研究の内容

ヒトゲノムが解読され、遺伝子の多くが解明されつつありますが、恒常性維持や環境応答に重要な役割を果たす受容体は、多くが膜タンパク質であり発現量も少ないことなどから、構造や機能の解明がなかなか進んでいません。一方、受容体の多くはその機能的な側面から、これからの創薬の主要ターゲットと期待されており、個人差を生み出す要因であると考えられます。受容体に結合しうる化合物を効率よく絞り込むため、機械学習技術を応用しています。

社会実装への可能性

• ・味覚・嗅覚の個体差予測
• ・薬効や副作用の個体差予測

産業界や自治体等へのアピールポイント

個人情報保護の観点から、個人特定可能なデータへの適用は遵法対応が必要になりますが、公開ゲノム多様性データベースを利用することで、応用範囲が広がります。
動物への応用も可能です。