進プログラムで、ブレインマシンインタフェース技術の一環として、多数の神経科学者、精神医学者、AI 技術者が協力して、複数の精神疾患の脳データベースと脳回路マーカ（Yahata et al. Nat Commun 2016; Yamashita et al. PLoS Biol 2019, 2020）、そして先端的 fMRI ニューロフィードバックに基づく革新的治療法（Shibata et al. Science 2011;
Watanabe et al. Trend Cog Sci 2017）などを開発してきました。fMRI 安静時脳機能結合にもとづくバイオマーカを開発するために、機械学習、ビッグデータ構築（Tanaka et al. Sci Data
2021）、多施設データの調和（Yamashita et al. PLoS Biol 2019）の 3 つの課題を解決しました。
その結果、任意の施設で有効な脳回路診断支援バイオマーカが、自閉スペクトラム症、うつ病、統合失調症、OCD、ギャンブル依存などで開発されました。これらのバイオマーカのなかで、スパース機械学習アルゴリズムが自動的に抽出する少数の機能結合の一つにニューロフィードバックを行い、上記の疾患治療に有効であることが判ってきました。ある症状と関連している機能結合にだけ介入するので、精神疾患や発達障害に関する個別化医療の究極のツールとなる可能性があります。このような先端的 fMRI ニューロフィードバック治療に関して紹介します。

- 89 -1

P-04

日時： 2022 年 10 月 26 日 11:00-12:00

デジタル技術を用いた持続可能な医療
Digital technology for sustainable medicine
上野 太郎
Taro Ueno
サスメド株式会社
SUSMED, Inc.
日本における科学技術の基本的枠組みである科学技術基本法は、産学官連携によるイノベー
ション創出につなげることを目的とし、2020 年に科学技術・イノベーション基本法に改正された。コロナ禍においてデジタル化の遅れが露見し、デジタル庁をはじめとした取り組みが進められている。
医療を含む様々な産業界において、デジタルトランスフォーメーション（DX）が求められ、情報技術の活用による生産性向上が期待されている。モバイル端末やウェアラブルデバイスをはじめとした情報技術の活用により、急性疾患・慢性疾患の患者状態を地理的・時間的制限を設けることな
くモニターし、介入することが可能になると期待される。日本においても 2021 年の政府成長戦略にて重点領域としてプログラム医療機器が盛り込まれ、2022 年の診療報酬改定にてプログラム医療機器等医学管理加算が新設された。情報技術の医療への活用が期待される一方で、サイバーセ
キュリティやデータ利活用のための信頼性担保と分析、法規制への対応など、解決すべき課題も山積している。
我々は、医師・エンジニア・臨床開発・データサイエンティスト・デザイナー・事業開発などの多職種からなるチームで、プログラム医療機器のほか、機械学習による自動分析システム、ブロックチ
ェーン技術を用いた臨床開発システムなどを構築してきた。これらのシステムをアカデミアや企業で活用するとともに、内閣府規制のサンドボックス制度を活用した新規技術の社会実装について
省庁との議論を行い、効率性の高い医療の実現に向けた研究開発を進めている。デジタル技術を活用した医学研究の事例を紹介し、将来の医療における今後の展開について議論したい。

- 90 -

2

I-04

日時： 2022 年 10 月 26 日 13:30-14:00

多様化する創薬モダリティの現状と展望
Diversification of pharmaceutical modalities
辻 真博
Masahiro Tsuji
JST 研究開発戦略センター
Center for Research and Development Strategy, JST
20 世紀後半以降のライフサイエンス研究の急速な進展が、画期的な治療薬開発の原動力となり、かつては不治の病とされた疾患が、次々と制御可能な疾患となりつつある。モダリティ（治療技術のタイプ）の観点からみると、長らく低分子医薬が医薬品市場の中心であったが、近年では抗体医薬がそれと並び立つ存在感を示しつつある。そして現在、低分子医薬・抗体医薬に次ぐ新たなモダリティのアイデアが続々と登場し、既に上市事例の登場に至ったモダリティも複数見られる。特定の疾患に対して、様々なモダリティの研究開発競争が激化するなど、創薬は新たな展開を迎えているとも言える。
本講演では、医薬品開発および関連市場の歴史と現状を述べつつ、多様化するモダリティの研究開発において、重要と考えられる方向性について私見を述べたい。

- 91 -

3

I-05

日時： 2022 年 10 月 26 日 14:00-14:30

DX 時代の脳波 AI 解析ツール
Brain Wave (EEG) AI Analysis for the DX Era
関谷 毅
Tsuyoshi Sekitani
大阪大学産業科学研究所
The Institute of Scientific and Industrial Research,
Osaka University
本講演では、機能性有機材料を高度に集積化することで実現した柔軟で、伸縮自在なフレキ
シブル、ストレッチャブルエレクトロニクス「シート型生体活動電位計測システム」の研究開発と社会実装について紹介します。
具体的には、ヒトの皮膚に貼りつき、正確に生体活動電位を計測できる生体電極に関して、材料、プロセス、電気的特性について紹介するとともに、これを用いた世界初となる医療用パッチ式
脳波計（＊）の取り組みを説明します。現在、多くの医療機関と認知症、更年期障害、発達障害、てんかん計測とその可視化アルゴリズム（脳波 AI 解析ツール）の開発に取り組んでいます。さらに
医療のみならず、ヘルスケアや脳波を活用した商品開発など、ライフサイエンスに貢献するブレイ
ンテック市場の開拓に取り組んでいます。
＊一般的名称：テレメトリー式脳波計
分類：クラスⅡ（管理医療機器・特定保守管理医療機器）
医療機器認証番号：第 304AFBZX00012000 ＆ 第 302AFBZX00079000

図１：パッチ式脳波計の特徴

図２：脳波分析・開発用 AI ツール（NAIS）

図３：脳波を活用した事業の取り組み

図４：脳波を活用した医療分野での試み- 92 -

4

I-06

日時： 2022 年 10 月 26 日 14:30-15:00

デジタルセラピューティクスの潮流とシオノギの取り組み
Trends in Digital Therapeutics and Shionogi's Strategy
小林 博幸
Hiroyuki Kobayashi
塩野義製薬株式会社 ヘルスケア戦略本部 新規事業推進部
SHIONOGI & CO., LTD.
今日においては多くの医療機器がデジタル技術に支えられて開発されている。このような機器の中でも本セミナーでは Software as a Medical Device（SaMD）、特に Digital Therapeutics（DTx）について述べる。
まず、DTx について簡単に歴史を振り返り、海外において開発された特筆すべき DTx 製品の例を紹介する。次に、日本の DTx の開発状況へ話題を移し、特に海外に対する日本の開発状況の遅延（DTx ラグ）について議論する。日本における SaMD／DTx の開発は①保険償還制
度における収益予測の不確実性、②事例の蓄積不足による規制情報の限定、③臨床試験計画や承認後のソフトウェア修正戦略の困難さ、④ソフトウェア物流・認証システムの構築、⑤競合製品としての SaMD 以外のソフトウェアの増加といった多くの課題を抱えている。
以上の議論をふまえ、日本におけるデジタルヘルスケアの発展における望ましい将来像と予想される課題をいくつかあげる。SaMD／DTx だけでなく、non-SaMD も含めたさまざまな製品が開発され、エコシステムが形成・相互に接続され、トータルヘルスケアが実現されるであろう。製品
開発を充実させるためには、前述の課題を一歩一歩解決していく必要がある。それらに加えて、Personal Health Record（PHR）の保護と活用のためのルール作りが必要である。最近になって、日本の SaMD 開発企業数社が、業界統一組織 日本デジタルヘルス・アライアンス（JaDHA）を設立した。企業、規制当局、その他関係者の対話を通じて、この難問が解決されることを期待する。

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5

S-02

日時： 2022 年 10 月 26 日 15:30-17:00
場所： 5 階大ホール

AMED/BINDS インシリコ解析ユニットにおける創薬支援研究
Research activities for supporting drug discovery by in-silico unit of BINDS(AMED)
開催趣旨：
令和 4 年 4 月より AMED のプロジェクト BINDS（生命科学・創薬研究支援基盤事業）事業が開始されました。本プロジェクトでは、優れた研究成果を創薬研究などの実用化研究開発に繋げることを目的に、6 つの研究領域別ユニット（構造活性、発現・機能解析、ヒット化合物創出、
モダリティ探索、薬効・安全性評価、インシリコ解析）から構成され、最先端の生命科学・創薬研究を推進するための高度な研究支援を行っています。
本セッションでは、シミュレーション、AI、インシリコスクリーニングやデータ駆動型生命科学等による支援と高度化を行うインシリコ解析ユニット 8 課題の中から、4 課題について、課題
代表者より、インシリコユニットの支援・高度化研究の成果を発表していただきます。

モデレーター：

広川 貴次 (Takatsugu Hirokawa)
筑波大学医学医療系 (Faculty of Medicine, University of Tsukuba)

1. 構造生物学データを活用し AI と連携した分子動力学シミュレーション研究
池口 満徳 (Mitsunori Ikeguchi)
横浜市立大学 生命医科学研究科 (Graduate School of Medical Life Science, Yokohama
City University)
2. スーパーコンピュータ資源及び大規模シミュレーションと AI に基づく創薬・生命科学の支援
関嶋 政和 (Masakazu Sekijima)
東京工業大学 情報理工学院 (Department of Computer Science, Tokyo Institute ofTechnology)
3. ライフサイエンス研究加速のためのバイオインフォマティクス研究富井 健太郎 (Kentaro Tomii)
産業技術総合研究所 人工知能研究センター (Artificial Intelligence Research Center,
AIST)
4. AI と FMO 法を融合したインシリコスクリーニングと分子間相互作用解析支援本間 光貴 (Teruki Honma)
理化学研究所 生命機能科学研究センター (RIKEN Center for Biosystems Dynamics
Reseach)- 94 -

6

LS-04

情報計算生物化学学会 ２０２２年大会 ワールドフュージョン ランチョンセミナー

AI解析データの活用による疾患標的、毒性標的探索への応用
LS-04

10月26日 （水） 12：00 ～
会場：桃源

13：30

1. BERTによる PubMedの解釈と毒性、疾患標的への活用
緑川 淳 （株式会社ワールドフュージョン）
Life Science Knowledge Bank (LSKB）は 遺伝子，タンパク質、疾患、化合物、組織などの情報を整理し、広範な関係性情報を搭載しています。自然言語解釈を行うAI 手法 BERT を用いて、LSKB搭
載のPubMed 解析データの関係性の解釈と、その関係性を分類した クラス情報を追加しました。
これにより、疾患⇔ターゲット間の文献記載情報を解釈し、その関係性のクラス分類を加えたことで、疾患評価のみならず、Biomarkerの探索にも有用性が広がりました。
これらの更新により，さらなる疾患標的探索、毒性、副作用などとリンクするSafety Targetsの探索への応用が期待できます。
2. LSKBによるゼブラフィッシュの安全性評価
田中 利男 先生 （三重大学院医学系研究科）
ポストゲノムシークエンス時代において、ゲノム創薬が重大な困難性に直面しています。現代医学が治せない難病（アンメットメディカルニーズ）に対する分子標的薬の成功率が低いことがわかりました。First in Classにおいては、創薬ターゲットを基盤としたリバース薬理学よりも、むしろフェノタ
イプスクリーニングにより実現しています。この困難を克服するためのフェノミクス薬理学を可能とする新しい推進エンジンとしてゼブラフィッシュ創薬システムを創生し、真のシステムズ薬理学とフェノミクス個別化医療を実現することをゴールとしております。システムズ薬理学は、薬理学とシステムズ生物学を統合した新しい革新的研究開発領域であり、現在なお不治の難病の治療を初めて可能にする医学最大のゴールに貢献します。
今回、ゼブラフィッシュによる発生毒性試験のメリットと LSKBを用いた解析についてご紹介します。

2. タンパク質情報の高次利用とWorkflowによる効率化
緑川 淳（株式会社ワールドフュージョン）
医薬品開発において、新しいモダリティが増えたことで、より疾患標的の重要性が増しています。
LSKBにおける標的タンパク質の探索や、タンパク質に紐づく情報に新しい情報を加えて連携すること
で、新たな疾患との関連性や 活性化合物、Safety Target探索の拡張に応用できます。さらに、統合
計算化学ソフトウェアとの連携を強化し、Workflowによる更なる効率化について、本セッションでご紹介します.

オントロジーとBERTで新しいインシリコ評価系構築

動物モデルとインシリコの融合評価
Zebrafish model

PubMedOntology

Safety Target
Biomarker
Disease Validation

Gene Expression
Assay

Safety validation

未知のターゲット間の関連性により探索範囲を拡大
Pocket similarity
Sequence similarity

New Indication
Active compound
Safety Target

Artificial Tox. Estimator
7

Optimizing Target Exploration
Target Explorer
疾患リストから12のデータベースを参照しながらターゲットを探索
Disease Explorer
遺伝子やターゲット集団をクエリーに、12のデータベースを参照しながら疾患を探索Mechanism Explorer
化合物構造からターゲット予測、類似性によりターゲットを拡張し、生物学的機能とともに発現データと比較、化合物により起こった事象の原因を探る
GO-MoA
MoAと疾患の関連により構築された生物学的機能に関連する疾患のデータを利用して、疾患から機能的に予測される新しいターゲットや化合物を探索
Target Prediction
化合物構造からアッセイ情報のある化合物の構造類似性で検索、化合物が活性をもつタンパク質を探す
Similar Protein
ポケットの形状類似性とアミノ酸配列の類似性を利用して探索範囲を広げ、活性候
補化合物の取得や疾患関連標的の探索
Expression analysis
安全性に関する遺伝子セットなどを準備し、GSEA解析から安全なターゲットを探す。 MoAデータベースも利用できることが特徴
Workflow tool
目的とするデータ収集や処理の自動化、独自の探索ルールを作成し、LSKBのデー
タベースを最大限に活用できる探索ツール
ElpisMap
LSKB 搭載データと 自社活性データとの比較が容易な意思決定支援ツール

Ontology

・Chemical：101,642,742
・Created by Text mining
・Disease：220,137
・Created by Assay data
・Function：65,972
・MoA and GO-MoA data
・Gene：565,726
・GO and Pathway
・Organ：89,156
・Created by AI
Interaction
・Phenotype：20,589
MoA, GeneRIF, PubMed
・Taxonomy：2,351,574

GO-MoA

・12,973 diseases related biological function
・99,610 combination of GO-MoA
・12,731 drugs and 2,164 targets are included.
・2,042 considerable human targets
・4,019 considerable drugs
・750k active compounds to the targets

お問い合わせはこちらへ

株式会社ワールドフュージョン
https://www.lskb.jp/contact8LS-05

研究者をハッピーにする！

ランチョンセミナー

10月26日(水) 12:00~

2階<福寿>①DMTAサイクルを同一プラットフォームで Design Hub
Design Hubは、創薬プロジェクトにおいて必要なデータを一か所にまとめ、データに基づく意思決定を容易に行えるようにした「化合物デザインの場」を提供するものです。
創薬は、Design、Make、Test、Analyzeといった、いわゆるDMTAサイクルを回して進められますが、DesignHubはこのDMTAサイクル全体を情報面から支援します。
今回のセミナーでは、化合物のデザインとCROとの共創における作業追跡の利用例などを含めた実用例を中心にご紹介いたします。

• プロジェクトデータ検索• 視覚化・分析ツール• 仮想化合物生成• 仮説の展開• 候補化合物の設計• 優先順位付け

ANALYSISDESIGN

TEST

MAKE• 生物学的テスト• 評価データとの紐付• 合成進捗管理• 化合物登録連携• CRO連携②機械学習・予測ワークフローを効率化！ Trainer Engine
組織規模で効率的に機械学習の取り組みのルーチン化を実現！
・データの取り込み~検証済みモデルの組織内展開までカバー
・構造式の標準化と高品質でカスタマイズ可能な記述子を利用
・モデル最適化のための豊富なフィードバックと可視化
・セントラルモデルリポジトリで採用モデルの選定を支援内蔵のグラフィカルインターフェース、Design Hub、その他のデザ
インプラットフォームから予測機能にアクセス可能・生物活性、ADMET、物理化学的性質の予測が可能
東京都千代田区丸の内1-7-12サピアタワー26F Tel.03-6256-0331 e-mail. info@patcore.com

9散在したデータを見える化する

D360™

直感的な操作性で欲しい情報へアクセス

多様なモダリティへの対応

D360™は直感的な操作でご使用いただけますので、データアクセスや解析を研究者自身で自由に進めることができます。
マウスをクリックするだけで必要な情報を抽出する為の条件を設定し、検索を実行できます。 データの保管状況に関わらず、解析に必要な形式でデータを抽出して、変換や表示が可能です。

今日の創薬プロジェクトでは、低分子化合物だ
けでなく、抗体、ペプチド、ADCといった生物製剤など、多様なモダリティーを治療手段として評価します。D360™は、低分子、生物製剤、さらに前臨床トランスレーションに対応。
✓ オリゴヌクレオチド、ペプチド、抗体、ADCなどの配列アライメント✓ HELM言語に従った、検索、フィルタリング、
類似性の計算✓ バイオポリマーの配列-構造活性相関 など

化学物質適正管理ソリューション

安全で適法な研究推進をより確実・簡単に！
⚫ 頻繁に改正される規制法令等を迅速にオペレーションに反映⚫ 主要試薬ベンダーの最新統合カタログで試薬の購買・適正管理を実施⚫ 試薬の発注～廃棄までを適法・簡単・効率的にCRAIS Checker
CRAIS Reagent

バイオモダリティ情報プラットフォーム

複雑なバイオ分子をHELMネイティブなプラットフォームで確実に管理⚫ ADCや化学修飾された核酸・ペプチドなど複雑なバイオ分子を正確に表現⚫ 長期間の相互運用性、組織外とのデータの互換性を維持⚫ 最先端の配列-活性相関解析・機械学習で創薬サイクルを改善

Biomolecule Toolkit

BioEddie
AMEDEO
SARvision | Biologics

PROTACの構造活性相関解析を革新

Targeted Protein Degradation（TPD）
解析モジュールオプション⚫ リンカーによって結合された2つのリガンドを容易に解析⚫ SDFやSMILES形式の分子は簡単にインポート可能⚫ リガンドの配置により分子の向きが自動的に調整される為見やすい⚫ 各行で任意のデータでソート・値の着色可能⚫ R-Group TableとSubstituent Analysis Tableの追加が可能

