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プレスリリース「タンパク質の構造ゆらぎに注目することでタンパク質と薬の結合親和性を評価する新手法を確立-創薬研究への応用に期待-」

安田さんらとの研究が慶應義塾大学よりプレスリリースされました.
https://www.keio.ac.jp/ja/press-releases/2021/3/26/28-78913/

本研究では,分子動力学シミュレーションと機械学習手法を組み合わせることで,薬とタンパク質の結合親和性をタンパク質の構造ゆらぎから予測する新規手法を提案しました.
Nature社のCommunications Biologyに掲載されました.

<原論文情報>
Ikki Yasuda, Katsuhiro Endo, Eiji Yamamoto, Yoshinori Hirano, Kenji Yasuoka
“Differences in ligand-induced protein dynamics extracted from an unsupervised deep learning approach correlate with protein–ligand binding affinities”
Communications Biology (2022).
https://doi.org/10.1038/s42003-022-03416-7