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倉田教授らの研究グループがヒトとウイルス間のタンパク質相互作用を正確に予測する深層学習モデルを開発しました。

掲載日:2021年06月25日

本学の倉田博之教授が研究代表者を務める研究グループが、独自に開発した深層学習モデルを用いて、タンパク質のアミノ酸配列情報のみから世界最高レベルの正答率でヒトとウイルス間のタンパク質相互作用(Human-Virus Protein-Protein Interaction; HV-PPI)を予測する手法を開発しました。これまで、タンパク質のアミノ酸配列情報のみを用いたHV-PPIの予測は難しいと考えられていましたが、タンパク質のアミノ酸配列を文脈の流れと捉えて解析することで、この問題を解決しました。ウイルスの感染にはHV-PPIが決定的な役割を果たします。そのため、この手法を用いることで、新型コロナウイルスを含むウイルス群とヒトのタンパク質相互作用が解明され、抗ウイルス治療薬の開発が加速すると期待されます。

詳細については本学のプレスリリースをご覧ください。

掲載論文はこちらをご覧ください。

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