SAR FOR PROTACS,
LINKERS AND BILIGANDS
10

LS-0611

12

SS-04

富士通が提案する創薬 DX～創薬研究コラボレーションツールの必要性～
富士通株式会社
開催要旨
富士通では、オンライン時代の新しい R＆D 環境として、デジタルラボラトリプラットフォーム(Digital Laboratory Platform:以下 DLP)を提供しています。DLP は、研究開発の中核としてあらゆるシーンのデータソース・デジタルデバイスの接続を実現するプラットフォームです。デー
タ駆動型の R&D プロセスを加速させ、これまでにない研究アイデアの創出と市場価値の高い製品開発を支援します。
本セミナーでは、富士通の提唱する DLP コンセプトを構成する、最新のソリューションから最近注目をされている創薬研究コラボレーションツールに焦点を当て、ご紹介します。

の提供価値
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るデータソース、デ タ デ イス
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ン ーで研究に最適
合が可能、 ッ データ活用、クラウド、
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創薬新 業

でできることこれまでにない
研究アイデア創出と研究のス ー アップに
市場価値の高い製品をいで開発できるセッション内容○ シームレスな研究開発プロセスを実現し創薬研究開発を大きく加速(PKI/Signals Suite)
創薬研究コラボレーションを考える上で、まずは実験情報を適切に管理・集約できるかが重要です。本セミナーでは、最新のクラウド型電子実験ノート(Signals Notebook)により、一連の実験情報の集約管理が容易に行えること、さらにはそこか
らのデータ利活用への情報基盤としての可能性をご紹介します。

○ 研究コラボレーションの促進と DMTA サイクルの効率化で創薬研究開発を大きく加速(Torx)
デザイン段階からの化合物管理と研究コラボレーション、更には業務の進捗管理とリソース管理プラットフォーム(Torx)をご紹介します。

1 of 2- 101 -© 2022 Fujitsu Limited

13

CBI 学会 2022 年大会

SS-04 2022/10/26 13:00-15:30○ 低分子創薬向け化合物デザインツールで創薬研究開発を大きく加速(Cresset)
構造式ース、リガンドースのドラッ

デザインの視点から化合物デザインを強にポートするツー群(Cresset)をご紹介します。

○ 革新的なペプチ
富士通が独

創薬統合型プラットフォームで創薬研究開発を大きく加速に取り込んでるペプするプラットフォームの概要に

ド創薬

研究プ

セスの可視化

データ連携を通じ、創薬プ

ェクト全体を推進てご紹介します。

お問い合わせ先

ブース N :1４にて、富士通株式会社
Digital Solution

業本部

ラボラトリーイノ

ーション 業部

各種製品を展示しておAddress ：〒212-0014

是非お立 寄 ください！

神奈川県川崎市幸区大宮町 1 番地 5 JR 川崎タ ー24 階
Phone：0120-933-200(富士通コンタクトライン総合窓口)

E-mail：contact-dlp@cs.jp.fujitsu.com

URL：https://www.fujitsu.com/jp/dlp/

ます。

2 of 2- 102 -© 2022 Fujitsu Limited14

SS-05
CBI 学会 2022 年⼤会（2 ⽇⽬）スポンサードセッション
⽇時︓10 ⽉ 26 ⽇（⽔）15:30-17:00

Structure-Based Lead Optimization in Orion®
– Progressively Improving Estimates of Binding Affinity –OpenEye, Cadence Molecular Sciences

Lead optimization happens in cycles, beginning with the core of the lead andgenerating a great many candidate analogs based on R-group substitution. In theend, only a few of these candidates will be synthesized to be assayed. Using
computational methods to reduce the great many candidates to the few involves
progressive stages of refinement aimed at rejecting a majority of worse candidates
from the previous stage. As the stages progress, the set of remaining candidates
becomes smaller and of higher quality, requiring a gradually improving estimate ofbinding affinity. We will look at this process in the context of the protein structurebased approach. All steps in this process will be performed seamlessly in Orion
while taking advantage of massive parallelism in the Cloud. We will present thesequential stages of a cycle of lead optimization, beginning with generativemodeling and progressing through to relative binding free energies. More detail will
be given on the use of the relatively new Non-Equilibrium Switching (NES) method
for relative binding free energies.

お問い合わせ先︓oe_japan@eyesopen.com
https://www.eyesopen.inc /orion- 103 -

15

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Trusted OpenEye Science
Orion® delivers the OpenEye computational tools scientists havetrusted for more than twenty years in an integrated web platformbacked by the computer power of Amazon Web Services.
• Run ligand-based or structure-based virtual screenings,
molecular dynamics (MD) simulations, free energy predictions,quantum mechanics calculations, sequence analysis, and morefrom just a web browser• Perform ultra-fast 2D and 3D search of over 4 billion stereo-enumerated
commercially available molecules and 40 billion conformers• Integrate third-party or in-house tools• Collaborate with colleagues without file transfers and formatting

Orion Platform

The Orion platform provides all the tools and data needed to allow
calculation, analysis, collaboration, and decision-making in one
environment.

The Orion Platform Provides:• An integrated web-based environment to design, calculate,view, and analyze all your computation and modeling projects,
in real-time• Freedom to program your own calculations that use diverse
hardware• Connectivity to Orion’s flexible storage system, including
large-scale distributed I/O• Automatic parallelization to optimize your workflows• A single platform for your data and applications, eliminating theneed for data transfer and app switching and letting you collaborate with your team in real-timeOrion Science Suites
OpenEye is renowned for its chemical modeling applications and toolkits. All of its science has been through rigorous validations andpeer-reviews. Running these trusted solutions on AWS means you can now solve modeling questions that were previously impossible due tocompute-time or hardware limitations.

Small Molecule Discovery Suite
Structure- and Ligand-based Design
The Small Molecule Discovery Suite in Orion® provides a complete range of easy-to-use ligand- and structure-based modeling workflows for
all your therapeutic project needs, such as increasing the hit rate of your virtual screen, optimizing affinity of lead candidates, and predicting
off-target effects. Learn more at: https://www.eyesopen.com/orion/small-molecule-discovery-suite

For more information on Orion and additional science suites,
please visit our website at www.openeye.inc/orion
or contact us at oe_japan@eyesopen.com

www.openeye.inc©2022 OpenEye, Cadence Molecular SciencesSP-03

日時： 2022 年 10 月 26 日 13:30-15:00
場所： 2 階福寿

新モダリティ探索の新展開と計算による設計手法（FMO 法）への期待
Recent advances of new modality and expectation for computer-aided design
including FMO method
開催趣旨：
近年、低分子以外のモダリティとして、抗体、核酸、中分子、TCR のネオ抗原、タンパク質分解などが提案され、それらの分子の探索・設計手法へのニーズが高まっている。本セッション
では、新モダリティの開発や設計を推進している先生を演者に迎えて、様々なモダリティの特徴と計算による設計手法の役割と期待をご紹介いただき、今後の FMO 法を含む設計手法開発の方針を議論したい。
モデレーター：
本間 光貴 (Teruki Honma)
理化学研究所 (RIKEN)
福澤 薫 (Kaori Fukuzawa)
大阪大学 (Osaka University)
1. イントロダクション（5 分）
本間 光貴 (Teruki Honma)
理化学研究所 (RIKEN)
2. 感染症に対する T 細胞免疫を賦活するワクチン設計 （25 分）
藤井 眞一郎 (Shin-ichiro Fujii)
理化学研究所 (RIKEN)
ウイルス感染に対して免疫系は、ウイルス侵入を防ぐ中和抗体と感染細胞を排除する T
細胞免疫に分かれる。特に T 細胞を効率よくコントロールするには、ウイルス抗原のエピ
トープ探索が必須である。本講演では、このような T 細胞性免疫を賦活するワクチン開発について紹介し、今後のワクチン設計への期待を論議したい。
3. 分子動力学シミュレーションの創薬応用と FMO 法への期待 （25 分）
池口 満徳 (Mitsunori Ikeguchi)
横浜市立大学 (Yokohama City University)
分子動力学シミュレーションは、対象分子の動的な性質の解析に有効な方法として頻繁に用いられるようになってきているが、詳細に検討された力場が用意されている天然アミノ酸等以外では、力場に注意が必要である。本講演では、最近の分子動力学シミュレーションの創薬応用例を紹介するとともに、FMO 法への期待を述べたい。
4. 翻訳阻害剤の隠れた mRNA 配列特異性 （25 分）
岩崎 信太郎 (Shintaro Iwasaki)
理化学研究所 (RIKEN)
多くのがん細胞では翻訳異常が生じていることが知られており、その異常翻訳を抑える翻訳阻害剤が抗がん剤の候補として大きな着目を集めている。これまで、翻訳阻害剤は特異性を持たず、一様に mRNA の翻訳を抑制すると考えられてきた。しかしながら、近年我々はこの前提を覆す mRNA 配列特異的翻訳阻害剤を発見し、その作用機序と選択性を解明してきた。本シンポジウムでは最新の進捗について紹介したい。
5. まとめ （10 分）
福澤 薫 (Kaori Fukuzawa)
大阪大学 (Osaka University)- 105 -

17

FS-02

日時： 2022 年 10 月 25 日 13:30-15:00
場所： 研修室

計算 ADMET 研究関連研究発表
Computational ADMET related research presentation
開催趣旨：
毒性と ADME は個別に議論されることが多い。しかし、ADMET として両分野の研究をまとめて議論することがより効果的という考えもあり、実際に両分野の研究内容等にも大きくクロスすることが多い。この現状を鑑み、「計算毒性学」研究会はその名称を「計算 ADMET」研究会として、再スタートいたします。今回のフォーカストセッションからは毒性関連のみならず、計算機による ADME 関連研究も討論対象となります。
毒性も ADME も計算機を用いての研究は多種多様存在します。解析手法も毒性と ADME でそれぞれ独自の技術を用いる研究もあれば、両方に共通する技術もあります。このような計算機
解析技術を相互に発表し討論することで、より深く、俯瞰的に討論できればと考えます。

モデレーター：

湯田 浩太郎 (Kohtaro Yuta)
株式会社インシリコデータ(In Silico Data, Ltd.)
植沢芳広（Yoshihiro Uesawa）
明治薬科大学（Meiji Pharmaceutical University）

1. 分子画像を用いた QSAR 解析：DeepSnap 法の開発の現状
植沢芳広（Yoshihiro Uesawa）
明治薬科大学（Meiji Pharmaceutical University）
DeepSnap は化合物構造を 360 度方向から撮像し、深層学習モデルを構築する手法である。演者らは本法で ADMET 関連の多様な特徴（核内受容体活性、クリアランス等）の予測モデルを報告してきた。また、分子画像生成条件等を精査するで軽量化・高精度化を達成するとともに、CAM による特徴領域の強調表現を実装した。さらに、記述子法とのコンビネーションによってさらなる高精度予測に成功した。本講演では DeepSnap 法の開発の進捗を紹介する。
2. デジタルトランスフォーメーション時代における「計算毒性学」の現状とこれから
曽根 秀子 (Hideko Sone)
横浜薬科大学 (Yokohama University of Pharmacy)
21 世紀はデジタルトランスフォーメーション（DX）の時代であると言われて久しいが、この DX、すなわちデジタル化技術による毒性評価やリスク評価のレギュラトリーサイエン
スを変革していくには、相当な時間を要する。DX による毒性学の変革には、毒性データの充実、毒性データの利活用を行う技術革新、毒性評価の価値共創を行う場（プラットホーム）の創造が必要と考えられる。本講演では、演者自身が参画しているプロジェクトの紹介も交え、国内外における「計算毒性学」の DX を提示し、計算毒性学の未来像を考察する。
3. 薬物の体内動態予測に資する in silico 予測＆シミュレーション技術の進展
前田 和哉 (Kazuya Maeda)
北里大学薬学部 (Kitasato University School of Pharmacy)
医薬品開発において、薬物動態特性の予測は必須項目の一つである。近年、in silico 技術
を用いた化合物の代謝・輸送に関わる蛋白と薬物の相互作用予測は多数実施されているが、体内動態はこれら素過程の単純な線形結合で決定されるわけではなく、システムとしての理解が必須である。本発表では、個々の分子機能を、数理モデルを介して in vivo 体
内動態の理解に繋げた実例およびその構築を支える技術の進展について概説したいと考えている。

- 106 -

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FS-03

日時： 2022 年 10 月 26 日 13:30-15:00
場所： ４０１

医療データ AI 解析実践フォーラム
Medical Data AI Analysis Forum
開催趣旨：
医療データの AI 解析は日進月歩で進化しており、研究デザイン、データ処理、統計解析、機械学習等最新の技術情報とノウハウが必要である。本フォーラムでは、医療データの AI 解析の中でも精密医療の実現に向けた疾患の層別化、早期予測および医療データの二次利用について、最先端の AI 解析に実際に取り組んでいる研究者が研究発表を行い、最新の技術情報共有を行う。
医療データ AI 解析に実際に取り組んでいる研究者、これから始めようという研究者にぜひご参加いただき、医療データの AI 解析を実践している研究者の交流の場としてオープンに議論したい。
モデレーター：

水野 聖士 (Satoshi Mizuno)
東北大学 (Tohoku University)
小島 諒介（Ryosuke Kojima）
京都大学（Kyoto University）
荻島 創一 (Soichi Ogishima)
東北大学 (Tohoku University)

1. 多様な医療関連データへのグラフニューラルネットワークの応用
小島 諒介 (Ryosuke Kojima)
京都大学 (Kyoto University)
近年の人工知能（AI）ブームによって、医療関連データに対する AI 技術や機械学習技術の適用が急速に進みつつある。特に、医療関連の多くの分野では、単一のデータだけでな
く、複数の様々な形式のデータを取り扱う必要があり、それらの複数モダリティの情報を統合した取り扱いが重要視されている。本講演では、データをグラフとして表現するグラフデータを中心として、複数モダリティのデータの取り扱う方法に関して、グラフニューラルネ
ットワークを用いた実例を挙げつつ紹介する。
2. 診療テキストからの表現型の抽出に向けたコーパスアノテーション
篠原 恵美子 (Emiko Shinohara)
東京大学 (Tokyo University)
本邦では診療録の電子化が進み、蓄積された情報の利活用が期待されている。そのためには構造化データが必要であるが、表現型は症状・所見や診断名などの形で文章の中に記録されている。これを抽出する自然言語処理技術の研究・開発には表現型のアノテーションが付いたコーパスが必要である。しかし自然言語記載に埋め込まれた表現型情報を網羅的にアノテーションするために必要なスキーマは不明であった。本発表ではこれまでに我々が開発した表現型の網羅的なアノテーションスキーマとそれを付与したコーパスについて紹介する。
3. イベント発生に関わる患者層別化手法の開発
内野 詠一郎 (Eiichiro Uchino)
京都大学 (Kyoto University)
疾患発症などのイベント発生に関連した層別化は、重要な課題である。一般に教師なし学習の利用が広く試みられるが、単純な適用ではイベントに関連しない特徴の寄与が大きく、その後の応用が難しいことが多い。我々は、健診データや臨床試験データを用いて、まずイベント発生の予測モデルや、関連因子を含んだベイジアンネットワークを構築した。続いて、これらのモデルによる個別のインスタンスの説明性を示す特徴量を計算し、これらに対して改めてクラスタリングを実施したところ、イベント発生に関わる解釈性の向上やクラス
タごとの差異が見られた。本アプローチは、様々な医療データを用いた患者・疾患層別化に有用な可能性がある。

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4. 行動変容を目指した疾患予測モデルの構築
水野 聖士 (Satoshi Mizuno)
東北大学 (Tohoku University)
行動変容を目指した疾患予測モデルは主に特定健診情報により構築されてきたが、高血圧など多くの多因子疾患の発症に重要であり、保健指導により改善可能と考えられる網羅的な
生活習慣情報での疾患予測モデルの構築の報告はまだ少ない。本研究では、妊娠高血圧症候群を例に大規模ゲノムコホート調査である三世代コホート調査で収集された網羅的な生活習慣情報を使用した疾患予測モデルの構築について報告するとともに、行動変容へのアプロー
チについての展望にも言及する。
5. 総合討論- 108 -

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FS-04

日時： 2022 年 10 月 26 日 13:30-17:00
場所： 407

先端的計測技術
Advanced Measurement and Analysis
開催趣旨：
近年、抗体医薬品、核酸医薬品などのバイオ医薬品の開発が盛んである。生体高分子をベースにしたこれらの医薬品はより複雑な分子作用機序や分子動態を示すので、開発においては、その計測や評価モデル系構築が鍵となる。本フォーカストセッションでは、気鋭の研究者に御発表いただく。前半は高感度・高精度な生体計測に関して、後半は細胞の操作に関して、広く御討論い
ただきたい。
前半 3 題は、高感度・高精度な検出について、ご発表いただく。まずは進展著しい組織透明化
技術と 3 次元イメージングを組合せた臓器・全身の網羅的解析に関して、洲崎悦生先生(順天堂大学)からご発表いただく。続いて、中西秀之先生(東京医科歯科大学)より、次世代 mRNA 医薬に関してご紹介いただく。そして、清田泰次郎先生(ニコン)より、臓器チップの観察技術と形態的評価手法に関してご発表いただく。
後半の 3 題は、新規の薬物動態・安全性の評価系として生体計測と連携が期待される臓器モデルを活用した生体計測について、ご発表いただく。はじめに萩原将也先生(理研)より、MPS とオルガノイドを繋ぐ生体模倣システムに関してご発表をいただく。続いて、川端健二先生(医薬基盤・健康・栄養研究所)より、ヒト iPS 細胞から作製した血液－脳関門（blood brain barrier;
BBB）に関して御紹介いただく。最後に、鈴木郁郎先生(東北工業大学)より、ヒト iPS 細胞由来
中枢神経ネットワーク、脳オルガノイド、感覚ニューロンの電気活動を Micro-electrode array（MEA）法で計測した御研究を御紹介いただく。
前半でご紹介いただく高感度・高精度な生体計測技術と、後半の臓器モデルを活用した生体計測との連携と、新規の薬物評価系への展開に関して広く御討論いただきたい。
モデレーター：

石田 誠一 Seiichi Ishida
国立医薬品食衛生研究所, National Institute of Health Sciences/ 崇城大学生物生命学部, Department of Applied Life Science, Sojo University

