← 一覧へ

回答者 R0176

idR0176
ID176
開始時刻2026-02-18 18:00:13
完了時刻2026-02-18 20:41:06
メールhirakawa.hidehiko.ge@u.tsukuba.ac.jp
名前平川 秀彦
言語日本語
最終変更時刻
氏名 Name平川 秀彦
所属(教員組織)※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization)生命環境系/Faculty of Life and Environmental Sciences
専門分野/ Research Fieldタンパク質工学、酵素工学
以下の項目から選んでください。 Please select from the options below.教員・研究員/ Faculty Member / Researcher
職位 Position准教授
(大学院生のみ回答)指導教員名/ Name of Academic Supervisor (for graduate students only)
(大学院生のみ回答)本アンケートへ研究情報や研究データ情報を入力することを指導教員に確認しましたか? Have you confirmed with your academic supervisor that you are entering research information and/or research data information in this questionnaire?
2-1研究へのAIの活用経験と意識(当てはまるものを選んでください)/Experience with and Perceptions of AI Utilization in ResearchAIを活用してみたい、今後活用により研究加速を考えている/I would like to use AI and am considering accelerating my research through its use in the future.
3-1 AI を活用することで推進したい(推進した)研究テーマを回答ください。(1テーマ40字程度)Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI.1.相互作用の制御に基づく、シトクロムP450電子伝達系の合理的設計手法の開発 2.インターフェース設計によるタンパク質の高次構造体制御
3-2 AIを活用することで解決したい(解決した)学術的課題の概要を教えてください(分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度)Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI.1.シトクロムP450(P450)は多様な酸化反応を触媒する酵素であるが、その活性には電子を供給するパートナータンパク質との相互作用が不可欠である 。しかし、その相互作用は極めて弱く一過性的であるため、最適な組み合わせを合理的に設計することは困難である。 独自に開発した「タンパク質近接化技術」を基盤とし、従来は検出困難であった微弱な相互作用を精密かつ高スループットに測定する系を構築している。そこで、この実験データとアミノ酸配列の情報から最適なパートナーを予測・設計する技術を確立する。 P450本体のアミノ酸配列を改変することなく、周囲の集合化様式を操作するだけで触媒効率や生成物選択性を自在に制御することが可能となれば、医薬品合成や環境浄化といった幅広い分野におけるP450の利活用を加速させることができる。 2.リング状のヘテロ三量体タンパク質のサブユニット二量体化において、AIを用いた精密な設計によってその構造を制御することで、目的に応じた「籠状(ケージ)」や「棒状(ロッド)」の高次構造体を自在に構築できるようにする。 ケージ型構造ではその内部に酵素を閉じ込めることで、外部環境から酵素を保護し、安定性を向上させることが可能となる。ロッド状構造では、その上に複数の酵素を特定の順序で整列させることで、効率的な連続反応を行なう「ナノ生産ライン」の構築が期待できる。
3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。1.研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ(何)でしょうか?2.AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか?If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ...1-1.AIの利用により、実験データの学習から望みの相互作用強度を持つパートナー配列を効率的かつ合理的に設計することが可能となる 。さらに、別の生物由来P450などの異なる系に対しても、転移学習等を用いることで限定的なデータから予測モデルを展開できるようになる 。 1-2.目的に応じて触媒効率や生成物選択性を自在にチューニングできるようになり、P450を用いた医薬品合成を確立することができる。複数のタンパク質が動的に集まって機能する「生命システムの制御原理」の理解を深め、多酵素複合体やシグナル伝達系の設計にも応用可能な汎用プラットフォームとなる。 2-1.望みの形状を組み上げるために最適なタンパク質のインターフェースの配向をAIを用いることで精密に設計することができる。巨大な構造体になればなるほど、一箇所の歪みが全体の崩壊を招くため、AIは強力なツールである。 2-2.ヘテロ三量体という既存のホモ多量体にはない特性を活かすことで、構造体の「内と外」や「側面」ごとに異なる機能を精密に配置できる。AIにより確立される設計指針は、医薬品のドラッグデリバリーシステムから、工業的な多段階物質生産まで、幅広い分野において「タンパク質・酵素の機能を自在に操る」ための基盤技術となる。
3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか?At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program?共同研究先が見つかれば応募したい I would like to apply if a suitable collaborative research partner is found.
3-5 ご自身の研究活動にAIを導入・活用するときの課題があれば教えてください。支援構築の参考にします。(複数選択可)If you have any challenges or concerns regarding the introduction or use of AI in your own research activities, please let us know.相談できる相手がいない/AI専門研究者への伝手がない I do not have anyone to consult with / I have no connections to AI specialist researchers.;研究室内に興味がある学生・人材がいない There are no students or personnel in my laboratory who are interested in AI.;「チャレンジ型」公募に自分の研究が合うか判断できない I cannot determine whether my research is suitable for a “challenge-based” funding program.;
3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか? Have the data for the above research theme already been collected?現在データはなく、これからデータを取得する予定(前向き研究)The data have not yet been collected, and we plan to collect them in the future (prospective research).
4-1 今後AI活用したい(これまでAI活用した)研究データについて取得先や収集手法について可能な範囲で教えてください。 Please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of the research data that you would like to use (or have us...
4-2 以下を参考にデータの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ (横断的にデータ取得/縦断的:一人物に複数点) 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr...
4-3 その他、保有している研究データについて、取得先や取得手法について可能な範囲で教えてください。 In addition to the above, please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of any other research data you possess.
4-4 下記を参考に、データの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ (横断的にデータ取得/縦断的:一人物に複数点) 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr...
4-5 データの基本情報(サンプル数、説明変数、目的変数)について教えてください。Please provide basic information about the data, such as the number of samples, explanatory variables (independent variables), and target variables (depend...
4-6 これまでデータへ適応した解析手法や統計手法・モデル等があれば教えてください。Please describe any analytical methods, statistical techniques, or models that have been applied to the data so far, if applicable.
4-7 データの信頼性について次の点を記述してください。例)・測定精度/誤差範囲/ノイズがあればその特徴、もしくは、専門家によるアノテーションが必要かどうか Please describe the reliability of the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Measurement a...
4-8 データの偏りについて次の点を記述してください。例・属性の偏りがあればどんなものか/サンプルサイズの偏りがあればどんなものか/データの揺らぎがあればどんなものか Please describe any biases present in the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Types...
4-9 データの構造・複雑性について以下から教えてください。(複数選択可) Please indicate the structure and complexity of the data by selecting from the options below. (Multiple answers allowed)
5-1 専門分野(複数選択可)Classification of AI Research
5-2 現在の主要研究テーマをご記入ください。 (1テーマにつき100〜300字程度) Please describe your current main research theme(s).