次号予告実験医学増刊号

• 序にかえて【柚木 克之（理化学研究所），山西 芳裕（名古屋大学）】

第１章　創薬標的の探索

• 1）細胞サーマルシフトアッセイによる標的タンパク質同定（仮）【長田 裕之（微生物化学研究所）】
• 2）熱プロテオームプロファイリングによる標的タンパク質同定（仮）【幡野 敦，松本 雅記（新潟大学）】
• 3）LIP-MSによる標的タンパク質・部位・構造の探索（仮）【小形 公亮，石濱 泰（京都大学）】
• 4）メタボローム解析によるマーカー探索（仮）【三枝 大輔（帝京大学）】
• 5）マルチスケール解析法による創薬研究（仮）【村田 昌之（東京科学大学）】
• 6）転写制御ネットワークの構造に基づく細胞老化原因遺伝子の探索（仮）【都築 拓（エピストラ株式会社）】
• 7）GWASとTWASによる治療標的分子探索（仮）【難波 里子（名古屋大学）】
• 8）医療データを用いた治療標的分子探索（仮）【酒井 貴史（大分大学）】

第２章　医薬品候補化合物の探索と最適化

• Ⅰ，探索研究
• 1）深層学習を用いた化合物-タンパク質間相互作用予測（仮）【富井 健太郎（産業技術総合研究所）】
• 2）データ圧縮技術を活用した化合物検索や化合物・タンパク質間相互作用予測（仮）【田部 井靖生（理化学研究所）】
• 3）GNNを活用した多層的アプローチによるCOVID-19治療薬候補の探索（仮）【中山 裕介（株式会社ジェクスヴァル）】
• Ⅱ，生成研究
• 4）機械学習（ベイズ最適化）を用いたmRNAワクチンの設計（仮）【川上 英良（理化学研究所／千葉大学）】
• 5）抗菌ペプチドの生成AI（仮）【清水 秀幸（東京科学大学）】
• 6）hit-to-lead化合物構造最適化（仮）【関嶋 政和（東京科学大学）】
• 7）天然化合物の生成AI（仮）【榊原 康文（北里大学）】
• 8）ChemTSによる化合物構造生成（仮）【寺山 慧（横浜市立大学）】
• 9）CasVAEによる化合物構造生成（仮）【森本 恭平，山西 芳裕（名古屋大学），津田 宏治（東京大学）】
• 10）トランスクリプトームからの化合物構造生成（仮）【松清 優樹（名古屋大学）】
• 11）生成AIによる化学構造最適化（仮）【吉森 篤史（株式会社理論創薬研究所）】

第３章　医薬品候補分子の作用機序の解明と評価

• Ⅰ，作用機序，メカニズム解明
• 1）薬物応答マルチオミクス基盤モデルの構築（仮）【二階堂 愛（理化学研究所）】
• 2）薬物応答のトランスクリプトーム計測（仮）【鈴木 穣（東京大学）】
• 3）トランスオミクス解析による2型糖尿病薬メトホルミンの作用機序解明（仮）【幡野 敦（新潟大学），柚木 克之（理化学研究所）】
• 4）肥満の血液マルチオミクス解析（仮）【渡邊 謙吾（徳島大学）】
• Ⅱ，候補分子の評価
• 5）薬物応答シングルセルトランスクリプトームデータ解析（仮）【岩田 通夫（九州工業大学）】
• 6）AlphaFoldを活用した副作用予測（仮）【澤田 隆介（名古屋大学）】
• 7）機械学習による薬物動態予測（仮）【江崎 剛史（滋賀大学）】
• 8）機械学習を活用した化合物の毒性予測（仮）【竹下 潤一（産業技術総合研究所）】

第４章　国内外の動向

• Ⅰ，国内のAI創薬プロジェクトの概要と展望
• 1）AGIS【short article】【泰地 真弘人（理化学研究所）】
• 2）DAIIA【short article】【本間 光貴（理化学研究所）】
• 3）PRISM【short article】【夏目 やよい（医薬基盤・健康・栄養研究所）】
• 4）AI-SHIPS【short article】【船津 公人（奈良先端科学技術大学院大学）】
• Ⅱ，製薬会社の創薬におけるAI活用の取り組み
• 5）第一三共【short article】【芹沢 貴之（第一三共株式会社）】
• 6）小野薬品工業【short article】【江頭 啓（小野薬品工業株式会社）】
• 7）アステラス【short article】【森 健一（アステラス製薬株式会社）】
• 8）中外製薬【short article】【寺本 礼仁（中外製薬株式会社）】
• 9）ベンチャーなどの動向（仮）【芦田 広樹（Eight Roads Ventures Japan）】

※ タイトルはすべて仮題です．内容，執筆者は変更になることがございます.