多田隈 尚史 Hisashi Tadakuma
上海科技大学 生命学院, SLST, ShanghaiTech University

藤田 聡史 Satoshi Fujita
産業技術総合研究所 生命工学領域 先端フォトニクス・バイオセンシング OIL
Photo BIO-OIL, AIST

1. 3 次元組織学による臓器・全身の網羅的解析
Whole-organ/body imaging and analysis by three-dimensional histopathology
洲崎 悦生 / Etsuo A. Susaki
順天堂大学大学院医学研究科 / Juntendo University Graduate School of Medicine
生体組織は複雑な 3 次元構造を構築するため、組織全体を細胞解像度で観察・解析する実験技術が不可欠である。近年のさまざまな組織透明化および 3 次元イメージング法の発展によ
り、このような細胞解像度以上での臓器や全身のを包括的観察が可能となった。本講演では、
我々が開発する網羅的細胞解析技術（セルオミクス）のフレームワークである「CUBIC」を中心に、組織の 3 次元解析の最先端手法を紹介する。近年開発に成功した全臓器染色およびイメージングのための最新の手法「CUBIC-HistoVIsion」は、成体マウスの全脳などの大型
3 次元臓器を均一に標識できる 3 次元組織学を実現した。さらに、全脳全細胞アトラス「CUBIC-Atlas」をリソースとしたウェブベースのクラウド解析ソフトウェア「CUBICCloud」では、多数のマウス全脳イメージングデータを統合し、共通のアトラステンプレート
上で定量解析するプラットフォームを提供する。これらの CUBIC 関連技術は、多細胞系の臓器および全身スケールの組織学的分析を行うための高度な技術基盤として機能し、創薬、
薬物動態研究を含む様々な医学生物学分野でのシステミックな細胞・細胞ネットワーウ解析と機能理解に威力を発揮する。
参考文献：Susaki et al. Cell (2014) 197:726, Susaki et al. Nat Commun (2020) 11:1982,
Mano et al. Cell Rep Methods (2021) 1:100038- 109 -

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2. 翻訳を人為的にコントロール可能な“スマート mRNA 医薬”の開発
Development of "smart mRNA drugs" equipped with controllable translation systems
中西 秀之 / Hideyuki Nakanishi
東京医科歯科大学・生体材料工学研究所 / Institute of Biomaterials and Bioengineering, Tokyo
Medical and Dental University
mRNA 医薬は原則としてどのような治療・予防用タンパク質でも体内で発現させることができるが、タンパク質の種類によっては過剰発現や治療標的以外の臓器・組織での発現による副作用が懸念される。そこで我々は、より安全な mRNA 医薬を実現するため、タンパク質への翻訳を制御可能な mRNA 医薬の開発を進めている。本講演では、光などの外部刺激
や特定の生体分子により mRNA の翻訳を制御するシステムについて発表する。
3. 臓器チップを用いて培養された組織の形態評価手法
Morphological evaluation method of cultured cells/tissue using Organ-on-a-chip
古江 美保 / Miho Furue
株式会社ニコン ヘルスケア事業部 / HealthCare Business Unit、Nikon
近年注目を集めている臓器チップでは、様々な細胞や組織が生体に近い状態で培養することが可能となってきている。臓器チップは、薬効評価試験や薬物代謝試験などに応用されつつある。形態的な評価手法は、細胞/組織に対する薬剤の局在的な影響も評価することができ、最も注目される手法の一つである。本講演では、臓器チップの観察技術と形態的評価手法を紹介する。
4. MPS とオルガノイドを繋ぐ生体模倣システムの構築
Human biomimetic platform with integration of MPS and organoids
萩原 将也 / Masaya Hagiwara
理化学研究所 / RIKEN
現在動物代替法として世界中で開発が進められている、MPS とオルガノイド技術は、それぞれ独立して開発が進められ、両立したシステムを実用化レベルで構築することは依然として容易ではない。本発表では、Cube 型のシンプルな培養器をキャリアとして用い、様々な工学技術を入れ込むことにより、MPS とオルガノイドが両立可能なプラットフォームを構築したので報告する。
5. iPS 細胞由来インビトロ血液－脳関門モデルを利用した創薬基盤技術
Drug development based on iPS cell-derived blood brain barrier model
川端 健二 / Kenji Kawabata
国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 / National Institutes of Biomedical Innovation,
Health and Nutrition
血液－脳関門（blood brain barrier; BBB）は、血中に侵入した病原体や毒性物質が脳に移行するのを防ぐために備わったバリアーである。しかしながら、BBB の存在ゆえに薬物は脳に到達しにくいことが知られている。本講演では、ヒト iPS 細胞から作製した in vitro
BBB モデルとその創薬への応用について、薬物動態、病態モデル、ドラッグデリバリーシ
ステムの観点から概説したい。
6. ヒト iPS 神経の MEA 計測法による化合物の毒性リスク予測
Prediction of toxicity risk of compounds using MEA measurement method in human iPSC-derived
neurons
鈴木 郁郎 / Ikuro Suzuki
東北工業大学 / Tohoku Institute of Technology
医薬品候補化合物において、神経毒性の発覚により脱落する化合物は多く、前臨床試験の早い段階で、神経毒性を高い精度で検出できる評価法が求められている。本発表では、ヒト
iPS 細胞由来中枢神経ネットワーク、脳オルガノイド、感覚ニューロンの電気活動を Microelectrode array（MEA）計測法により取得し、電気活動に基づいた化合物の毒性リスク評
価法ついて紹介したい。

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FS-05

日時： 2022 年 10 月 26 日 15:30-17:00
場所： 研修室

化学データサイエンスや人工知能関連研究発表
Chemical data science and artificial intelligence related research
開催趣旨：
本フォーカストセッションは「計算毒性学研究会」に、昨年新たに設定された「化学データサ
イエンスおよび人工知能討論、勉強会」が主催致します。
最近の IT 関連技術の発展はビッグデータ時代を実現し、このビッグデータを利用するデー
タサイエンスや人工知能技術の急速な発展や展開を導き出しております。このようなデータサ
イエンスや人工知能を現実の世界（創薬、医療、バイオ、環境、食品、化成品、他）に適用す
るには様々な問題や限界事項を理解してこれらの問題をクリアすることが求められます。
・個々の適用分野特有の問題、・データサイエンスの手法上での問題、・人工知能適用上での問題、・複数データベース間の問題、・その他の問題、等の様々な問題です。これらを理解せずに、データサイエンスや人工知能を適用すれば、予測できない深い泥沼にはまります。
今回は、医療関連データの数値化問題と、製薬企業における IT 関連インフラの整備、そして来るべき「オートノマス（自律型）化学研究」時代の到来とその概要を議論致します。
モデレーター：

湯田 浩太郎 (Kohtaro Yuta)
株式会社インシリコデータ (In Silico Data, Ltd.)
植沢芳広（Yoshihiro Uesawa）
明治薬科大学（Meiji Pharmaceutical University）

1. 化合物作用の包括的理解に向けた数値化研究―病理画像の数値化
水野 忠快 (Tadahaya Mizuno)
東京大学 (Tokyo University)
医薬品の予期せぬ副作用など, 化合物の作用は必ずしも人の認識の範疇に収まらず, 包括に評価するためには人の認識外の情報も捉えた作用の表現が求められる。オミクス解析など, 化合物を処理した対象を網羅的かつ恣意性なく数値化する, 表現型に着目した方法論が一般的である。本講演では, 医薬品などの安全性試験効率化を志向した病理画像の網羅的かつ恣意性のない数値化を中心に, 我々のこれまでの取り組みについて紹介する。
2. 塩野義製薬におけるデータサイエンス部の取り組みとデータ活用基盤
小野塚 昭
塩野義製薬株式会社

データサイエンス部

塩野義のデータサイエンティストは、各バリューチェーンとの交流の機会が増え、様々なデータに基づいた課題設定と解決を加速しています。データサイエンティストに求められる能力については、課題設定能力、解析計画をデザインする能力に加えて、各機能のメンバーと協力していくリーダーシップスキルも必要です。本発表では、「バリューチェーン横断型
データ活用プロジェクト」を取り上げ、データサイエンティストに求められるリーダーシッ
プスキルを紹介し、データ活用基盤の概要を交えながら、データ利活用を如何に推進していくべきかを議論したいと思います。
3. 化学研究の「自動化」時代から、「自律型（オートノマス）」時代への進化と対応
湯田 浩太郎 (Kohtaro Yuta)
株式会社インシリコデータ (In Silico Data, Ltd.)
研究技術の変遷は「手動⇒機械化⇒自動化」と発展してきており、現在は様々な分野で自動化研究が進んでいます。これらの進歩の背景には様々な技術の発展があり、機械化には様々な機械の開発と動力の利用があり、自動化にはコンピュータ関連の発達が大きく貢献しています。現在の状況を見ると、コンピュータ関連の IT 環境が急速に拡大普及し、IT イン
フラが革命的に発展しております。ビッグデータやデータサイエンスそして人工知能の急速な展開が日々進行しており、近未来にはこのような最新の IT 技術を適用した新たな技術的な発展がきます。即ち、「オートノマス（自律型）化学研究」が近未来に実現します。
今回の講演では、オートノマス（自律型）化学研究の提案と、自動化との違いやその基本を議論致します。
- 111 -23

O5-1

De novo generation of drug candidate compounds from
disease-specific transcriptome data using deep learning
Chikashige Yamanaka 1

Shunya Uki 1

yamanaka.chikashige215@mail.kyutech.jp

uki.shunya677@mail.kyutech.jp

1

Kazuma Kaitoh 1

Yoshihiro Yamanishi 1

kaito168@bio.kyutech.ac.jp

yamani@bio.kyutech.ac.jp

Department of Bioscience and Bioinformatics, Faculty of Computer Science and Systems
Engineering, Kyushu Institute of Technology, 680-4, Kawazu, Iizuka, Fukuoka, 820-8502,
Japan

Keywords: De novo drug design, gene expression profile, inverse correlation, variational
autoencoder
It is extremely difficult to find molecules with desired properties in the drug discovery process. To
tackle this problem, deep generative models, including variational autoencoder (VAE), have been
receiving much attention. Most previous methods are based on chemical information, but they do
not take into account biological information on genes and proteins. In this context, some previous
studies have proposed deep generative models that generate active molecules for therapeutic target
proteins using biological data such as gene expression profiles [1,2]; however, some limitations
remain, such as difficulty in applying their models to diseases with unknown therapeutic targets. In
a disease state, the disease-specific gene expression patterns typically emerge because of the
disruption of homeostasis, and the disease can be treated by a drug molecule that invert the diseasespecific gene expression patterns. Actually, the use of an inverse correlation between diseases anddrugs is popular in drug repositioning [3,4], but the number of predictable candidate drugs is limited.
In this study, we propose to utilize the disease-specific gene expression profiles of patients
toward the de novo design of drug candidate molecular structures. We present a computationalmodel based on VAE with a transformer architecture to generate molecules that invert the diseasespecific gene expression patterns. In the algorithm, we explore the latent space constructed by the
VAE model using the inverse correlation with disease-specific transcriptome profiles of patients.
We applied the model to several cancers and neurodegenerative diseases, and successfully generated
new drug candidate molecular structures with the potential therapeutic effects against each disease.
The proposed model can generate molecules with potential therapeutic effects against any diseasein theory, thus the model is expected to make a great contribution to precision medicine.
[1] Méndez-Lucio, O.; Baillif, B.; Clevert, D.-A.; Rouquié, D.; Wichard, J. De novo generation of
hit-like molecules from gene expression signatures using artificial intelligence, Nature
Communications, 2020, 11, 10.
[2] Kaitoh, K.; Yamanishi, Y. TRIOMPHE: transcriptome-based inference and generation ofmolecules with desired phenotypes by machine learning, Journal of Chemical Information andModeling, 2021, 61, 4303–4320.
[3] Iorio, F.; Bosotti, R.; Scacheri, E.; Bernardo, D. D. Discovery of drug mode of action and drug
repositioning from transcriptional responses, Biophysics and computational biology, 2010, 107,14621–14626.
[4] van Noort, V.; Schölch, S.; Iskar, M.; Zeller, G.; Ostertag, K.; Schweitzer, C.; Wenrner, K.;
Weitz, J.; Koch, M.; Bork, P. Novel drug candidates for the treatment of metastatic colorectal
cancer through global inverse gene-expression profiling, Cancer Research, 2014, 74, 5690–5699.

- 112 -

24

O5-2

Data-Driven Understanding of TRPA1 Agonist Diversity
Yuko Terada 2

Kenjiro Tanaka 1
tanaka.kenjiro.t8@s.mail.nagoya-u.ac.jp

Minami Matsuyama 2

Masaya Fujitani 1

south59moco@gmail.com

masaya.fujitani.0917@gmail.com

Masatoshi Shibuya 1

Yoshihiko Yamamoto 1

m-shibu@ps.nagoya-u.ac.jp

yamamoto-yoshi@ps.nagoya-u.ac.jp

Keisuke Ito 2

Ryuji Kato 1

sukeito@u-shizuoka-ken.ac.jp

1

2

yukoterada@u-shizuoka-ken.ac.jp

kato-r@ps.nagoya-u.ac.jp

Department of Basic Medicinal Sciences, Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Nagoya
University, Tokai National Higher Education and Research System, Furocho, Chikusa -ku,
Nagoya, Aichi 464-8601, Japan
Department of Food and Nutritional Sciences, Graduate School of Integrated Pharmaceutical andNutritional Sciences, University of Shizuoka, 52 -1 Yada, Suruga-ku, Shizuoka 422-8526, Japan

Keywords: Transient receptor potential ankyrin 1, Antagonist structure, Physicochemical property
Transient receptor potential ankyrin 1 (TRPA1) is a Ca 2+ -permeable cation channel expressed insensory neurons and non-neuronal cells of different tissues. TRPA1 has been linked to variou s
physiological functions, including pain and pungency perception, energy metabolism, hormone
secretion, and vasodilation [1,2], therefore it has been served as one of the amusing target ofpharmaceutical targets. However, since TRPA1 function as a multimodal receptor, the structural
diversity of TRPA1 agonists has not been fully understood.
We hypothesized that collecting a wider variation of TRPA1 –compound interaction data would aid
the understanding of its complex mechanism . Therefore, we aimed to explore such agonist diversity
using an image-based TRPA1 assay system combined with an in silico chemical space clustering
concept. We clustered our originally synthesized chemical library with 27 physicochemicalmolecular descriptors in silico, and selected structurally diverse compounds from each cluster for a
detailed kinetic assay to investigate variations of agonist structural rules. Through two sets of assays
evaluating various compounds in parallel with validating effects of the previously establishedstructural rules, we discovered that different chemical groups contribute to agonist activity,
indicating that there are multiple agonist design concepts. A novel core structure for a TRPA1
agonist has been also proposed.
Our data-driven approach to analyze the agonist diversity with physicochemical property rules
facilitated the objective finding of the structural diversity and new rules in TRPA1 agonists [3].
[1] Mahajan, N.; Khare, P.; Kondepudi, K.K.; Bishnoi, M. TRPA1: Pharmacology, natural activatorsand role in obesity prevention. European Journal of Pharmacology, 2021, 912, 174553.
[2] Wang, Z.; Ye, D.; Ye, J.; Wang, M.; Liu, J.; Jiang, H.; Xu, Y.; Zhang, J.; Chen, J.; Wan, J. The
TRPA1 channel in the cardiovascular system: Promising features and challenges. Frontiers inPharmacology, 2019, 10, 1253.
[3] Terada, Y.; Tanaka, K.; Matsuyama, M.; Fujitani, M.; Shibuya, M.; Yamamoto, Y.; Ito, K.; Kato,
R. Collection of data variation using a high-throughput image-based assay platform facilitates
data-driven understanding of TRPA1 agonist diversity. Applied Sciences, 2022, 12, 1622.

- 113 -25

O5-3

In Silico and In Vitro Screening for Inhibitors of SARSCoV-2 Main Protease Avoiding Peptidyl Secondary
AmidesNobuaki Yasuo 2

Kazuki Yamamoto 1

kazuki@ric.u-tokyo.ac.jp

yasuo.n.aa@m.titech.ac.jp

Masakazu Sekijima 1

sekijima@c.titech.ac.jp

12

Department of Computer science, Tokyo Institute of Technology, Yokohama, 226-8501, Japan
Academy for Convergence of Materials and Informatics, Tokyo Institute of Technology, Tokyo,152-8550, Japan

Keywords: COVID-19, Protease inhibitor, Structure-based virtual screening
Vaccines and therapeutic agents are needed to control the damage caused by COVID-19 [1].
Currently available new drugs that inhibit SARS-CoV-2 main protease can suppress viral replicationin the early stages of infection, but they are not easy to use in clinical practice because they involve
inhibition of CYP3A4 [2-3]. Here, we performed structure-based virtual screening (SBVS) to findinhibitors with new scaffold structures, excluding compounds with peptidyl secondary amide bonds.
The 180 compounds selected by SBVS were subjected to the main protease inhibition assay, and 9compounds showed >5% inhibition at 20 µM. The IC50s of 6 of these compounds were determinedby dose–response experiments and were on the order of 10 -4 M. Based on these new scaffolds, wewill try to optimize them.
[1] Robinson, Philip C., et al. COVID-19 therapeutics: Challenges and directions for the future.
Proceedings of the National Academy of Sciences 119.15 (2022): e2119893119.
[2] Hammond, Jennifer, et al. "Oral nirmatrelvir for high-risk, nonhospitalized adults with Covid19." New England Journal of Medicine 386.15 (2022): 1397-1408.
[3] https://www.mhlw.go.jp/content/11121000/000966645.pdf- 114 -26

O5-4
Active Learning via Incremental Revelation: Dipeptidyl Peptidase-4 Inhibitors CaseStudyDavid Jimenez Barrero

Nazim Medzhidov

11

david.jimenez@elix-inc.com

nazim.medzhidov@elix-inc.com

Elix Inc., Daini Togo Park Building 3F, 8-34 Yonbancho, Chiyoda-ku, Tokyo 102-0081 Japan

1

Keywords: Active Learning, Drug Discovery, Machine Learning, Sitagliptin
Active Learning (AL) is a machine learning algorithm consisting of a constantly-improving model which is capable of achieving better
accuracy with fewer labels than a regular model, as it is able to query the search-space and select expected promising samples[1]. This
proves particularly useful in spaces which are too large and/or expensive to evaluate exhaustively, making it a clear proposition for use in
the drug discovery context. Here the goal is to find a particular molecule with desired properties (high activity against a particular target,
good synthesizability score, etc.) in a potentially infinite chemical space, and where the evaluation of each candidate is expensive
economically as well as time consuming. Despite AL being theoretically a good fit for drug discovery, tests in this domain have been
limited; due to the same economically-expensive nature of drug discovery. In this study, we designed a methodology that allows us to test
performance of AL in a realistic framework by replicating real drug discovery campaigns while simulating the conditions humanresearchers face, and thus addressing common validity problems, such as having a limited and bounded search-space, and positively
biased data. Under this scheme, we evaluated AL by replicating the discovery process of a dipeptidyl peptidase-4 (DPP4) inhibitor
Sitagliptin [2]. We obtained comparable results to the estimated human performance by using both a single IC50 activity model and an
ensemble of IC50 activity and lipophilicity models; thus proving the value of active learning in drug discovery, and the potential it has asa tool to aid medicinal chemists. We hope these landmark in-silico results pave the way for future tests of active learning using wet-lab
experiments.

