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Journal of Clinical and Experimental Medicine Volume 296, Issue 1 （January 2026）

医学のあゆみ 296巻1号（2026年1月発行）

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第1土曜特集 AI×ビッグデータが実現する創薬DX

創薬計算技術　分子シミュレーション Molecular simulation 荒木望嗣 ¹ Mitsugu ARAKI ¹ ¹京都大学大学院医学研究科ビッグデータ医科学分野キーワード：インシリコスクリーニング , ドッキング計算 , 分子動力学（MD） , ゲノム医療 Keyword: インシリコスクリーニング , ドッキング計算 , 分子動力学（MD） , ゲノム医療 pp.90-95

発行日 2026年1月3日 Published Date 2026/1/3

DOI https://doi.org/10.32118/ayu296010090

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

　分子標的薬の開発では，標的タンパク質に特異的に結合し，その機能を阻害または促進する化合物を見出すことが求められる．本稿では，ドッキング計算や分子動力学（MD）といった分子シミュレーションに基づいて，標的タンパク質に対する医薬品候補化合物の結合モードおよび結合親和性を原子レベルで評価可能な計算手法を紹介する．さらに，これらの手法をがんゲノム医療に適用し，遺伝子変異に起因するがん化や抗がん剤耐性化の分子メカニズムにアプローチした研究事例を紹介する．これらのシミュレーション研究から得られた標的タンパク質自身あるいは医薬品との複合体の立体構造情報は，当該変異を有するがんの治療薬設計に有用な知見をもたらすと期待される．今後もゲノム医療や実践的創薬にこれらの計算手法を適用し，継続的に改良を重ねることで，より高精度な創薬シミュレーションの実現を目指す．