高精度計算創薬科学
High-precision calculation-based drug discovery science
ドラッグリポジショニング、統合型創薬研究、ドッキングシミュレーション、分子動力学シミュレーション、フラグメント分子軌道法
Drug repositioning, Integrated drug discovery, Docking simulation, Molecular dynamics simulation, Fragment molecular orbital method
世界で毎日5千人以上が亡くなる（7/1現在）新型コロナウイルス感染症の治療薬開発は一刻を争います。安全性試験、薬効試験を多くの被験者で行う通常の創薬プロセスをショートカットする有望な方法は、新型コロナウイルス感染症に効く既存の薬剤を見つけることです。スーパーコンピュータを使えば計算機の中で、薬の効き方を精密に調べられ、沢山の薬の候補のなかから有望なものを絞り込めます。ナノサイズの新型コロナウイルスの衣（タンパク質）に薬剤候補が薬効発揮のためにどう結合するかを、生化学実験で調べるのは技術的にとても困難です。また、実験のためのサンプルがとても沢山必要です。その困難を私たちはスパコンシミュレーションで乗り越えます。
As more than 5,000 people worldwide die from COVID-19 infection every day (as of July 1), the development of therapeutic drugs for this infection is needed urgently. A promising method to shorten the standard drug discovery process, requiring safety and efficacy studies involving large numbers of subjects, is to identify existing drugs that are also effective for COVID-19 infection. The use of supercomputers enables us to examine drug actions more precisely and narrow down the promising ones from many candidates. It is technically difficult to investigate how candidates bind to the nanosized COVID-19 coat (protein) and exert their actions through biochemical experiments. These experiments also require many samples. We aim to overcome such difficulty using supercomputer simulations.