[1]Settles B. Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648. 2010 January 26; University of
Wisconsin–Madison.
[2]Drucker, D., Easley, C. & Kirkpatrick, P. Sitagliptin. Nat Rev Drug Discov 6, 109–110 (2007).

- 115 -27

O5-5

SmilesFormer: Language Model for Molecular Design
Joshua Owoyemi 1

Nazim Medzhidov 1

joshua.owoyemi@elix-inc.com

1

nazim.medzhidov@elix-inc.com

Elix Inc, Daini Togo Park Building 3F, 8-34 Yonbancho, Chiyoda-ku, Tokyo 102-0081 Japan

Keywords: De novo drug design, Language model, Molecule Optimization
The objective of drug discovery is to find novel compounds with desirable chemical properties.
Generative models have been utilized to sample molecules in the intersection of multiple property
constraints. In this study we pose molecular design as a language modelling problem where themodel implicitly learns the vocabulary and composition of valid molecules, hence it is able togenerate new molecules of interest. We present a SmilesFormer, Transformer-based model [1] which
is able to encode molecules, molecule fragments and fragment compositions as latent variables,
which is in turn decoded to stochastically generate novel molecules. This is achieved by fragmenting
the molecules into combinatorial groups, with methods such as RECAP [2], then learning the
mapping between the input fragments and valid SMILES sequences. The model is able to optimize
molecular properties through a stochastic latent space traversal technique [3]. This techniquesystematically searches the encoded latent space to find latent vectors that are able to produce
molecules to meet the multi-property objective. The model was validated through various de novo
molecular design tasks, achieving state-of-the-art performances when compared to previous
methods. Furthermore, we used the proposed method to demonstrate a drug rediscovery pipeline for
Donepezil [4], a known Acetylcholinesterase Inhibitor.
[1] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez,
Lukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. Attention Is All You Need. 31st Conference on Neural
Information Processing Systems (NIPS 2017). 2017. 5998-6008.
[2] Xiao Qing Lewell, Duncan B. Judd, Stephen P. Watson, and Michael M. Hann. Recap Retrosynthetic combinatorial analysis procedure: A powerful new technique for identifying
privileged molecular fragments with useful applications in combinatorial chemistry. Journal ofChemical Information and Computer Sciences, 38(3). 1998. 511–522.
[3] Jonas Mueller, David Gifford, and Tommi Jaakkola. Sequence to better sequence: continuous
revision of combinatorial structures. International Conference on Machine Learning. 2017.
2536–2544.
[4] Hachiro Sugimoto, Hiroo Ogura, Yasuo Arai, Youichi Iimura, and Yosh iharu Yamanishi.
Research and development of donepezil hydrochloride, a new type of acetylcholinesterase
inhibitor. Japanese Journal of Pharmacology, 89(1). 2002. 7–20.

- 116 -

28

O5-6

Hit to Lead Discovery of Benzylpiperidine
Acetylcholinesterase Inhibitors Using Generative
Models: a Retrospective Case Study

1

Nazim Medzhidov 1

Joshua Owoyemi 1nazim.medzhidov@elix-inc.com

joshua.owoyemi@elix-inc.com

Elix, Inc., Daini Togo Park Building 3F, 8-34 Yonbancho, Chiyoda-ku,
Tokyo 102-0081, Japan

Keywords: Generative Models, De novo drug design, Acetylcholinesterase inhibitors

Continuous increase in cost together with challenges associated with the traditional drug
discovery process have facilitated the application of machine learning approaches in thisdomain. Past several years have provided with the examples where generative models
proved successful in aiding de novo drug discovery [1]. However, the number of suchsuccess stories is still few and improved approaches are being continuously investigated.
In this study, we used our in-house developed generative model [2] to cover a hit-to-leaddiscovery
campaignofAcetylcholinesterase(AChE)
inhibitors
containing
benzylpiperidine moiety. We designed a retrospective discovery scenario using publicly
available data, where data was arranged in a chronological order and chemotype relevance.
The goal was to replicate conditions of data scarcity during drug discovery process andinvestigation of novel target chemotype from an initial small set of hit compounds andpublic data. Generative model was then trained to generate molecules satisfying
multi-objective criteria accounting for desired physical-chemical & medicinal chemistry
properties, drug likeliness, synthetic accessibility, novelty, and activity towards AChE.
Generated molecules were then subjected to an extensive post-processing pipeline andfinal list of suggested molecules was ranked and evaluated. Interestingly, among the final
list of generated molecules we observed presence of documented successful compoundswith benzylpiperidine moiety, having distant scaffolds to the training set. Moreover, an
FDA-approved indanone-benzyliperidine AChE inhibitor donepezil and it’s derivative [3]were also among the final list of suggested molecules generated. Our model was able tostart from a set of hit compounds and successfully reach to novel and more potent scaffolds
that were discovered at later stages of the original drug discovery campaign of AChE
inhibitors.
[1] Zhavoronkov, A., Ivanenkov, Y.A., Aliper, A. et al. Deep learning enables rapid
identification of potent DDR1 kinase inhibitors. Nat Biotechnol 37, 1038–1040 (2019).
[2] Owoyemi, J., manuscript in preparation[3] Sugimoto, Hachiro et al. Research and development of donepezil hydrochloride, a new
type of acetylcholinesterase inhibitor. Japanese journal of pharmacology 89,1 (2002)- 117 -

29

O6-1
Understanding RNA sequence specificity of inhibitorsof translation initiation factor by dynamical FMO analysis
Yuma Handa 1,2 Koji Okuwaki 1 Takayuki Furuishi 1 Etsuo Yonemochi 1 Takuhiro Ito 3
Hironori Saito 4,5 Shintaro Iwasaki 4,5 Koichiro Kato 6 Chiduru Watanabe 3 Teruki Honma 3
Kaori Fukuzawa 1, 2
d2002@hoshi.ac.jp k-okuwaki@hoshi.ac.jp t-furuishi@hoshi.ac.jp e-yonemochi@hoshi.ac.jp
takuhiro.ito@riken.jp hironori.saito@riken.jp shintaro.iwasaki@riken.jp
kato.koichiro.957@m.kyushu-u.ac.jp chiduru.watanabe@riken.jp honma.teruki@riken.jp
fukuzawa-k@phs.osaka-u.ac.jp
1
2
3

4

5
6

Hoshi University, 2-4-41 Ebara, Shinagawa-ku, Tokyo 142-8501, Japan
Osaka University, 1-1 Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, JapanRIKEN Center for Biosystems Dynamics Research (BDR), 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku,
Yokohama, Kanagawa 230-0045, JapanRIKEN Cluster for Pioneering Research (CPR), 2-1, Hirosawa, Wako, Saitama 351-0198,
Japan
The University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwa, Chiba 277-8561, Japan
Kyushu University, 744 Motoka, Nishi-ku, Fukuoka, 819-0395, Japan

Keywords: eIF4A, RNA, Fragment molecular orbital method, Molecular Dynamics, Rocaglamide
A, Pateamine A, RHT
Rocaglamide A (RocA) is a natural compound found in Aglaia odorata, which has potent anticancer
activity and acts as a translation inhibitor targeting to translation initiation factor eIF4A. This
compound is known to function in a unique mechanism; clamping eIF4A onto purine sequencespecificity [1] for steric hindrance for scanning ribosomes. Our group recently identified that
another eIF4A-targeting small molecule Pateamine A (PatA), which was isolated from a sponge,
works as a translation inhibitor in a similar manner, but with a different RNA specificit y;
GNG motifs. However, the detailed molecular mechanism for such base selectivity provided by thecompounds remains unclear. To tackle this issue, here we employed dynamical fragment molecularorbital (FMO) calculations combining classical molecular dynamics (MD) and FMO methods.
For RocA, four structures were created, each with one of the G6, A7, G8, and A9 bases aroundligand mutated to U in addition to the wild-type 6 GAGA 9 RNA. In addition, we analyzed structurewith the RocA analog RHT. For PatA, we created 6 AGAG 9 , polyA, and polyG sequences by mutating
the 6 GAGA 9 sequence around ligand in addition to the wild type. For all model structures, MD
simulations were performed for 50 ns each. From the MD results, we extracted 10 structures every
3 ns, and performed FMO calculations at the MP2/6-31G* level. The MD and FMO calculations
were performed on the supercomputer Fugaku (hp220143) and TSUBAME 3.0 (AMED -BINDS,
JP21am0101113).
In the RocA complex, π/π interaction with U7 was lost in the A7U mutant and the hydrogen bondand π/π interaction with U8 were lost in the G8U mutant. These results suggest that the interaction
with these two bases is important for purine sequence-specific recognition of RocA. RHT showedno significant change in major interactions compared to RocA . PatA showed loss of hydrogenbonding at G8 and weakened π/π interactions at A7 and G8 compared to RocA. The mutant form of
PatA will be investigated.

[1] Iwasaki S. et al., The Translation Inhibitor Rocaglamide Targets a Bimolecular Cavity between
eIF4A and Polypurine RNA, Mol Cell. 2019;73(4):738-748.e9- 118 -30

O6-2
Development of protein-ligand binding affinity evaluation
method by combining classical MD and FMO calculations
Tsuyohiko Fujigaya1

Hiromu Matsumoto 1
matsumoto.hiromu.238@s.kyushu-u.ac.jp

fujigaya.tsuyohiko.948@m.kyushu-u.ac.jp

Koichiro Kato 1
kato.koichiro.957@m.kyushu-u.ac.jp
1

Kyushu University, 744 Motooka, Nishi-ku, Fukuoka, 819-0395, Japan

Keywords: Protein-ligand interaction, Fragment molecular orbital method (FMO), Molecular
dynamic simulation
Molecular simulations to evaluate protein-ligand interactions are useful for identifying drugcandidates from a huge number of compounds. In SBDD-based computational drug discovery,
protein-ligand interactions are usually evaluated using classical force field-based methods. On theother hand, quantum mechanical calculations are desirable in terms of accuracy but are difficult due
to the enormous computational cost. The fragment molecular orbital (FMO) method has been
proposed as a unique method that can calculate the entire protein system quantum-chemically.
Interaction evaluation by the FMO method is usually performed by single-point calculations
in vacuum using X-ray crystal structures. However, recent studies have suggested that
including thermal fluctuations gives a more reliable interaction, which is not evaluated bysingle-point calculations in vacuum [1]. Therefore, we focused on the possibility of further
improving the accuracy by taking into account not only thermal fluctuations but also desolvation
effects and ligand deformation during binding.
In this research, evaluations were performed on three proteins with the different total numbersof residues, ER, CDK2, and SARS-CoV-2 Mpro ligand complexes.
For each complex, two 10 ns molecular dynamics (MD) simulations were performed using
GROMACS. From the results of each MD simulation, 20 structures were extracted every 1 ns. Theinteraction energies (Δ𝐸) were obtained by FMO calculations at the FMO2-MP2/6-31G* level
using ABINIT-MP. Then MM-PB/SA calculations were performed to evaluate each desolvationenergy (Δ𝐺) classically. Ligand deformation energies (𝛥𝐸 ) were calculated as the energy
difference between conformations of the ligand in the complex structure and in the water. Finally,
we added up their effects and averaged them over 20 samples to obtain a binding affinity value
( Δ𝐺
= Δ𝐸
+ Δ𝐺
+ Δ𝐸 ). The results of FMO calculations were obtained using thesupercomputer “Fugaku” (hp220143).
For ER complexes, 5 compounds were used. The enhancement of correlation between
calculation values and experimental values (pIC 50 ) was confirmed by considering thermal
fluctuation, ligand deformationenergy, and desolvation energy.
The 𝑅 between simple singlepoint FMO calculation energies
and pIC 50 was about 0.11 ( Fig. 1(a)), but it was improved to about
0.44 ( Fig. 1 (b)) by taking allthese effects into account. The
results for other complexes will
be presented in detail.
[1] Hatada, R.; et al., Appl. Phys.
Express, 2021, 14, 027003

Fig. 1 pIC50 vs (a) single-point 𝜟𝑬𝐅𝐌𝐎 and (b) 𝜟𝑮𝐛𝐢𝐧𝐝
based on sampling of ER-complex- 119 -31

O6-3

Structure-Activity Relationship Study of PROTACs against
Hematopoietic Prostaglandin D2 Synthase
Hinata Osawa 1,2
p9u36syp@s.okayama-u.ac.jp

Norihito Shibata 2
n-shibata@nihs.go.jp

1

2

3

4

Takashi Kurohara 2
tks-kurohara@nihs.go.jp

Mikihiko Naito 4

Yuki Murakami 3
w225431@yokohama-u.ac.jp

Yosuke Demizu 1,2,3

miki-naito@g.ecc.u-tokyo.ac.jp

demizu@nihs.go.jp

Graduate School of Medicine, Dentistry and Pharmaceutical Sciences, Division of
Pharmaceutical Science of Okayama University, 1-1-1 Tsushimanaka, Kita 700-8530, Japan.
National Institute of Health Sciences, 3-25-26, Tonomachi, Kawasaki, Kanagawa 210-9501,
Japan.
Graduate School of Medical Life Science, Yokohama City University, 1-7-29, Yokohama,
Kanagawa, 230-0045, Japan.
Graduate School of Pharmaceutical Sciences, The University of Tokyo, Tokyo 113-0033,
Japan.

Keywords: PROTAC, H-PGDS, PROTAC Modeling, MD simulation
Degradation of hematopoietic prostaglandin D 2 synthase (H-PGDS) by proteolysis-targeting
chimeras (PROTACs) is expected to be important in the treatment of allergic diseases andDuchenne’s muscular dystrophy. We recently reported that PROTAC 1, which is composed of HPGDS inhibitor (TFC-007) and cereblon (CRBN) E3 ligase ligand (pomalidomide), showed potent
H-PGDS degradation activity [1] .
TFC-007
C4 = PROTAC 1
In this study, we investigated theC5 = PROTAC 2
structure–activity relationships of
CRBN
PROTAC 1, focusing on the
TAS-205
C4 = PROTAC 3
C5 = PROTAC 4
conjugation site between the HPGDS ligand and the E3 ligand,and the effect of changing the HDegradation
PGDS ligand from TFC-007 toProteasome
TAS-205. Three new PROTACs
H-PGDS
2-4 were evaluated for H-PGDS
affinity,
H-PGDS
reducing
Ubiquitination
PROTAC Modelingactivity,
andinhibitionof
MD simulations
prostaglandin D 2 production. Allcompounds showed high H-PGDS
reducing activities, but PROTAC
3 was slightly less active than theother compounds.
To investigate these differences,
the PROTAC Modeling Tools and molecular dynamics (MD) simulations were used to evaluate thestability of each PROTAC ternary complex. The results showed that the ternary complex including
PROTAC 3 had the highest RMSD value, suggesting that the reduced activity of PROTAC 3 is dueto the lower stability of the H-PGDS–PROTAC–CRBN ternary complex.
[1] H. Yokoo. et al., J. Med. Chem. 2021, 64, 15868–15882.

- 120 -32

O6-4

Investigation of hydrogen bond network in the active
center of catechol O-methyltransferaseby X-ray crystallography and FMO method.
Katsuki Takebe 1 Tomoko Shirai 2 Yuma Handa 2,3 Kaori Fukuzawa 3 Mamoru Suzuki 4
Takao Kuwada-Kusunose 5 Tokomo Takamiya 6 Narikazu Uzawa 1 Hiroshi Iijima 6

takebek@dent.osaka-u.ac.jp fukuzawa-k@phs.osaka-u.ac.jp mamoru.suzuki@protein.osaka-u.ac.jp
kuwada.takao@nihon-u.ac.jp
s181114@hoshi.ac.jpd2002@hoshi.ac.jp
takamiya.tomoko@nihonu.ac.jp uzawa.narikazu.dent@osaka-u.ac.jp iijima.hiroshi@nihon-u.ac.jp
1

2
3
4

5
6

Osaka University Graduate School of Dentistry., 1-8 Yamadaoka, Suita,Osaka 565-0871,
Japan
Hoshi University, 2-4-41 Ebara, Shinagawa-ku, Tokyo 142-8501, Japan
Graduate School of Pharmaceutical Sciences., 1-6 Yamadaoka, Suita,Osaka 565-0871, Japan
Institute for Protein Research, Osaka University Osaka Univ., 3-2 Yamadaoka, Suita,Osaka
565-0871, Japan
Nihon University School of Dentistry at Matsudo., 2-870-1 Matsudo. Chiba 271-8587, Japan
School of Pharmacy, Nihon Univ., 7-7-1 Narashinodai, Funabashi, Chiba 274-8555, Japan

Keywords: X-ray crystallography, FMO method, hydrogen network
Catechol O-methyltransferase (COMT) is a target enzyme for the drug development for
Parkinson’s disease. COMT uses S‐adenosylmethionine (SAM) as a substrate for L-Dopa
methylation to produce S-Adenosyl-L-homocysteine (SAH).
We determined the structures of COMT/SAM/Mg/opicpaone and COMT/SAH/Mg/opicapone
complexes by X-ray crystallography. In both structures, a complex hydrogen bond network between
COMT and opicapone was observed. Determineation of precise position of hydrogen atoms involvedin the network is important to design new inhibitors. However, it is difficult to discuss the hydrogen
position based only on X-ray crystallography. We evaluated the energy of the hydrogen network forpossible models by computing with the FMO method. Finally multiple network models weresucessfully obtained.

