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最新のAI技術で、永遠の化学物質(PFAS)約7000種と生体分子の結合特性を予測

掲載日:2024年01月19日

本学科、物理情報工学科、愛媛大学、東海大学の共同研究グループは、AIを使って永遠の化学物質(PFAS)と生体分子の結合特性を予測することに成功しました。

有機フッ素化合物であるペルおよびポリフルオロアルキル化合物(PFAS)は、撥水剤や消火剤として身の回りで広く使用されています。PFASは生活を便利にする一方で、分解されにくく自然界や体内で蓄積されやすいことから、Forever chemicals(永遠の化学物質)と呼ばれており、環境や健康への影響が懸念されています。PFASは、ペルオキシソーム増殖剤応答性受容体α(PPARα)など体内の受容体タンパク質と結合し、毒性影響を起こします。しかし、現在、1万種以上のPFASの存在がしており、その1つ1つに対して実験で健康への影響を評価することは困難です。

愛媛大学の石橋弘志准教授・林 太嘉大学院生、九州工業大学の前田和勲准教授・飯田緑准教授・倉田博之教授、東海大学の平野将司准教授の研究グループは、PPARαのタンパク質立体構造モデルを用いて、PFASとPPARαの結合特性を予測する機械学習モデルを開発しました。本研究成果により、有害である可能性の高いPFASを素早くスクリーニングし、重点的に調査すべき対象を絞り込むことが可能になりました。
この研究は、環境保護、健康、持続可能な産業および技術革新といった点で、持続的な開発目標(SDGs)に貢献しています。

本研究成果は12月22日付で[Environmental Science & Technologyオンライン版](https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.3c06561)に掲載されました。

詳細は[本学プレスリリース]もご覧ください。


2024年1月23日追記:

本研究成果に関する記事が愛媛新聞(2024年1月23日)に掲載されました。

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