東京工業大学
生命理工学院 門之園研究室

私たちはこれまでに、スーパーコンピューターを駆使した構造計算や、遺伝子組換えによる分子ディスプレイ細胞を利用して、100万種類をはるかに超える多数のバイオ医薬候補分子の性能を、一括で評価して選抜する方法を開発しています。現在、これらの技術の高度化を進めながら、(1) 次世代バイオ医薬デザイン技術の開拓、(2) 腫瘍の超高感度検出プローブの開発、の2つの研究を進めています。

次世代バイオ医薬デザイン
NO.1

次世代バイオ医薬デザイン

多くのバイオ医薬は、標的分子に結合することで機能を発揮します。この際の結合親和性の強さと、薬効の持続あるいは副作用の強さとの間に関連があることが明らかになりつつあります。そこで私たちは、機械学習を利用してバイオ医薬の結合親和性を最適化することを目指して、教師データ取得のための基盤技術開発を進めています。並行して、現在のバイオ医薬よりも薬効が高くなるように、新しい作用機序を実現できる創薬モダリティの開発にも取り組んでいます。

腫瘍検出ナノ量子センサ
NO.2

腫瘍検出ナノ量子センサ

腫瘍組織の微小環境には、酸素濃度が低い低酸素領域が存在します。この領域に存在するがん細胞は悪性度が高く、転移や再発の原因になると考えられています。そのため、低酸素環境の存在を早期に発見することにより、がんの根治治療に貢献できます。そこで私たちは、ナノ量子センサとして働くナノダイヤモンドを利用した腫瘍内低酸素環境の超高感度検出プローブの開発を進めています。