(Figure) Structure of active center determined by X-ray diffraction COMT/SAM/Mg/opicapone- 121 -33

O6-5

PoSSuMds Update : Addition Of Clinical Candidates
And COVID-19 Clinical Trials Information
Tomoki Yonezawa 1
yonezawa-tm@pha.keio.ac.jp

1
2
3

Yuko Tsuchiya 2

Masanori Osawa 1

yuko.tsuchiya@aist.go.jp

osawa-ms@pha.keio.ac.jp

Kentaro Tomii 2

Kazuyoshi Ikeda 1,3

k-tomii@aist.go.jp

kazuyoshi.ikeda@riken.jp

Keio Univ., 1-5-30 Shibakoen, Minato-ku, Tokyo 105-8512, Japan
AIRC, AIST, 2-4-7 Aomi, Koto-ku, Tokyo, 135-0063, JapanRIKEN, 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan

Keywords: PDB, Pocket similarity, Clinical candidates, COVID-19
PoSSuM is a database of comprehensive pocket similarity pairs in proteins registered in the PDB[1]. PoSSuMds (PoSSuM Drug Search) is a subset for investigating the diversity of ligands andreceptors among a set of pockets that can bind to a drug compound [2]. We provide here the new
PoSSuMds, updated with the latest approved drugs and candidates , resulting in an increase in thenumber of drug compounds that can be queried. A total of 4,142 compounds, selected from the
ChEMBL [3] (version 29), were matched with PDB ligand structures, provided at Ligand Expo, anddetermined presence in PoSSuM with HET code. When matching ligand structures, the structure
standardization protocol was refined from the previous version for precise structure matching. As aresult, 599 unique compounds had at least one protein -ligand complex structure in the PDB. Of
these, 580 compounds had pocket similarity data in the PoSSuM, indicating an increase of 386
compounds compared to the previous version (194 compounds). From this increase, the number ofbinding pockets (query pockets) has increased 8-fold, previous 2,595 pockets to current 20,866, andcomparable pockets (target pockets) has increased 5 -fold, previous 26,509 pockets to current
151,482, and the number of pockets pair similarities has increased 7-fold, previous 530,898 pairs
to current 3,858,525. In addition, a survey using clinical candidate data from the ClinicalTrials.gov
reveals that 68 out of 580 compounds in PoSSuMds were tested in clinical trials as potential
treatments for COVID-19. With this update, a similar pocket search on a larger scale has become
possible, increasing the effectiveness of investigations such as drug reuse, including for infectious
diseases.
[1] https://possum.cbrc.pj.aist.go.jp/PoSSuM/[2] Ito, J. I.; Ikeda, K.; Yamada, K.; Mizuguchi, K.; Tomii, K. PoSSuM v.2.0: Data Update and a
New Function for Investigating Ligand Analogs and Target Proteins of Small -Molecule Drugs.
Nucleic Acids Research 2015, 43 (D1), D392–D398.
[3] Gaulton, A.; Hersey, A.; Nowotka, M.; Bento, A. P.; Chambers, J.; Mendez, D.; Mutowo, P.;
Atkinson, F.; Bellis, L. J.; Cibrián-Uhalte, E.; Davies, M.; Dedman, N.; Karlsson, A.; Magariños,
M. P.; Overington, J. P.; Papadatos, G.; Smit, I.; Leach, A. R. The ChEMBL Database in 2017.
Nucleic Acids Res. 2017, 45 (D1), D945–D954.

- 122 -

34

O6-6

Databases of similar epitopes, PoSSuMAg
andputative ligand-binding pockets on AlphaFold models,
PoSSuMAF
Yuko Tsuchiya 1

yuko.tsuchiya@aist.go.jp

Kazuyoshi Ikeda 3

kazuyoshi.ikeda@riken,jp

1
2
3

Tomoki Yonezawa 2

yonezawa-tm@pha.keio.ac.jp

Yu Yamamori 1

yu.yamamori@aist.go.jp

Masanori Osawa 2

osawa-ms@pha.keio.ac.jp

Kentaro Tomii 1

k-tomii@aist.go.jp

AIRC, AIST, 2-4-7 Aomi, Koto-ku, Tokyo, 135-0063, Japan
Keio Univ., 1-5-30 Shibakoen, Minato-ku, Tokyo 105-8512, JapanRIKEN, 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan

Keywords: similarity search of binding sites, epitopes, ligand-binding pockets, AlphaFold
PoSSuM is a database of similar ligand-binding and putative pockets on proteins [1]. Based on the
PoSSuM scheme for detecting putative pockets and searching similar binding sites [2-5], we havedeveloped two new databases. One is a database of similar epitopes, antibody-binding sites on(putative) antigen proteins [6]. The current version contains the data of about 75,000 similar pairs
between known and known, and over two million similar pairs between known and putative epitopes,
which includes the information of known and putative epitopes on SARS-CoV-2 proteins. We foundseveral putative epitopes that are similar to known epitopes on the antigen proteins in complex with
antibody drugs. The other is a database of putative ligand-binding pockets on AlphaFold models of
20,891 human proteins in AlphaFold database [7], which are similar to the known ligand-bindingsites in the PoSSuM database [1]. Our method detected about 290,000 putative pockets on theAlphaFold models, and about 56 million similar pairs between known and putative pockets [8]. It
is expected that these databases will be helpful for drug discovery and development.

[1] https://possum.cbrc.pj.aist.go.jp/PoSSuM/[2] Ito, J.; Ikeda, K.; Yamada, K.; Mizuguchi, K.; Tomii, K.; PoSSuM v.2.0: data update and a new
function for investigating ligand analogs and target proteins of small-molecule drugs, Nucleic
Acids Res, 2015, 43, D392-398.
[3] Ito, J.; Tabei, Y.; Shimizu, K.; Tsuda, K.; Tomii, K.; PoSSuM: a database of similar proteinligand binding and putative pockets, Nucleic Acids Res, 2012, 40, D541-548.
[4] Ito, J.; Tabei, Y.; Shimizu, K.; Tomii, K.; Tsuda, K.; PDB-Scale analysis of known and putative
ligand binding sites with structural sketches, Proteins, 2011, 80, 747-763.
[5] Tabei, Y.; Uno, T.; Sugiyama, M.; Tsuda, K.; Single Versus Multiple Sorting for All Pairs
Similarity Search, The 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML2010), 2010.
[6] https://possum.cbrc.pj.aist.go.jp/PoSSuMAg/[7] https://alphafold.ebi.ac.uk/[8] https://possum.cbrc.pj.aist.go.jp/PoSSuMAF/- 123 -35

O7-1

Pattern formation in sol media using branched DNA motifs
Keita Abe 1

Hiroshi Ogata 1
hiroshi.ogata.t2@dc.tohoku.ac.jp

keita.abe.t7@dc.tohoku.ac.jp

Ibuki Kawamata 1,2

Satoshi Murata 1

ibuki.kawamata@tohoku.ac.jp
12

satoshi.murata.a4@tohoku.ac.jp

Department of Robotics, School of Engineering, Tohoku University, 6 -6-01, AramakiAzaAoba,
Aoba, Sendai, Miyagi, 980-0845, Japan
Natural Science Division, Faculty of Core Research, Ochanomizu University, 2 -1-1 Ohtsuka,
Bunkyo-ku, Tokyo 112-8610, Japan

Keywords: Reaction-diffusion system, Self-assembly, Physical pattern formation, DNA hydrogel
Pattern formation in reaction-diffusion systems is a phenomenon in which molecules diffuse while
reacting, autonomously forming heterogeneous concentration distrib utions of chemical species [1].
Pattern formation is well known as a mechanism of morphogenesis in biological systems, such asembryogenesis in Drosophila and generation of patterns on the skin surface [2]. If we can artificiallyreconstruct this mechanism, we can construct macroscale molecular systems that far exceed the sizeof molecules. The technology for constructing macro -scale molecular systems is expected to be
applied to artificial organs in the future.
So far, we developed an autonomous linear pattern formation method using a reaction -diffusion
system of DNA in hydrogel media [3,4], in which a steep concentration distribution of chemical
species (DNA) forms a pattern and showed that it can be successfully cascaded. As a next step, we
consider here the possibility of pattern materialization by adding heterogeneity of physical andmechanical properties to the distribution of the chemical species formed.
The proposed reaction-diffusion system forms patterns by polymerization of branched DNA motifs(X motifs) in a highly viscous sol medium [5]. In this system, the four single -stranded DNAs thatcomprise the branched DNA motif are divided into two gro ups that do not polymerize into eachother and diffuse from sources on either side of the sol reaction field. DNA motifs are formed at
equidistant positions where these DNAs meet, and the motifs polymerize in a position -specificmanner to form a DNA hydrogel.
Fluorescence microscopy showed that a linear pattern (bisector pattern between sources) was
formed even in the sol medium. The fluorescence recovery inside and outside the reaction area wasmeasured to quantitatively evaluate the heterogeneity of t he diffusion coefficient. More surprisingly,
we observed that the once formed linear patterns gradually wave in the sol medium. The cause ofthis phenomenon is currently under investigation.
[1] Turing, A. M. "The chemical basis of morphogenesis. Philosophical Transactions of the Royal
Society." London, B 237 (1952): 337-72.
[2] St Johnston, Daniel, and Christiane Nüsslein-Volhard. "The origin of pattern and polarity in the
Drosophila embryo." Cell 68.2 (1992): 201-219.
[3] Abe, Keita, et al. "Programmable reactions and diffusion using DNA for pattern formation inhydrogel medium." Molecular Systems Design & Engineering 4.3 (2019): 639-643.
[4] Abe, Keita, Satoshi Murata, and Ibuki Kawamata. "Cascaded pattern formation in hydrogel
medium using the polymerisation approach." Soft Matter 17.25 (2021): 6160-6167.
[5] Seeman, Nadrian C. "Nanomaterials based on DNA." Annual review of biochemistry 79 (2010):
65.

- 124 -36

O7-2
Force measurement of kinesin-propelled microtubules inswarming using electromagnetic tweezers

1
2

Mst Rubaya Rashid 1

Mousumi Akter 2

rubaya.rashid1993@gmail.com

akter80mousumi@gmail.com

Arif Md. Rashedul Kabir 2

Jakia Jannat Keya 2

kabir@sci.hokudai.ac.jp

jakiajannatk@gmail.com

Kazuki Sada 1,2

Akira Kakugo 1,2

sadatcm@sci.hokudai.ac.jp

kakugo@sci.hokudai.ac.jp

Graduate School of Chemical Sciences and Engineering, Hokkaido University, Sapporo, Japan
Faculty of Science, Hokkaido University, Sapporo, 060-0810, Japan

Keywords: Microtubule, Kinesin, DNA conjugation, Swarm formation, Force of swarm, Magnetic
bead, Electromagnetic tweezers
The Swarming of living organisms such as fishes, birds , and ants is a fascinating display of
coordinated behavior in nature (1). Swarming provides the organisms with several advantages
such as parallelism, robustness, flexibility, and permits exhibiting emergent functions by theorganisms (2). Such attractive features of the swarming of living beings have motivated researchers
working in material science, and engineering to utilize the swarming of self-propelled objects in
artificial environments for sophisticated applications (3, 4). Recently our group has successfully
demonstrated the swarming of a large number of kinesin-propelled microtubules (MTs), a selfpropelled biomolecular machine, where the swarms of MTs exhibited translational and rotationalmotion upon consumption of chemical energy of ATP hydrolysis by kinesins (5). The swarming of
MTs with rotational and translational motion holds great potential as their motion can be harnessedto perform work for nanotechnological applications, e. g. in molecular machines or devices,molecular robotics, etc. To ensure real-life applications of the MT swarms it is a prerequisite toquantify the amount of work that can be harnessed from the swarms. In this work, we attempt toquantify the force associated with the swarming of MTs driven by kinesins. Azide-labeled MTs wereprepared from azide-labeled tubulin using the polymerizing agent guanosine triphosphate. Twocomplementary DNA sequences were used to modify two sets of azide -MTs by azide-alkyne
cycloaddition reaction and the magnetic beads were modified with one of the DNAs. Swarming of
the DNA-modified MTs was performed on a kinesin-coated glass surface and observed by afluorescence microscope. A circular-shaped swarm was formed by the MTs, and the bead was loadedby the swarm. An electromagnetic tweezer (EMTw) was used to apply electromagnetic force (EMF)
on magnetic bead-attached rotational swarms. The force of the circular-shaped MT swarms was
successfully determined from its velocity by applying EMF. The force increases linearly withincreasing the size of the circular swarm. This increase in force arises from the higher number ofactive kinesins driving the larger swarms. Such estimation of the force of the swarm of MTs will
widen its application in nanotechnology as well as in robotics.
[1] Beshers, S. N.; Fewell, J. H. Models of division of labor in social insects , Annual Review ofEntomology, 2001, 46, 413–440.
[2] Niven, J. E. How honeybees break a decision-making deadlock, Science, 2011, 335, 43–44.
[3] Wei, H. X.; Chen, Y. D.; Tan, J. D. & Wang, T. M. Sambot: a self-assembly modular robot system.
IEEE/ASME Trans. Mechatron., 2011, 16, 745–757.
[4] Keya, J. J.; Suzuki, R.; Kabir, A. M. R.; Inoue, D.; Asanuma, H.; Sada, K.; Hess, H.; Kuzuya,
A. and Kakugo, A. DNA-assisted swarm control in a biomolecular motor system, Nature
Communications, 2018, 9, 453.

- 125 -37

O7-3
Order Parameter Analysis of Microtubule Motility
Dynamics
Ma Chen 1,3

Masayuki Yamamura 1

ma.c.ab@m.titech.ac.jp

my@c.titech.ac.jp

Mousumi Akter 2,3

Akira Kakugo 2,3

Akther80mousumi@gmail.com

Gutmann Gregory Spence 3
gutmann@molecular-robotics.co.jp
12
3

kakugo@sci.hokudai.ac.jp

Akihiko Konagaya 3
konagaya@molecular-robotics.co.jp

School of Computing, Tokyo Institute of Technology
Dept. Chemistry, Physical Chemistry, Hokkaido University
Molecular Robotics Research Institute, Co., Ltd.

Keywords: Molecular Robotics, Microtubule Motility Dynamics, Order Parameter Analysis
Microtubules often form streams at high density, which glide in the same directions on Kinesin
coated glass surface in microtubule motility assay. At higher density of microtubules, they tend tomove together (snuggling) to avoid collision and overriding of microtubules. As a result,microtubule groups emerge motion patterns showing straight, curved or wave like trajectories.
In order to analyze the microtubule group motion patterns, we applied dense and sparse opticalflow (DOF and SOF) methods followed by polarity analysis with order parameter. In case of DOF,
the polarity analysis revealed overall difference of microtubule motility dynamics depending tomicrotubule concentration, to some extent.
In order to identify the emergence of motion patterns, SOF method was attempted to the same
video data as used in the SOF method. In this presentation, we will discuss the limitation of
conventional order parameter definition when dealing with parallel and anti-parallel movement of
microtubule dynamics.

- 126 -38

O7-4

Deep Learning Detection of Giant Vesicles
Using a Synthetic Data Setof Confocal Fluorescence Microscopy Images
Soichiro Hiroi 1,2

Taro Toyota 1,3

hiroi-soichiro1729@g.ecc.u-tokyo.ac.jp

cttoyota@mail.ecc.u-tokyo.ac.jp

Zhang Yuhui2

Akihiko Konagaya2

zhang@molecular-robotics.co.jp

konagaya@molecular-robotics.co.jp

1

Graduate School of Arts and Science, The University of Tokyo, 3-8-1 Komaba, Meguro-ku,
Tokyo 153-8902, Japan2
Molecular Robotics Research Institute, Co., Ltd., W304, TITECH Yokohama Venture Plaza,4259-3, Nagatsuta, Yokohama Midori-ku, Kanagawa, 226-8510, Japan
3
Universal Biology Institute, The University of Tokyo, 3-8-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo 1538902, Japan

Keywords: Confocal fluorescence microscopy, Giant vesicle, Deep learning
Confocal laser scanning microscopy has the capability of acquiring cross-section images byremoving fluorescence generated outside the focal plane to be observed. This means that we canconstruct a three-dimensional (3D) image of tiny structures that would be difficult to be physicallysectioned by acquiring multiple images in which the focal plane position is continuously changed.
Therefore, it has been widely used in many scientific fields and is a common method to visualize
the 3D morphology of cell-sized closed lipid bilayer membranes called giant vesicles (GVs).
On the other hand, virtual reality (VR) visualization of microscopic images[1] is useful for theobservation of molecular assemblies in which 3D morphology is important. GV is one of thosemolecular assemblies whose morphology is susceptible to surrounding disturbances[2]. However,when confocal fluorescence microscopy images of GVs are captured from the top to the bottom
while changing the focal plane, the GVs shift their centroid position due to advection or fluctuation
including Brownian motion, and the 3D structure of freely floating GVs could not be correctly
reconstructed.
Therefore, in order to correct the position of each focal plane prior to VR-ization, we conceived
the idea of detecting each GV using an object detection method based on deep learning. Deeplearning is a part of machine learning methods and several deep learning frameworks have been
applied to object detection tasks and achieved great results[3]. In this study, to aim at VR-ization,
we developed a synthetic model of confocal fluoresce microscopy images of GVs. Furthermore,using the teacher data images generated by the synthetic models, we constructed a GV detect modelwith transfer learning based on YOLO, one of the object detection models by convolutional neuralnetworks.
[1] Gutmann, G. S.; Azuma, R.; Konagaya, A. A virtual reality computational platform dedicated forthe emergence of global dynamics in a massive swarm of objects, J. Imaging Soc. Jpn., 2018, 57,
647-653.
[2] Lipowsky, R. Remodeling of Membrane Compartments: Some Consequences of Membrane Fluidity,
J. Biol. Chem., 2014, 395, 253–274.
[3] Anushka; Arya, C.; Tripathi, A.; Singh, P.; Diwakar, M.; Sharma, K.; Pandey, H. Object
Detection Using Deep Learning: A Review, J. Phys.: Conf. Ser., 2021, 1854, 012012.

- 127 -39

O7-5
DNA AFM images in Super-resolution by VR system andDeep Learning
Hu Xiaoran 1,3

Masayuki Yamamura 1

Qing Liu 2

Akinori Kuzuya 2,3

hu.x.ab@m.titech.ac.jp
r412989@kansai-u.ac.jp

kuzuya@kansai-u.ac.jp

Gutmann Gregory Spence 3

gutmann@molecular-robotics.co.jp
1
2
3

my@c.titech.ac.jp

Akihiko Konagaya 3

konagaya@molecular-robotics.co.jp

School of Computing, Tokyo Institute of Technology
Dept. Chemistry and Materials Engineering, Kansai University
Molecular Robotics Research Institute, Co., Ltd.

Keywords: Molecular Robotics, Super Resolution, Atomic Force Microscope Images, Deep
Learning
Atomic force microscopy (AFM) is one of the most popular imaging and characterization
techniques, which has the advantage of analyzing many types of surfaces in nano-scale. Manykinds of research have been done the studies on DNA dynamics and structures with the help ofAFM, so far. However, AFM's tip radius and resolution are still not enough to imaging results of
DNA nano structures, losing the vital information of DNA double strand structure like major
grooves and minor grooves. This study presents a super-resolution model combining VR molecularmodel and deep learning to visualize major and minor grooves from real DNA AFM images.
Applying the model, the reconstruction resolution can be beyond the limits set by tip radius andoriginal imaging resolution. To build high-resolution AFM images, VR DNA molecular model[1] isbuilt to obtain simulated DNA strands, and AFM imaging is simulated to build simulated AFM
images. Tip radius of AFM probe and image resolution are the parameters in the AFM imaging
process to obtain different images by the same simulated DNA model. Then deep learning method
based on Cycle GAN[2] is used to build a super-resolution network to construct detailed
information for DNA images. Finally, real AFM images are used to test the performance of themodel and determine the valid parameters in the image processing section.

