構造ベースの医薬品設計は、現在医薬品化学の分野で主流としての地位を占めるようになっていますが、ここに至るまでには、さまざまな技術を同時並行的に改良していくための20年近くにわたる努力が必要でした。迅速で反復可能な構造ベースの創薬に対応する環境を実現するには、コンピューターグラフィックス、高出力線源、演算処理能力、精製プロトコール、仮想スクリーニング、結晶学などの進歩が必要不可欠だったのです。しかし、創薬初期段階の成果を製品開発へと展開していく過程で直面する重大な局面を切り抜けるには、動力学的に最適化された効能や選択性を有し、各種の生物学的標的に対応可能な最高水準の医薬品を開発するためのアルゴリズムや手法に関係する各種ツールの改善も必要になります。この学会は、この分野における最新の成果に焦点を絞り込んだもので、多くの経験豊富な専門家による研究発表が予定されています。
基調講演
創薬における結合キネティクス
David Swinney, Ph.D., CEO, Institute for Rare and Neglected Diseases Drug Discovery (iRND3)
Swinney氏は、長年にわたり、未対応の医療ニーズを満たすことができる薬物作用の有効な機序を特定し、有望なリード化合物や臨床候補を見つけ出すための研究に従事してきました。また、結合キネティクスを創薬に応用するための研究に関しても優れた専門知識を有しています。同氏は、米国ワシントン州シアトルにあるワシントン大学で医化学の博士号を取得した後、製薬業界（Roche、Syntex）で20年以上のキャリアを積んでおり、現在は自身も共同設立者として関わった非営利の研究機関Institute for Rare and Neglected Diseases Drug Discovery(iRND3, www.irnd3.org)のCEOを務めています。
各セッションのテーマ
- 構造から効用へ
- 自由エネルギー計算と分子動力学シミュレーション
- Gタンパク質共役受容体(GPCR)
- フラグメントベースの医薬品設計
- ドラッガビリティと動力学ベースの医薬品設計
- 最新のトレンドと進歩
ディナーショートコース
2012年6月6日
結合キネティクスの原理：構造と動力学の関係を予測するために*
講師
David Swinney, Ph.D., CEO, Institute for Rare and Neglected Diseases Drug Discovery (iRND3)
Xavier Barril, Ph.D., ICREA Research Professor, Physical Chemistry Department, University of Barcelona
この講座は、「なぜ動力学に関心を持たなければならないのか」、「構造と動力学の関係を理解し、予測するにはどうすればよいのか」といった疑問に答えるもので、薬物作用における結合キネティクスの役割について概観した後、結合キネティクスの構造決定に関するこれまでの研究成果を振り返りながら、タンパク質リガンド非共有複合体の具体的な事例に光を当てます。この講座は、結合キネティクスの分野における化学研究や薬理学研究の現状について理解を深めるための一助となるものです。
2012年6月7日 (6:30pm - 8:30pm)
PubChem Mining - From Small Molecule to Structures and Bioactivity *
Instructors:
Jun (Luke) Huan, Ph.D., Associate Professor, Electrical Engineering and Computer Science Department, University of Kansas
Yanli Wang, Ph.D., Associate investigator/Staff Scientist, National Center for Biotechnology Information (NCBI), National Library of Medicine (NLM), National Institutes of Health (NIH)
A number of universities recently started drug discovery centers. Among the list include Duke, University of North Carolina, Emory, Vanderbilt, Broad Institute, John Hopkins and many others. NIH has maintained its intramural drug discovery programs for a number of years. Recently NIH has started ambitious extramural funding programs to support academic-based drug discovery programs (with an estimated funding of ~$600M). With these new initiatives, huge volumes of data have been collected in an open and collaborative environment and such data are shared with the public free of charge.
In this short course, the presenter will review the knowledge discovery and management needs in the drug discovery process. One part of the talk will focus on an introduction to PubChem, a public repository for small molecule structures and bioactivity data, where several components facilitating data mining of biological assays test results, including data organization, search of chemicals and analysis for assay development will be covered. On the second part, latest computing and modeling methodology development, primarily those from data mining and machine learning will be overviewed.
The primary targeted audience of the tutorial is cheminformatics researchers and practitioners who are interested in developing or applying advanced computing techniques to support knowledge discovery in drug discovery and drug development programs. It may also help drug development and drug post-market safety monitoring. General knowledge of cheminformatics and statistics is assumed.
*ディナーショートコースにご参加いただくには、別途登録手続きが必要です。
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