研究内容

エビデンス、データ、予測手法。

治療用ペプチドのエビデンス抽出、データ統合、機械学習を研究の軸としています。関連する共同研究では、抗体、タンパク質、低分子化合物にも取り組んでいます。

相補的な3つの研究であり、単一の一貫したパイプラインの検証完了を意味するものではない。

01 / エビデンス抽出

PepMinerva

2026.04–2026.07

Protein Scienceにて査読中

研究・ソフトウェア開発を主導 · 筆頭著者

文献から治療用ペプチドのエビデンスを抽出

研究課題

論文全文から治療用ペプチドと活性測定記録を抽出し、根拠となる記述との対応を保つにはどうすればよいか。

手法と担当内容

検索、全文解析、入力の振り分け、構造化抽出、根拠との対応付けを設計・実装。Gold50ベンチマークを構築・アノテーションし、3種類のモデルと2種類の処理経路を比較。CLIとAgent Skillインターフェース、評価、論文初稿を担当。

結果と適用範囲

Gold50は50報、165のペプチドエンティティ、746件の活性記録を含む。固定した全文処理フロー(フォールバック処理を含む)の記録単位F1は0.843。これは記録の検出・対応付けの評価であり、全フィールドの正確性を示すものではない。

PepMinerva — 文献から治療用ペプチドのエビデンスを抽出
プロジェクト構成図。図中の表記は原図の英語を保持。 図を拡大表示 ↗

02 / データ基盤

PepDiana

2025.06–2026.06

サイト公開済み · 論文準備中

研究・フルスタック開発を主導

出典を追跡できるペプチドデータの整備

研究課題

異なる情報源のペプチド記録を、集約データと一次文献のエビデンスの違いを保ちながら統合できるか。

手法と担当内容

既存データベースとPepMinervaによる文献抽出データの統合を主導。データ処理、バックエンド、API、フロントエンドを独立して開発し、公開サイトの導入・運用を担当。

結果と適用範囲

2026年6月の統合データ層には82,224件のペプチド記録と376,740件の活性観測データを収録。集約した記録であり、本プロジェクトで新たに実施した実験ではない。初版サイトは公開済みで、表示・フィールドの修正と論文準備を継続中。

PepDiana — 出典を追跡できるペプチドデータの整備
プロジェクト構成図。図中の表記は原図の英語を保持。 2026年6月のプロジェクト原図。各データ層の集計は個別に示されています。 図を拡大表示 ↗

03 / 予測モデル

Bilingua-DPP-IV

2024.11–2025.06

採択済み · ChemMedChem

研究・ソフトウェア開発を主導 · 筆頭著者

配列と分子の表現を統合した予測

研究課題

事前学習済みの配列表現と分子表現を組み合わせ、DPP-IV阻害ペプチドを分類できるか。

手法と担当内容

ペプチドデータを整備し、ESM-CとUni-Mol2の表現を用いた二分岐の畳み込みネットワークとゲート融合を開発。学習・比較・アブレーション評価、ウェブのフロントエンドとバックエンド、導入、論文初稿を担当。

結果と適用範囲

層化無作為抽出による300件のホールドアウトでMCC 0.764、ROC AUC 0.963を達成。この分割条件下での計算分類評価であり、新規設計ペプチドの活性を実証するものではない。2026年10月11日にChemMedChemで採択、オンライン公開前。

Bilingua-DPP-IV — 配列と分子の表現を統合した予測
プロジェクト構成図。図中の表記は原図の英語を保持。 図を拡大表示 ↗

研究内容

多様な分子を対象とした計算研究

2025.10–2026.10

抗体の計算設計

バイオ医薬品スタートアップ · 博士課程での研究インターンシップ

RFantibody/RFdiffusion、ProteinMPNN、構造予測を統合し、抗TSLP抗体のCDR再設計フローを構築。信頼度・界面・順位の一貫性を評価し、候補、Slurmワークフロー、報告書を実験チームに提供。

2022.09–2026.09

タンパク質構造・界面解析

Clover Biopharmaceuticals · 産学共同研究

タンパク質の立体構造と抗原抗体界面を解析。構造解析報告書を作成し、AlphaFold2、分子動力学、タンパク質の医薬品開発適性に関する解説と実習を実施。

2022.09–2025.07

蛍光プローブの計算設計

MatCを用いたリンゴ酸プローブ · 共同研究

Rosettaによる結合ポケット変異体の設計と候補選定に参加。共同研究者の蛍光測定結果を反復的な解析に活用。

2023

低分子化合物の計算スクリーニング

NMDA受容体 · 計算生物学コンペティションのチーム研究

GluN1/GluN3Aを対象とした探索に参加。チームでは深層学習による初期選別、ドッキング、MM/GBSAを使用。実験結果の要約では3候補のIC50が100 μM未満(最小2.45 μM)であり、再測定に向けた予備的な手がかりとして扱っている。