[1] Gutmann, G.; Azuma, R.; Konagaya, A. A Virtual Reality Computational Platform Dedicatedfor the Emergence of Global Dynamics in a Massive Swarm of Objects. J. of the Imaging
Society of Japan; 2018, 57 (6); 647–653. https://doi.org/10.11370/isj.57.647[2] Zhu, J.-Y.; Park, T.; Isola, P.; Efros, A. A. Unpaired Image-To-Image Translation Using
Cycle-Consistent Adversarial Networks; 2017; pp 2223–2232.

- 128 -40

O7-6

A 3D hydrodynamic ocean model simulation and its data
analyses targeting waters off Niihama in Seto Inland Sea,
Japan
Masanori Niwano 1

Yoshihide Matoba 1

Fumio Horiguchi 2

Yuriko Ishikawa 2

niwanom@sc.sumitomo-chem.co.jp

12

Sumitomo Chemical Co., Ltd., 3-1-98 Kasugade-naka, Konohana-ku, Osaka 554-8558, Japan
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, 16-1 Onogawa, Tsukuba,
Ibaraki 305-8569, Japan

Keywords: hydrodynamic model, Seto Inland Sea, Niihama, tidal residual current, watertransparency, harmonic analyses
Toward a final goal for developing a model of chemical fate and its aquatic organism effect, ahigh-resolution hydrodynamic ocean model [1] was applied to waters off Niihama in the middle of
the Seto Inland Sea (SIS), Japan. A heating formula depending on distribution of water transparency
was newly incorporated into the model. Using this model, tidal current, temperature and salinity
were calculated in the areas covering the middle of SIS, and then the behaviors at the waters off
Niihama were simulated in detail by using results of the first calculation. The simulation was
performed in 2016 summer when the effects of the chemicals to aquatic organisms seem highly
concerned due to a suppressed convective mixing. The model accurately reproduced spatial andtemporal variations of tidal current, water temperature and salinity observed at the waters off
Niihama as well as the mid SIS [2-3]. Results from the simulation demonstrated that the waters off
Niihama experienced fast water exchange by tidal residual currents enhanced at steep bathymetry
and large vertical water displacement due to propagation of waves generated there in comparison
with the middle of the SIS.
[1] Shimada, N.; Tomiyama, A. A numerical method for solving compressible gas-liquid two-phaseflows, Kagaku Kogaku Ronbunshu, 2005, 31, 15-24.
[2] Takeoka, H. Hiuchi-Nada (in Japanese), in Coastal Oceanography of Japanese Islands,
edited by Coastal Oceanography Research Committee, Oceanogr. Soc. of Jpn, 694–698,
Tokai Univ. , Press, Tokyo, 1985 .
[3] Futamura, A.; Sugimoto, K. Observation of the oceanic structure of stratified region in HiuchiNada, Bull. Yuge Natl Coll. Maritime Tech, 2009, 31, 1-5.

- 129 -

41

10月27日（木）October 27＜プレナリー講演＞ 大ホール
『新たな創薬モダリティー：基礎から社会実装へ』
座長：小比賀 聡（大阪大学大学院薬学研究科）
P-05

久保庭 均（バイオインダストリー協会、中外製薬株式会社） ··· 1「日本のバイオ戦略と創薬力」

P-06

中村 善隆（日本新薬株式会社） ·········································· 3「核酸医薬を用いた難病・希少疾患治療薬研究開発」＜パネルディスカッション＞ 大ホール
Panel Discussion『新しい医薬品の概念が変える医療』 ························ 4
モデレーター：坂田 恒昭（大阪大学共創機構）
パネリスト：
辻 真博（JST 研究開発戦略センター）
萩原 義久（産業技術総合研究所)
小比賀 聡（大阪大学大学院薬学研究科）
藤家 新一郎（ペプチスター株式会社)
小林 博幸（塩野義製薬株式会社）
福澤 薫（大阪大学大学院薬学研究科）＜若手奨励賞受賞記念講演＞ 大ホール
Y-01

江崎 剛史（滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター）···································································· 5「AI創薬の支援を目指したADMEデータのキュレーションと予測モデル構築」- 130 -

＜ランチョンセミナー＞ 桃源・福寿・平安
LS-07

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ························ 6『創薬研究領域で進むAI/機械学習を中心としたクラウド活用のご紹介』
藤川 のぞみ
「創薬研究領域でのAI/機械学習活用のためのMLOps」
中山 洋平「AWSにおけるAI創薬に関する取り組み：GNNに関する研究とOSSのご紹介」
原田 裕平、森下 裕介、岡田 渚「今日から手軽に始める創薬プロセスのクラウド化」

LS-08

エルゼビア・ジャパン株式会社············································ 8『Elsevier R&D Solutionsのご紹介』
出羽 俊和

LS-09

CBI学会 ········································································ 10『AMEDの事業紹介』
塩塚 政孝（AMED)「橋渡し研究プログラム 異分野融合型研究開発推進支援事業のご紹介」
松宮 志麻（AMED)「医療・介護・健康データ利活用基盤高度化事業のご紹介」
友安 弓子（AMED)「医療機器の研究開発及び事業化等の支援についてのご紹介」『CBI学会総会（CBI学会の今後の取り組みについて）』大川 和史（旭化成ファーマ）「創薬研究会の取り組み方針」
今枝 泰宏（Epigeneron）、茂櫛 薫（cBioinformatic）「創薬ベンチャー連携の取り組み方針」
池田 和由（慶應義塾大学/理化学研究所）「若手の会取り組み方針」＜フォーカストセッション＞ 研修室・401
FS-06

CBI 若手研究者、僕たちの RX 〜新しいキャリア、新しいコラボ
レーションのかたち〜······················································ 15
モデレーター： 渡邉 怜子（大阪大学）
渡邉 博文（㈱ウィズメーティス）
高橋 一敏（味の素㈱）- 131 -

講師：
江崎 剛史（滋賀大学）「インシリコ創薬を加速するデータとモデルの扱い方」
清水 祐吾（慶應義塾大学）「公共データを用いた AI モデルの中分子創薬への応用」
叢雲 くすり（化合物空間）「よろしい、ならば創薬だ—人類総創薬プレイヤー時代へ」
FS-07

オミックスの原理研究会··················································· 16
モデレーター：美宅 成樹（名古屋大学名誉教授）
広川 貴次（筑波大学医学医療系）
荻島 創一（東北大学東北メディカル・メガバンク機構）
講師：
富井 健太郎（産業技術総合研究所）「AlphaFold の概要と構造モデルの利用」
美宅 成樹（名古屋大学名誉教授）、澤田 隆介（岡山大学）「ゲノム配列からの『生命の相図』による生物種の定義」
美宅 成樹、澤田 隆介「『生命の相図』からみた SARS-CoV-2 の解析」

＜口頭発表 O8＞『創薬応用（3）/分子ロボティクス』 ·························· 18
座長：本間 光貴（理化学研究所）、川又 生吹（東北大学）
O8-1
O8-2
O8-3
O8-4
O8-5

Shunji Suetaka (The University of Tokyo) "Computational andexperimental studies of hot spots in the c-Myb–KIX interaction"
Kyosuke Tsumura (FUJIFILM Corporation) "Upgrade of AI-AAM
and its application to lead-to-lead and peptide downsizing scaffold
hopping"
Ryuichiro Ishitani (Preferred Networks, Inc.) "Molecular design
method using a reversible tree representation of chemicalcompounds and deep reinforcement learning"
Hirotaka Kondo (Kansai University) "Improvement of a Prototype
VR AFM Manipulation System Emulated by a Dispensing Machine"
Ken Komiya (Japan Agency for Marine-Earth Science & Technology(JAMSTEC)) "Experimental Investigation of Extended Nucleic Acid
Generation Circuits for DNA-based Signal Transduction"- 132 -

P-05

日時： 2022 年 10 月 27 日 10:00-11:00

日本のバイオ戦略と創薬力Japan’s bioeconomy strategy andthe development capability for innovative drugs
久保庭 均
Hitoshi Kuboniwa
バイオインダストリー協会、中外製薬株式会社
Japan Bioindustry Association, Chugai Pharmaceutical Co., Ltd.
約１０年ぶりに打ち出されたバイオエコノミー戦略２０１９は、過去２０年間に欧米から立ち遅れた
日本のバイオ産業の立て直しを図り、２０３０年までにバイオ技術を日本の産業のキーテクノロジーとするための道筋を描いた戦略書である。バイオエコノミー戦略の中で取り上げられた市場のひとつである医薬品産業は、世界的に見てもバイオ技術の社会実装が最も目覚ましく進んだ分野である。日本にとっても、
産業面だけでなく国家安全保障の面からもこの分野の重要性はますます高まっている。
日本のバイオ医薬品産業の２０３０年の姿として、「まだ治療法のない疾患に対する新たな治療法を生み出し、イノベーションで世界の健康と医療に貢献する国として国際社会から認められている」と言うビジョンが、バイオエコノミー戦略の中で語られている。図に示した“創薬イノベーショントライ
アングル”は、このビジョンを実現するための推進力である。革新的な医薬品や治療法を生み出す
ためには①疾患バイオロジー②治療法（モダリティ）③プラットフォーム技術が世界水準に強化されていることと、それらが創発的に刺激し合ってイノベーションを育む“場”の形成が欠かせない。
疾患バイオロジーへの深い理解は、基礎生命科学・医学研究によって支えられる。基礎生命科
学・医学研究から応用への道のりは長い。だからこそ長期的な視点で資源を投入し、その成果も長期的な視点で評価すべきである。我が国の基礎研究に今求められることは、世界水準の基礎研究を数多く育成することや基礎研究を志す若者の育成であり、基礎研究者に過度に“出口”を求める
ことではないと思う。
疾患バイオロジーへの理解が深まり、疾患メカニズムや標的分子の姿が明らかになればなるほど、単独のモダリティによる治療から複数のモダリティを組み合わせて治療が行われることが多くなる。技術の高度化や関連領域の拡大が急速に進む中で、あらゆるモダリティ関連技術を一社が独占することはますます困難になる。オープンイノベーションによる多様な専門性の集積、統合、協業の重要性が加速度的に高まると考える。
「いち早く質の高いプロジェクト（医薬品候補）を創出する力」と「生まれたプロジェクトをいち早く
プロダクト（医薬品）にする力」を合わせた総合力が創薬力である。後者を支える技術をプラットフォーム技術と呼ぶとすると、プラットフォーム技術の層の厚さが“speed to patients”を決める。期待できるプロジェクトが生み出されたとしても、プロダクトにする力がなければ患者さんの元に届けることはできない。我々が今回のパンデミックから学んだことのひとつは、まだ種の段階にある医薬品候- 133 -

1

補をいち早くかつ十分に患者さんの元に届けることの重要性と難しさではないだろうか。
①疾患バイオロジー②治療法（モダリティ）③プラットフォーム技術の各要素分野の強化だけでなく、さまざまな知恵と経験の衝突と融合である創発の場を作ることは“創薬イノベーショントライア
ングル”の重要な要素である。創発の場を形成するための試みのひとつとして、バイオ戦略の重点施策であるバイオコミュニティーの形成がある。
当日は、“創薬イノベーショントライアングル”を強化するという観点から日本のバイオ戦略と創薬力について考えてみたい。

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P-06

日時： 2022 年 10 月 27 日 11:00-12:00

核酸医薬を用いた難病・希少疾患治療薬研究開発
Research and development of nucleic acid medicines
to treat intractable and rare diseases
中村 善隆
Yoshitaka Nakamura
日本新薬株式会社 研究開発本部 創薬研究所 東部創薬研究所
Nippon Shinyaku Co., Ltd.
日本新薬株式会社は、難病・希少疾患への取り組みをすすめており、2020 年度に国産初の核酸医薬品となるデュシェンヌ型筋ジストロフィー（DMD）治療剤ビルテプソの開発に成功しました。
DMD はジストロフィンタンパク質の欠損を原因とする小児期発症の最も頻度の高い遺伝性筋疾患であり、進行性の筋力低下と筋委縮を呈する難病です。ビルテプソはジストロフィンのプレmRNA に作用するアンチセンス型核酸医薬品であり、作用した結果、機能が期待される短縮ジス
トロフィンタンパク質が発現し、症状は相対的に軽症へ導かれると考えられます（エクソンスキッピング療法）。ビルテプソは、20 年以上にわたって核酸医薬研究を進めゲノム創薬・核酸合成技術の実績がある当社と神経・筋疾患領域における研究実績およびエクソンスキップの基礎研究実績を持つ国立精神・神経医療研究センターの産学連携により生まれました。本講演では、国産初の核酸医薬であるビルテプソ開発の経緯について紹介します。
核酸医薬品は疾患の原因となる遺伝子を直接標的とすることから、低分子医薬品では治療が難しい疾患に対しても治療効果を示す可能性があります。一方で、新しいモダリティであることから、体内における安定性や自然免疫系活性化による副作用の発現、標的臓器へのデリバリー等の実用化へのハードルが存在していました。しかし、近年技術が進みこれらの問題を回避できるようになってきた結果、ビルテプソを含め今では複数の核酸医薬品が承認されています。本講演では、
新たな創薬モダリティである核酸医薬のこれまでの開発の流れを概説すると共に、最近、究極の個別化医療と注目された、核酸医薬による「N-of-1」治療の事例についても紹介します。

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Panel Discussion

日時： 2022 年 10 月 27 日 13:30-15:00

新しい医薬品の概念が変える医療
The impact of the new concept of medicines to medical care
医薬品の形は大きく変化してきています。以前は低分子化合物が医薬品の形として主流でしたが、近年は身体の構成成分である核酸もしくは蛋白質が新しい薬の形として社会に受け入れられています。最も注目されるものとして、セントラルドグマを構成する mRNA を用いたワクチンが開発されました。新型コロナウイルス(SARS -CoV-2)に対して効果を上げて、新興感染症に対する福音となっています。また、異物に対する生体防御として働く抗体が医薬品の形を大きく変革させ、抗体医薬品として医薬品の主要な形の一つとなり市場をリードしています。特に抗がん薬、抗自己免疫疾患薬にこの傾向があります。わが国で発明されたアクテムラ、オプジーボなどもこの抗体医薬品です。また最近では、デジタルアプリ治療という IT を駆使した治療方法も開発されています。これは禁煙だけでなく、生活習慣病改善、脳神経系の治療のためにスマートフォン、タブレットなどデジタル端末を用いての治療方法も開発されつつあります。この開発には、ビッグデータと人工知能（AI: Artificial Intelligence）活用が欠かせません。
しかしながら、現在の新しい医薬品の形である核酸医薬品、抗体医薬品やデジタル治療法の基本概念の多くは、日本で発明されたものではありません。そのために現在医薬品の貿易収支は、大きな赤字になっています。
一方、高分子医薬品ばかりではなく低分子医薬品も日本の製薬企業の得意とする医薬品の概念であるので、今後は様々な疾病の標的分子の同定と有効性の高い安全な医薬品候補化合物の逸早い開発および上市が望まれています。
本パネルディスカッションでは本大会の趣旨に沿って、病気で苦しむ患者さんを救うための世界をリードできる医薬品のさらなる新しい概念を日本において推し進めるためには何が足りないか、
また今後どのような方策を産官学で組み立てれば良いかを、産学のご専門の先生方をパネラーとしてお招きして、日本の革新的な研究シーズをどのように社会実装していくかのご意見を伺い議論する場としたい。
座長
坂田 恒昭（大阪大学 共創機構 特任教授）

パネリスト
辻 真博

（科学技術振興機構（JST） 研究開発戦略センター（CRDS） フェロー）

萩原 義久（産業技術総合研究所 バイオメディカル研究部門 副部門長）

小比賀 聡（大阪大学大学院 薬学研究科 教授）

藤家 新一郎（ペプチスター株式会社 取締役 執行役員）

小林 博幸（塩野義製薬株式会社 デジタルインテリジェンス部長）

福澤 薫（大阪大学大学院 薬学研究科 教授 （大会実行委員長））- 136 -

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Y-01

日時： 2022 年 10 月 27 日 15:00-16:30

AI 創薬の支援を目指した ADME データのキュレーションと予測モデル構築
ADME Data Curation and Constructing Prediction Models
for Supporting AI Drug Discovery
江崎 剛史
Tsuyoshi Esaki
滋賀大学データサイエンス・AI イノベーション研究推進センター
Data Science and AI Innovation Research Promotion Center, Shiga University
近年は人工知能（Artificial Intelligence, AI）を始めとする情報科学手法の開発が進み、様々な分野で AI を活用した課題解決や業務改善への期待が膨らんでいる。創薬の分野も例外ではなく、DeepMind 社の AlphaFold に見られる成果もあり、今後ますます AI の貢献が期待される。
創薬の研究開発では、早期に疾患の原因である標的分子と結合する化合物を効率的に探索する情報科学手法の開発が進められている。しかし、結合すると推測された化合物が、医薬品としての適性を持つか否かを予測する手法の開発はあまり進んでいない。医薬品としての適性を評価するために、薬の体内動態（Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion）である ADME を考慮することが必要となるが、水溶性や代謝安定性、膜透過性など、考慮するべき項目が多いことに加え、各試験で異なる条件が設定されるため、予測モデルの構築にまとめて使えるデータは意外に多くない。機械学習を始めとした AI 技術で ADME を予測するモデルを構築するには、同じ実験条件で取得された大量のデータが必要となる。そのため、公共データベースの情報を十分に精査して、予測モデル構築に適したデータセットを作成する必要がある。
そこで、ADME の一つである in vitro のヒト肝ミクロソームによる代謝安定性試験の予測モデルを構築するために、公共データを独自に精査したデータセットを作成し、化合物の構造情報だけを使った予測モデルを構築した 1。その結果、精査して特定の実験条件だけに絞り込んだデータセッ
トを使うことで、代謝安定性の予測精度が向上することを確認することができた。この研究から、AI創薬を加速させるためには、実験条件の精査を行うことが重要であると痛感し、データの精査を簡略化するためのワークフローの構築を開始した。膜透過性など様々な ADME データに対してもキュレーションを行いながら、現在はこれらのデータセットを用いた ADME を予測するモデルの高精度化を目指すとともに、モデルの構築例も公開している 2。
今後は、これらのデータセットを使用した予測モデルの構築を進めると同時に、創薬研究者が自由に ADME 予測モデルを構築できる環境を整備し、AI を活用した創薬の効率化に貢献したい。
【参考文献】
1. T. Esaki, R. Watanabe, H. Kawashima, R. Ohashi, Y. Natsume-Kitatani, C Nagao, K. Mizuguchi,
Data Curation can Improve the Prediction Accuracy of Metabolic Intrinsic Clearance, Mol.
Inform., 2018, 38(1-2); 1800086
2. T. Esaki, T. Yonezawa, D. Yamazaki, K. Ikeda, Prediction Models for Fraction of Absorption andMembrane Permeability using Mordred Descriptors, CBI J., 2022, 22; 46-54- 137 -

