SBDD（Structure-Based Drug Design）は、医薬品業界で25年以上にわたり利用され続けており、創薬、薬剤設計、薬剤の最適化の分野において依然として重要な役割を果たしています。さらにSBDDは、高度な生物物理学上および計算処理上の手法の開発により、ヒット化合物の同定やヒットからリードまでの化合物の各種最適化アプローチに業界全体にわたって影響を与えています。今回のプログラムでは、医薬品化学、コンピュテーション、生物物理学的アプローチによるSBDDの成功事例や最近の画期的発見について注目したいと考えています。特に、以下の分野に関連する最近の画期的発見（未発表のもの）について、研究発表を希望される方々を募集しています。
- 各種ケーススタディ：医薬品化学者やモデル専門家による「ヒットおよびリード化合物候補の同定におけるSBDDの役割」
- 「Med Chem」の展望： 複数の特性の最適化とSBDDと類似の役割
- 化合物の物理化学的特性、ADME特性の考察（ERG、X線構造に基づいたCYPの例）
- インビトロおよびインビボにおける化合物の薬理学的特性の考察
- 化合物の設計：化学と生物学の結合
- 演算処理によるアプローチ：
- 画期的な計算処理法とその利用： ab initio/QMの仮想スクリーニング・タンパク質の柔軟性、相同性モデル、QSARなど
- 仮想スクリーニングと仮想ドッキング
- フラグメントベースのスクリーニングとDeNovoによる設計モデル
- pharmacophoreモデル
- タンパク質とリガンドの相互作用
- リガンドと標的の親和性の予測：自由エネルギーの計算・MM/PBSA・スコアリング機能など
- implicit/explicit waterモデルによる溶媒和効果
- 共有結合型阻害剤は新しい何かをもたらすか？
- タンパク質再構築エネルギーとリガンドストレインの計算
- 結合サイトの水分子の役割
- リード化合物の最適化におけるexplicit water 情報の利用
- 結合特異性への水の影響
- 構造モデルへのキネティックデータの取り入れ
- k_onおよびk_offの重要性： k_onまたはk_offの調整による有効性の促進
- キネティック行動のコンピュテーショナルモデリング
- 生物物理学的アプローチのアプリケーション
- タンパク質-リガンド、タンパク質-タンパク質の複合体の構造の特定： X線結晶・NMR
- タンパク質とリガンドの親和性の判断： MS・SPR・NMR・ITC
- 新しいターゲット分野： バリデーション・薬らしさ（Drugability）
- SBDDの新しい方向性： 膜結合性タンパク質・イオンチャネル・GPCR
