学術的背景と研究動機 複雑なサンプル分析ニーズの高まりとともに、クロマトグラフィー技術、特に全二次元ガスクロマトグラフィー‐質量分析（GC×GC–MS、Comprehensive Two-dimensional Gas Chromatography coupled with Mass Spectrometry）は、ノンターゲット型メタボローム解析などの分野において主要な技術として、その強力な解析力を発揮しています。GC×GC–MSは、単一の実験で数百から数千の化合物成分を同時に分離・検出できますが、生成されるデータは膨大かつ構造が複雑であり、高次元性によってデータの解釈が困難となっており、これがこの技術の普及を妨げる最大のボトルネックとなっています。既存の商用ソフトウェアはいくつか自動化され...

学術的背景と研究動機 近年、タンパク質–リガンドドッキング（protein–ligand docking）はバーチャル創薬スクリーニング（virtual drug screening）および構造に基づく新薬開発（structure-based drug discovery）の中核技術として、急速に発展してきました。大規模なハイスループットスクリーニング技術の応用により創薬効率は向上したものの、新薬開発は依然として高コスト・長期間・低い転化率などの課題に直面しています。従来の小分子ドッキング手法は、主にタンパク質とリガンドの三次元構造とエネルギー関数の評価に基づいていますが、ドッキングの精度をいかに向上させるかは、今なお本分野で解決すべき鍵となる技術的課題です。 一方で、クライオ電子顕微鏡（c...

学術的背景 材料科学および化学分野において、材料の原子レベルの性質を理解することは極めて重要です。しかし、従来の原子間ポテンシャル計算手法（例えば密度汎関数理論、DFT）は精度が高いものの、計算コストが非常に高く、大規模システムへの適用が困難です。近年、機械学習（ML）ポテンシャルを原子シミュレーションに応用する研究が大きく進展し、特にガウス過程（Gaussian Process, GP）に基づくMLポテンシャルは、能動学習、不確実性予測、低データ要求といった利点から注目を集めています。しかし、カーネルベースのモデルは大規模データセットを扱う際に深刻なスケーラビリティの問題に直面しており、データセットの規模が10^4を超えると計算複雑度が急激に増加し、真の汎用性を実現することが難しくなります...

近年、ヒト腸内細菌叢（Human Gut Microbiota, HGM）が薬物や栄養素の代謝において重要な役割を果たすことが認識されるようになってきました。腸内細菌叢は、経口薬の生物学的利用能に影響を与えるだけでなく、その代謝酵素を介して薬物や生物活性分子の生体変換（biotransformation）に関与し、薬物の薬物動態や薬力学特性に影響を及ぼします。しかし、腸内細菌叢の複雑さや個人間の差異により、特定の微生物が薬物や栄養素の代謝に果たす具体的な役割を特定することは依然として大きな課題です。この問題を解決するため、研究者たちはGutBugDBを開発しました。これは、ヒト腸内細菌叢が媒介する生物および異生物質（xenobiotic）分子の生体変換を予測するためのオープンアクセスのデジタ...

研究背景と問題提起 遺伝性葉酸吸収不良 (Hereditary Folate Malabsorption, HFM) は、腸管での葉酸の吸収障害および脳脊髄液中での葉酸輸送の阻害を主な特徴とする希少な常染色体劣性遺伝病です。この疾患は、プロトン結合葉酸輸送体（Proton-Coupled Folate Transporter, PCFT-SLC46A1）をコードする遺伝子に機能喪失変異が生じることで引き起こされます。これらの変異がPCFTの構造と機能に及ぼす影響を理解することは、HFMの病理メカニズムを解明するために極めて重要です。 近年、鶏由来PCFT（Gallus Gallus PCFT, GPCFT）の高解像度構造が冷凍電子顕微鏡技術によって取得され、これは人間のPCFT（Human ...