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LS-07
CBI 学会 2022 年⼤会 ランチョンセミナー LS-07
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
⽇時： 2022 年 10 ⽉ 27 ⽇ 12:00-13:30
会場：「桃源」(2F)

創薬研究領域で進む AI/機械学習を中⼼としたクラウド活⽤のご紹介
近年の創薬開発を取り巻く環境はモダリティの増加に伴い変化し続けており、⼈⼯知能 (AI)や機械
学習をはじめとした最新技術の導⼊により、データ駆動型創薬へのアプローチも増加しています。
AWS で提供する幅広い機械学習サービスは、研究者の⽇々の反復的な業務プロセスを⾃動化し、データからより深いインサイトを得ることでデータ駆動型創薬を強⼒にご⽀援します。本セミナーでは、創薬研究領域でご利⽤いただける AWS の機械学習サービス、並びに近年注⽬を集めている
Graph Neural Network (GNN) の取り組みのご紹介に加えて、研究者が創薬プロセスの⽣産性を⾼めるために簡便にお使いいただけるソリューション群をハンズオンとしてまとめました。AWS の展⽰ブースでもハンズオンをご紹介しておりますので、是⾮お⽴ち寄りください。

創薬研究領域での AI/機械学習活⽤のための MLOps
シニア機械学習スペシャリストソリューションアーキテクト 藤川のぞみ
製薬業界でも、研究、臨床開発、製造、販売、その後の市場調査と患者サポートなど、さまざまなバリューチェーンで、AI/機械学習が益々活⽤されるようになっています。機械学習の実応⽤では、データの収集から機械学習モデルの開発、運⽤まで、機械学習の開発運⽤のライフサイクルを円滑に進めることが肝要ですが、そのための実践⼿法である MLOps※が近年注⽬を浴びており、創薬研
究領域でも取り組みが進められています。本セッションでは、特に創薬研究領域の AI/
機械学習活⽤において、AWS を活⽤した MLOps の取り組みとしてどのようなものがあるのか、どのような課題をどのようなアプローチで解決しているのか、できるのかなどをご紹介します。
※ MLOps とは、機械学習のシステムを⾼速に信頼性⾼く開発、運⽤していくための実践⼿法を指す造語。

AWS における AI 創薬に関する取り組み：GNN に関する研究と OSS のご紹介
Amazon ML Solutions Lab 中⼭洋平
AWS では AI、機械学習に関する研究や、創薬領域への応⽤のための OSS ライブラリの開発など様々な取り組みを⾏っています。本セッションでは、特にグラフデータ、GNN に関するトピックを取り上げ、創薬領域における研究、活⽤事例、DGL および DGL-LifeSci 等の OSS の概要をご紹介します。

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今⽇から⼿軽に始める創薬プロセスのクラウド化
エネルギー・化学・ヘルスケアライフサイエンス ソリューション部
ソリューションアーキテクト 原⽥裕平、森下裕介、岡⽥渚
AWS では、HPC (High Performance Computing) やデータ分析、機械学習 など様々な⽬的に適合する
200 を超えるサービスを提供しており、これらを組み合わせることで、多種多様な研究者のニーズを満たすことが可能です。AWS ヘルスケア・ライフサイエンスソリューションアーキテクトチーム
では、⽇々研究者を⽀援させて頂いている中、特にニーズの⾼い構成をハンズオンやソリューショ
ンとして整備・開発しております。新たなパラダイムや技術が次々と登場する昨今において、これらのコンテンツを活⽤することで、クラウドの知識がなくとも、わずか数時間で⼤規模で低コストな研究者個別の環境を⽴ち上げることができ、実際に体験・評価いただくことが可能です。本セッションではまず、ヘルスケア・ライフサイエンス業界に対する AWS の取り組みや活⽤事例を紹介し、続いて具体的にどのようなユースケースに対して我々のハンズオンやソリューションが活⽤可能かを説明致します。

AWS ヘルスケア・ライフサイエンスのご紹介ページ：
https://aws.amazon.com/jp/local/health/
お問い合わせ先：https://aws.amazon.com/jp/contact-us/- 139 -

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LS-08LS-09
CBI学会2022年⼤会

ランチョンセミナー

2022年10⽉27⽇
会場

LS-09

12:00-13:30

福寿（2階）『AMEDの事業紹介』
国⽴研究開発法⼈⽇本医療研究開発機構（AMED）は、基礎から実⽤化までの⼀貫した医療研究開発の推進及びその成果の円滑な実⽤化を図るため多くの事業を展開しています。
本セッションでは、モダリティ等を軸とした AMED の６つの「統合プロジェクト」の中、３つのプロジェクトを推進されている 3 名のご担当者を演者として迎え、最新の取り組みについて御紹介いただきます。
Project2

医 療 機 器・ヘルスケアプロジェクト

Project4

ゲノム・データ基盤プロジェクト

Project6

シーズ 開 発・研 究 基 盤プロジェクト

どの取り組みにおかれましても、医療系に限らず異分野の研修領域を融合して、初期の研究
成果をしっかりと拾い上げ、イノベーションにつなげるための多くの⼯夫がなされています。
今回ご紹介する AMED の取り組みは、アカデミア、製薬企業、ソリューションベンダー、ベンチャー企業を巻き込んだ創薬エコシステムの醸成を⽬指す CBI 学会としては強い関⼼がある領域となります。CBI 学会のみなさまに、ぜひご参加いただき、AMED の取り組みについて理解を深め、連携するためのアイディアを獲得していただきたいと思います。
1．橋渡し研究プログラム異分野融合型研究開発推進⽀援事業のご紹介
国⽴研究開発法⼈⽇本医療研究開発機構（AMED）
シーズ開発・研究基盤事業部 拠点研究事業課

塩塚政孝

2．医療・介護・健康データ利活⽤基盤⾼度化事業のご紹介
国⽴研究開発法⼈⽇本医療研究開発機構（AMED）
ゲノム・データ基盤事業部健康・医療データ研究開発課

松宮志⿇

3．医療機器の研究開発及び事業化等の⽀援についてのご紹介
国⽴研究開発法⼈⽇本医療研究開発機構（AMED）
医療機器・ヘルスケア事業部医療機器研究開発課- 142 -

友安⼸⼦

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橋渡し研究プログラム異分野融合型研究開発推進支援事業のご紹介
国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）
シーズ開発・研究基盤事業部 拠点研究事業課 塩塚政孝
AMED では，アカデミア等の優れた基礎研究の成果を臨床研究・医療実用化へ効率的に橋渡しするた
めに研究費等の支援を行っています。
AMED が実施する橋渡し研究プログラム 異分野融合型研究開発推進支援事業では，文部科学大臣が認定した橋渡し研究支援機関の中から，異分野融合型研究開発シーズの支援を実施する 5 つの機関（東北大学・慶應義塾・京都大学・大阪大学・九州大学）を公募により選定しています。これら 5 つの機関
では，医歯薬系以外の領域の先端技術・知識を利活用し，研究の早期段階から医療応用に向けて開発するシーズを発掘・選定し，研究開発費を配分するとともに，伴走支援することにより育成を行っています。対象となるシーズは，当該機関内だけでなく機関以外が有する研究シーズについても支援しています。また，医療応用に向けたセミナー・シンポジウム等も実施しています。これらの取組を通して，異分野融合型研究開発シーズの早期支援を強化するとともに，橋渡し研究支援の質の向上を図ります。
橋渡し研究プログラムでは，異分野融合型研究開発推進支援事業の他にも，11 の橋渡し研究支援機
関（北海道大学・東北大学・筑波大学・国立がん研究センター・東京大学・慶應義塾・名古屋大学・京都大学・大阪大学・岡山大学・九州大学）の研究支援基盤を活用し，臨床研究中核病院と円滑な連携をとりつつ，シーズの研究開発を積極的に支援しています。対象とする研究シーズは，機関内外のいずれも対象としており，対象疾患や医薬品・医療機器等の区別なく，基礎から臨床までの研究開発段階に応じた切れ目のない支援メニューを用意している点を大きな特徴としています。
●異分野融合型研究開発シーズ（橋渡し研究支援機関のうち５機関が公募・採択し研究費を配分）●シーズ A（橋渡し研究支援機関が公募・採択し研究費を配分）●preF・シーズ F・シーズ B・シーズ C（橋渡し研究支援機関が支援シーズを審査後，AMED が公募・採択し研究費を配分）
これらは橋渡し研究支援機関が支援するシーズに対して研究費等の支援を行う，研究者の皆様にとって魅力的な研究支援プログラムです。まずは橋渡し研究支援機関にお気軽にお問い合わせいただき，医療技術の実用化に向けた研究開発実施のためにぜひとも有効活用ください。

文部科学省 橋渡し研究プログラム パンフレットより（https://www.mext.go.jp/content/20220308-mxt̲life-000013675̲1.pdf）- 143 -

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医療・介護・健康データ利活用基盤高度化事業のご紹介
国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）
ゲノム・データ基盤事業部健康・医療データ研究開発課 松宮志麻
AMED では，5G、4K・8K などの通信・放送技術や、AI（人工知能）解析、IoT センサーの活用が、従来の医療に変革をもたらし得るものとして、こうした新技術の活用を見据えた医療を推進するため、医療・介護・健康データ基盤を高度化し、新たな医療モデルの構築に向けた取組及び研究 開発を実施しています。例えば、以下のような研究事業を実施しています。
① ８Ｋ等高精細映像データ利活用研究事業
高精細映像データ等をもとに人工知能技術によって診療支援を行うシステムの医療上の有用性等の検証を行うなどして、医療現場に大きな変革をもたらす可能性のある日本発の医療機器等を振興しています。
（医療機器開発推進研究事業「大腸がん抑制を可能とする、人工知能にもとづく内視鏡診断
支援ソフトウェア」H30 年 12 月に PMDA から AI を活用した医療機器（注）がとして日本で初めて承認されています。
（注）診断（腫瘍かどうかを判断）するソフトウェア「EndoBRAIN®」）② 認知症対応型ＡＩ・ＩoＴシステム研究推進事業
高齢化が急速に進む日本において、認知症の発症や進行の仕組みの解明、予防法・診断法・治療法等の研究開発が重要視されています。認知症に伴う行動・心理症状（叫声、拒絶、徘徊等）（BPSD：
Behavioral and Psychological Symptoms of Dementia）について、IoT センサーで得たデータと従前のケア方法を AI 解析して介護者に通知することで、BPSD の発症を予防し、介護負担を軽減する効果があるという新たな知見が得られつつあります。AMED においては、複数の研究者による IoT
データ基盤を構築、IoT データ等の収集、クラウドを活用した BPSD の事前予測に関する AI 解析を行い、実利用に対応する精度向上を目指し研究開発を実施しています。
AMED においては，上記の事業を始め、医療・介護・健康データを利活用する研究開発を行っています。本事業等にご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお問合せください。
●８Ｋ等高精細映像データ利活用研究事業●認知症対応型ＡＩ・ＩoＴシステム研究推進事業

問い合わせ先：AMED 医療・介護・健康データ利活用基盤高度化事業 enkaku-net@amed.go.jp- 144 -

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医療機器の研究開発及び事業化等の支援についてのご紹介
国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）
医療機器・ヘルスケア事業部医療機器研究開発課 友安弓子
医療機器・ヘルスケアプロジェクトでは、文部科学省、厚生労働省、経済産業省、総務省の 4 省が所管する事業を推進しており、文部科学省事業で支援している主に基礎フェーズの研究課題を厚生労働省、経済産業省、総務省事業に導出する等基礎から実用化までの一貫した医療研究開発の推進、その成果の円滑な実用化を図っています。
医療機器の研究開発においては、AI・IoT 技術や計測技術、ロボティクス技術等を融合的に活用し、診断・治療の高度化のための医療機器・システム、医療現場のニーズが大きい医療機器等に関する研究開発を推進しています。
特に、以下のようなテーマの研究開発に重点的に取り組んでいます。
・計測、微細加工、生体親和性の高い素材等、医療分野への応用を目指した要素技術
・検査・診断の簡易化や、精度向上・常時計測等の早期化に関する技術
・診断・治療の高度化や一体化のための、デジタル化・データ利活用や複数機器・感染症、各種災害等の対応に必要となる海外依存度の高い医療機器（部品・消耗品を含む）
さらに、基盤整備においても、医療分野以外の研究者や企業も含め適切に研究開発を行うことができるよう、実用化に向けたコンサルテーション、人材支援・育成など、必要な支援に取り組んでいます。
【医療機器・ヘルスケアプロジェクト 事業一覧】
https://www.amed.go.jp/program/list/index02.html- 145 -

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CBI学会2022年⼤会

ランチョンセミナー

2022年10⽉27⽇

LS-09

12:00-13:30（AMED事業紹介が終了後に開始）
会場

福寿（2階）『CBI学会総会』
CBI 学会は、化学（Chemistry）、⽣物学（Biology）、情報計算学（Informatics）という３
つの学問分野に関わる先端的な研究開発の基盤構築をめざして活動を開始いたしましたが、現在では取り扱う研究領域を創薬に関連する幅広い領域に拡⼤しています。特に AI、ビッグデー
タ、ロボットによる⾃動化の創薬への活⽤、モダリティーの多様化が同時並⾏で進む「創薬トランスフォーメーション」の時代を迎え、学会として果たすべき役割を模索している段階です。
また、学会として「創薬エコシステム」の⼀翼を担い、これを真に定着させていくために、多様な領域で活躍されるみなさまに議論いただく場を新たに提供していきたいと考えています。
これまでは、主に製薬企業、ＩＴソリューションプロバイダー企業、アカデミアに所属されるみなさまを中⼼に創薬の議論がなされていましたが、これ加えて、創薬/AI ベンチャー企業、
また、起業を⽬指す⽅やそれを⽀援する投資家の⽅々にも⾃由に議論に参加し、連携いただく
機会を積極的に作りたいと考えています。これにより、産官学、専⾨領域、国内外、世代を超えて幅広い⼈財がつながり、お互いに学び合うことで成⻑できる機会を提供できると確信しています。特に、これから創薬を担う若⼿の⽅が参加しやすい環境を整えることで、サイエンスの対話を活性化できるよう取り組みを進めています。
本セッションでは、「AMED 事業の紹介」に引き続いて、「CBI 学会総会」を開催させていただき、今後の CBI 学会のあり⽅について、学会員のみなさまと意⾒交換をする場にさせていただきたいと思います。特に以下の３つの新たな試みについてご紹介させていただき、ご意⾒を賜りたいと思いますので、ぜひともご参加いただけますよう御願い申し上げます。
1．創薬研究会の取り組み⽅針
創薬研究会担当

旭化成ファーマ⼤川和史

2．創薬ベンチャー連携の取り組み⽅針
ベンチャー連携担当

Epigeneron

今枝泰宏

cBioinformatic

茂櫛薫

慶應義塾⼤学/
理化学研究所

池⽥和由

3．若⼿の会取り組み⽅針
若⼿の会担当- 146 -

14

FS-06

日時： 2022 年 10 月 27 日 13:30-15:00
場所： 研修室CBI 若手研究者、僕たちの RX〜新しいキャリア、新しいコラボレーションのかたち〜
CBI Young Researchers, Our RX~New Career, New Collaboration~
AI、そしてデジタルコミュニケーションをはじめとする DX 技術の急激な発達により、今後研究は大きく変わっていきます。CBI 若手の会では、新しい時代の研究者の声を発信し、新しい研究アイデア、新しいコラボレーションを生み出し、多様なキャリアを後押しする活動を行っています。
本フォーカストセッションでは、データサイエンス、AI、インシリコ創薬分野で活躍している研究者にスポットを当て、各々の挑戦的な課題に対する最新の研究内容についてお話頂くのとともに、本セッションに参加する皆様と議論を交え、新しいコラボレーションが生まれるきっかけをつくりたいと思います。
モデレーター：渡邉怜子（大阪大学）、渡邉博文（(株)ウィズメーティス）、高橋一敏（味の素(株)）1. インシリコ創薬を加速するデータとモデルの扱い方
江崎 剛史 (Tsuyoshi Esaki)
滋賀大学 (Shiga Univ.)
膨大なデータを有効活用して創薬に活かすためには、実験条件が統一されたデータを多く集
め、インシリコモデルを構築することが重要である。そして、集めたデータや構築したモデ
ルは、世界中の研究者に共有し、自由に使える環境として整えることも必要となる。本講演
では、データ分析の土台となるデータのキュレーションとモデル共有について議論したい。
2. 公共データを用いた AI モデルの中分子創薬への応用
清水 祐吾 (Yugo Shimizu)
慶應義塾大学 (Keio University)
AI 創薬において ChEMBL や PubChem 等の公共データベースは重要なデータ取得源となっている。一方で、実際に開発に用いる化合物と公共データベースに含まれる化合物の間には化合物空間上において大きな距離があることが多く、公共データで学習した AI モデルの適用には限界がある。本講演ではこのような事象の例として、タンパク質間相互作用標的を対象とした、(新たなモダリティである)中分子による阻害剤探索における公共データモデルの実情と新規実験データの取得によるモデル精度向上の手法について紹介する。また、この手法を活用した感染症への取り組みについても紹介する。
3. よろしい、ならば創薬だ―― 人類総創薬プレイヤー時代へ
叢雲くすり (Kusuri Murakumo; @souyakuchan)
化合物空間 (chemical.space)
計算創薬手法の開発･活用は広まってきたものの、既存のベンチマークセットではなく現実の創薬標的を対象として実地経験を積める機会は(個別プロジェクトとして予算が獲得できていない限りは)少ない。測定済みデータセットでお膳立てされたコンペは珍しくないが、本来の創薬研究開発で行われるように任意の構造の活性化合物候補が提案されるとなると、新たに実測しないと意味が無いので競技化するのが難しい。一方、実際にアッセイの実施を催しに含め、予測へのフィードバックが参加者に与えられる形式のイベントも近年いくつか開催されており、腕を磨くには好適な機会となっている。オープンサイエンス潮流を汲んだ
COVID Moonshot のような実戦の試みもある。それぞれ実際に参加してみた上での概観を紹介する。プレイヤーの裾野が広がることを期待したい。
企画：CBI 若手の会有志（https://wakate.cbi-society.info/wakate/)：熊澤啓子（帝人ファーマ（株））、増田友秀（東レ(株)）、加藤幸一郎（九州大学）、池田和由（理化学研究所/慶應大学）- 147 -

