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分子標的薬アファチニブの薬効予測を実現するシミュレーション解析と数理モデル
Sugano, Aki
(研究代表者)
Takaoka, Yutaka
(研究分担者)
Ota, Mika
(研究分担者)
医薬AI・データ科学講座
医療情報・経営戦略部
概要
研究成果
(2)
プロジェクトの詳細
研究開始時の研究の概要
本研究では、肺がん分子標的薬の第2世代のアファチニブを対象に変異型EGFRへの薬効予測を実現する分子シミュレーション解析手法と数理モデル系を確立する。
ステータス
終了
有効開始/終了日
2022/04/01
→
2025/03/31
資金調達
Japan Society for the Promotion of Science:
¥4,030,000
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キーワード
分子シミュレーション
薬効予測
プロジェクトにアクセス
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12261/
研究成果
年別の研究成果
2022
2022
2023
2023
2
学術論文
年別の研究成果
年別の研究成果
In silico binding affinity of the spike protein with ACE2 and the relative evolutionary distance of S gene may be potential factors rapidly obtained for the initial risk of SARS-CoV-2
Sugano, A.
, Murakami, J., Kataguchi, H.,
Ohta, M.
,
Someya, Y.
, Kimura, S.,
Kanno, A.
, Maniwa, Y.,
Tabata, T.
,
Tobe, K.
&
Takaoka, Y.
,
2023/12
,
In:
Microbial Risk Analysis.
25
, 100278.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
Open Access
COVID-19
100%
Binding Affinity
100%
Spike Protein
100%
Evolutionary Distance
100%
Spike Protein Gene
100%
2
被引用数 (Scopus)
SARS-CoV-2 Omicron BA.2.75 Variant May Be Much More Infective than Preexisting Variants Based on In Silico Model
Sugano, A.
,
Takaoka, Y.
, Kataguchi, H.,
Ohta, M.
, Kimura, S., Araki, M.,
Morinaga, Y.
&
Yamamoto, Y.
,
2022/10
,
In:
Microorganisms.
10
,
10
, 2090.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
Open Access
In Silico Modeling
100%
SARS-CoV-2 Omicron
100%
BA.2.75
100%
Spike
100%
SARS Coronavirus
100%
3
被引用数 (Scopus)