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FS-07

日時： 2022 年 10 月 27 日 13:30-15:00
場所： ４０１「オミックスの原理」研究会（2022 年会）"Omics Principles" Committee (annual meeting 2022)
開催趣旨：
ゲノム解析技術の発展により種毎あるいは個人毎の全ゲノムは確実に得られるようになりました。そのことのインパクトは大きく、個々の遺伝子や変異などについて重要な情報が得られるようになりました。しかし、生物全体がどのように設計されているか？という原理は、依然分からない状態です。さらに広く考えると、生物の分子レベルから個体レベル、さらに生態系まで原理的な問題はまだ十分明らかになっていないと思います。最も基本的なビッグデータである全ゲノムが手に入る現在、私たちは「原理的な問題」が最も喫緊の課題と考えています。
今回の FS も、いくつかの課題について議論しますので、色々な分野の方々に参加していただ
きたいと思います。

モデレーター：

美宅 成樹 (Shigeki Mitaku)
名古屋大学名誉教授 (Nagoya University, emeritus professor)
広川 貴次 (Takatsugu Hirokawa)
筑波大学医学医療系 生命医科学域 (University of Tsukuba)
荻島 創一 (Soichi Ogishima)
東北大学東北メディカル・メガバンク機構(Tohoku Medical Megabank Organization, Tohoku University)

1. AlphaFold の概要と構造モデルの利用
富井健太郎 (Kentaro Tomii)
産業技術総合研究所 研究チーム長 (AIST, research team leader)
AlphaFold は、コンタクト予測と鋳型タンパク質検索(の結果)を、self-attention をはじめとする深層学習の技術を用いて統合し、天然変性領域などを除く大部分のタンパク質ドメイ
ンに対して「高精度」立体構造予測を可能にしている。本発表では、AlphaFold の拠って立つ技術とデータおよび構造生物学における AlphaFold モデルの利用について紹介する。

2. ゲノム配列からの『生命の相図』による生物種の定義
美宅 成樹 (Shigeki Mitaku)
名古屋大学名誉教授 (Nagoya University, emeritus professor)
澤田 隆介 (Ryusuke Sawada)
岡山大学 学術研究院医歯薬学域薬理学助教 ()生物体は多くのタンパク質の複雑なネットワークでできているにもかかわらず、非常に高い安定性を保っています。この問題を解決するために、私たちは物質の熱力学的な安定性とのアナロジーによって、比較的少ないパラメータで生物の安定性を定義することを試みてきた。その結論として、ゲノム配列全体におけるコドン毎のヌクレオチド組成をパラメータとして、『生命の相図』を描くことができることを見出しました。この相図を用いると、生物の種や属という分類の違いも定義できる可能性があります。このことから、進化についての新しい見方を提起できると考えています。

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16

3.『生命の相図』からみた SARS-CoV-2 の解析
美宅 成樹 (Shigeki Mitaku)
名古屋大学名誉教授 (Nagoya University, emeritus professor)
澤田 隆介 (Ryusuke Sawada)
岡山大学 学術研究院医歯薬学域薬理学助教 (Okayama University)
ウィルスが宿主を変える時、何が起こるかを『生命の相図』から考察し、最近の SARSCoV-2 についてゲノム配列の解析を行ってみました。前の講演で説明したゲノム配列からのヌクレオチド組成空間内で、ウィルスゲノムがどのように移動しているかを解析してみたのです。その結果、宿主をコウモリから人へと移ったときに、宿主のヌクレオチド組成の移動
方向と、ウィルスゲノムの移動方向が完全に一致していました。そして、ターゲットの組成
空間での移動の途中に多くの変異が導入され、何回の感染の波が起こっていると考えられました。私たちはウィルスの専門家ではないのですが、『生命の相図』によって人獣感染症の一つの側面を解析できたのではないかと考えています。

- 149 -17O8-1

Computational and experimental studies of hot spots in thec-Myb–KIX interaction
Shunji Suetaka 1

Yuuki Hayashi 1,2

shunji-suetaka@g.ecc.u-tokyo.ac.jp

hayashi@bio.c.u-tokyo.ac.jp

Munehito Arai 1,3
arai@bio.c.u-tokyo.ac.jp

1

2

3

Department of Life Sciences, Graduate School of Arts and Sciences, The University of Tokyo,
3-8-1 Komaba, Meguro, Tokyo, 153-8902, Japan
Environmental Science Center, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo, Tokyo, 1130033, Japan
Department of Physics, Graduate School of Science, The University of Tokyo, 3 -8-1 Komaba,
Meguro, Tokyo, 153-8902, Japan

Keywords: Protein–protein interaction, Hot spot, Peptide
Protein-protein interactions (PPIs) play key roles in biological functions. Since undesired PPIs
can cause serious diseases, inhibiting the PPIs is a promising strategy for therapeutics. However,developing inhibitors targeting PPIs is challenging due to their large and flat interfaces. A key
challenge in solving this problem is to identify energetically favorable residues in PPIs, called “hotspots” [1].
The KIX domain of the CREB-binding protein interacts with many transcription factors,
including c-Myb, and is implicated in serious diseases [2]. Thus, inhibitors of the c-Myb–KIX
interaction is potentially useful as antitumor agents. Here, we computationally and experimentallyinvestigated hot spots in the binding of KIX to c-Myb. To identify the hot spots, we used various
computational tools including AlphaFold 2. Then, we experimentally searched for the host spots on
KIX using an alanine scanning mutagenesis for 21 residues at the c-Myb binding interface of KIX.
The changes in the stability and c-Myb binding affinity of the 21 mutants of KIX were examinedby circular dichroism and isothermal titration calorimetry, respectively. We found that three KIX
mutants reduced the c-Myb binding affinity by more than 2 kcal/mol, indicating that these residues
are the hot spots for c-Myb binding of KIX.
Comparison of the computational alanine scanning mutagenesis with the experimental results
showed that the mCSM program [3] outperformed other computational methods in predicting th e
hot spots of KIX. In addition, we propose a method to find hot spots using the pLDDT scores
predicted by AlphaFold 2, which was the second best method for predicting the host spots of KIX.
These results may be useful in computationally identifying hot spots in PPIs.
[1] Bogan, A. A.; Thorn, K.S. Anatomy of hot spots in protein interfaces, Journal of Molecular
Biology, 1998, 280, 1–9.
[2] Thakur, J. K.; et al., Molecular recognition by the KIX domain and its role in gene regulation ,Nucleic Acids Research, 2014, 42, 2112–2125.
[3] Pires, D. E.; et al., mCSM: predicting the effects of mutations in proteins using graph -based
signatures. Bioinformatics, 2014, 30, 335–342.

- 150 -

18

O8-2

Upgrade of AI-AAM and its application to lead-to-leadand peptide downsizing scaffold hopping
Kyosuke Tsumura 1

Jun Nakabayashi 1

kyosuke.tsumura@fujifilm.com

jun.nakabayashi@fujifilm.com

Shino Ohira 1
shino.ohira@fujifilm.com

1

Analysis Technology Center, FUJIFILM Corporation, 210 Nakanuma, Minamiashigara-shi,
Kanagawa 250-0193, Japan

Keywords: AI Drug Discovery, LBDD, de novo design, PPIs, AI-AAM
The failure rate in drug discovery and development after in vivo and vitro testing is higher than
90% [1]. To minimize the rate, we developed a scaffold hopping methodology called Artificial
Intelligence-Amino Acid Mapping (AI-AAM) to obtain hit compounds from a known hit ligand
maintaining the binding affinities to its target protein [2]. Since it was highly essential to use thedescriptors that could represent binding affinities for the purposes, we designed a molecularsimulation-based descriptor, Amino Acid Mapping (AAM), assuming protein–ligand binding could
be described as the set of interactions between amino acids and the ligand. As an extension of theprevious work, we upgraded AI-AAM to automatically find and design a lead compound from aknown lead ligand and a hit compound from a bioactive peptide (Fig. 1). Here, we provide a brief
description of the content of each work (see our posters for the detail).
Search and design for compoundswith equivalent AAM descriptors using AI

Computation of AAM descriptors
using molecular simulations

Lead-to-lead

Scaffold
hopping

×

◎

×

×

×

○

AAM
Descriptors
Downsizing

Scaffold
hopping

Fig. 1 Overview of AI-AAM[1] D. Sun.; et al., Why 90% of clinical drug development fails and how to improve it? Acta Pharm.
Sin. B. 2022, 12, 3049.
[2] K. Tsumura.; et al., A newly developed method based on AI-oriented amino acid interaction
mapping (AI-AAM) for efficient virtual scaffold hopping, CBI Annual Meeting 2018, P2-02.

- 151 -

19

O8-3

Molecular design method using a reversible tree
representation of chemical compounds and deep
reinforcement learning
Ryuichiro Ishitani 1

Toshiki Kataoka 1
kataoka@preferred.jp

ishitani@preferred.jp

Kentaro Rikimaru 1
krikimaru@preferred.jp

1

Preferred Networks, Inc., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo,100-0004, Japan

Keywords: deep learning, reinforcement learning, drug design
Automatic design of molecules with specific chemical and biochemical properties is an important
process in material informatics and computational drug discovery. In this study, we designed a novel
coarse-grained tree representation of molecules (“RJT”) for the aforementioned purposes, which isreversely convertible to the original molecule without external information. By leveraging thisrepresentation, we further formulated the molecular design and optimization problem as a treestructure construction using deep reinforcement learning (“RJT-RL”). In this method, all theintermediate states of reinforcement learning and the final structures are convertible to valid
molecules, which could efficiently guide the optimization process in simple benchmark tasks. We
further examined the multi-objective optimization and fine-tuning of the reinforcement learningmodels using RJT-RL, demonstrating the applicability of our method to more realistic tasks in drug
discovery.

- 152 -

20

O8-4
Improvement of a Prototype VR AFM Manipulation System
Emulated by a Dispensing Machine
Hirotada Kondo1

kondo@vraide.jp

Akinori Kuzuya1,2,3

kuzuya@kansai-u.ac.jp

Gutmann Gregory Spence2

gutmann@molecular-robotics.co.jp

Akihiko Konagaya2

konagaya@molecular-robotics.co.jp

Organization for Research and Development of Innovative Science and Technology, Kansai University
Molecular Robotics Research Institute, Co., Ltd.
3
Department of Chemistry and Materials Engineering, Kansai University
1
2

Keywords: Molecular Robotics, VR Simulation, Atomic Force Microscope, DNA origami

Molecular manipulation using a microscope probe tip is one of promising approaches to be applied not
only for observation but also for selective molecular capture and microfabrication. In order to solve
difficulties in operations of molecular manipulation using microscope imaging, we propose a VR system
for interactive and intuitive molecular operations. The system consists of a virtual Atomic ForceMicroscope (VAFM) as a molecular-sized robot arm, virtual molecules, and a remote machine operationinterface. Our virtual nano-mechanical DNA origami device (VDNA pliers) attached on the VAFM canbind a single target molecule selectively, so that it works as a gripper of the robot arm.
We developed a VAFM with remote machine operation interface on the VR system to manipulate adispensing machine that emulates a real AFM, with hand movements and to observe the movements. We
also improved the system for obtaining more detailed hand information and for modifying the virtual
cantilever movements on the VAFM with machine learning techniques to increase the speed and accuracyof the movements.

[1] Gregory Gutmann, Ryuzo Azuma, Akihiko Konagaya: A Virtual Reality Computational Platform
Dedicated for the Emergence of Global Dynamics in a Massive Swarm of Objects, J. of the Imaging
Society of Japan, 2018, 57(6), 647-653.
[2] Akinori Kuzuya, Yusuke Sakai, Takahiro Yamazaki, Yan Xu, Makoto Komiyama: NanomechanicalDNA origami 'single-molecule beacons' directly imaged by atomic force microscopy, Nature Commun.,
2011, 2, 449.

- 153 -

21

O8-5

Experimental Investigation of Extended Nucleic Acid
Generation Circuits for DNA-based Signal Transduction
Ken Komiya 1

Chizuru Noda 1

komiyak@jamstec.go.jp

1

Institute for Extra-cutting-edge Science and Technology Avant-garde Research (X-star), Japan
Agency for Marine-Earth Science & Technology (JAMSTEC), 2-15 Natsushima-cho,
Yokosuka, Kanagawa, 237-0061, Japan

Keywords: DNA generation circuit, DNA-based computing, molecular robotics
We had previously proposed various types of extension for a DNA generation circuit that generate
single-stranded DNA molecules as signals at a physiological temperature in response to nucleic acid
inputs [1]. For the purpose of nucleic acid testing and construction of synthetic signal transduction
systems for DNA-based computing and molecular robotics, its modular architecture allowing
modulation of signal generation performance via design and combination of template DNA strands
is promising [2-4]. In the present study, we experimentally investigated the DNA generation circuit
in terms of the input nucleic acid forms and fluorophore-modified DNA probes. In addition,
application of the DNA generation circuit within a tiny solution environment towards digitalbioassay and connection to the other DNA-based computing reaction for achieving more intelligent
functions of DNA-based artificial molecular systems will be discussed.
[1] Komiya, K.; Yamamura, M. Cascading DNA generation reaction for controlling DNA
nanomachines at a physiological temperature, New Generation Computing, 2015, 33, 213-229.
[2] Komiya, K.; Komori, M.; Noda, C.; Kobayashi, S.; Yoshimura T.; Yamamura, M. Leak-freemillion-fold DNA amplification with locked nucleic acid and targeted hybridization in one pot,
Organic and Biomolecular Chemistry, 2019, 17, 5708-5713.
[3] Komori, M.; Komiya, K.; Shirakawa, T.; Morikawa, T. J.; Yoshimura, T. Measurement of
microRNA with isothermal DNA amplification on fully automated immunoassay analyzers,
Analytical and Bioanalytical Chemistry, 2019, 411, 3789-3800.
[4] Sato, Y.; Komiya, K.; Kawamata, I.; Murata S.; Nomura, S. M. Isothermal amplification of
specific DNA molecules inside giant unilamellar vesicles, Chemical Communications, 2019, 55,9084-9087.

- 154 -

22

CBI 学会 2023 年大会開催のご案内大規模データが切り拓く次世代ヘルスケア～ゲノム情報・診療情報が創り出す新しい創薬と医療～
会期：2023 年 10 月 24 日(火)－26 日(木)次世代ヘルスケアの実現に向けて、ゲノム情報や医療・健康情報の大規模データの利活用が国内外で急速に進んでおり、創薬においてはすでに全ゲノム情報の活用が強力なアプロー
チとなっています。実際、ヒト遺伝学が薬剤開発の成功確率を上げることが明らかになり、臨床試験 Phase I までの開発品の中で、ヒト遺伝学的な背景がある薬剤の承認確率は約 4 倍とされています。Missense・Deleterious 変異の時には、さらに成功確率が上がるといわれています。
特に印象的なのは、
2021 年に米国 FDA により承認された新規薬剤の 3 分の 2 は、
ヒト遺伝学のエビデンスに基づくものであったという報告です。すなわち、創薬においては、
ゲノム情報を活用して、いかに開発期間を短縮し、成功確率を上げるかが重要課題になっています。
このような状況の中で、英国では Genomics England が Discovery Forum を形成し、製薬・臨床検査・バイオインフォマティクス等に関わる、日本企業を含む 120 社以上が参画して、ゲノム情報や医療情報を活用した創薬、次世代ヘルスケアの開発が始められています。
国内でも、製薬企業を中心に日本人のゲノム情報基盤の拡充を求める声が高まり、東北大学
東北メディカル・メガバンク機構が、文部科学省及び、同機構が製薬企業 5 社と形成した「全ゲノム情報と医療・健康情報の統合解析コンソーシアム」と協力して、前向きコホートに参加している一般住民 10 万人の全ゲノム情報と医療・健康情報の統合解析を通じた、革新的な医薬品開発を推進しています。
さて、2023 年度の CBI 学会大会では、大規模データを利活用し、情報科学、計算化学、
創薬化学、生物学、医療などの分野で、次世代ヘルスケアの開発で活躍されている研究者、専門家の先生をお招きして、講演して頂きます。ウィズ・ポストコロナにより加速した DXを背景に、いかにゲノム情報、医療・健康情報の基盤を形成し、データサイエンス・AI を活用して、新しい医療・創薬の実現に挑むか、その戦略を一緒に考えましょう。最新の研究を共有し、そして、今後私たちが向かうべき方向性を議論する機会になれば幸いです。
医療・創薬関係者だけではなく、幅広く健康と暮らしに関係する産業界の方々、また、ア
カデミアの方々のご参加、さらに、大規模データを利活用して実際に次世代ヘルスケアの実
現に取り組んでいる方々はもちろん、これから始めてみようという興味をお持ちの方々の積極的なご参加、をお待ちしております。

CBI 学会 2023 年大会
大会長

山本 雅之（東北大学 東北メディカル・メガバンク機構）

実行委員長

荻島 創一（東北大学 未来型医療創成センター/東北メディカル・メガバンク機構）- 155 -CBI 学会 2022 年大会

Chem-Bio Informatics Society Annual Meeting 2022

2022 年 10 月 24 日発行

October 24, 2022

編集責任：坂田 恒昭

Editor in chief :Tsuneaki Sakata, Kaori Fukuzawa

Production Director :Akihiko Konagaya

福澤 薫

制作責任：小長谷 明彦
制作： 小澤 陽子
岸 早絵

小宮山 直美高澤 恵

塩塚 真理

Production Staff :Yoko Ozawa, Naomi Komiyama, Mari Shiozuka,

藤田 真澄

発行：CBI 学会 2022 年大会

Sae Kishi, Megumi Takazawa, Masumi Fujita
Published by :事務局：

Chem-Bio Informatics Society (CBI) Annual Meeting 2022

〒108-0023
東京都港区芝浦 3-11-1
キョウワクリエイト第一ビル 3 階

E-mail : cbi2022@cbi-society.org
URL: https://cbi-society.org/taikai/taikai22/
Copyright© 2022CBI Society All rights reserved.
ISBN : 978-4-910628-05-9