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水口 賢司 Kenji Mizuguchi

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水口賢司は、日本の生化学者・計算生物学者である。医薬基盤・健康・栄養研究所 AI健康・医薬研究センター長、大阪大学 蛋白質研究所 教授。

 

経歴

1990 京都大学 理学部 卒業
1995 京都大学大学院 理学研究科 化学専攻博士号取得(郷信広教授)
1995 ロンドン大学バークベック校 結晶学科 客員研究員
1996 ケンブリッジ大学 生化学科 客員研究員(HFSP長期フェロー)
1998 ケンブリッジ大学 生化学科 博士研究員
2000 ケンブリッジ大学 生化学科 グループリーダー
2004 ケンブリッジ大学 理論物理学及び応用数学科 講師
2006 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 バイオインフォマティクスプロジェクト プロジェクトリーダー(現職)
2019 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 AI健康・医薬研究センター センター長(現職)
2019 大阪大学 蛋白質研究所 教授(現職)

受賞歴

1996 HFSP(ヒューマンフロンティア・サイエンス・プログラム) 長期フェローシップ
2000 ウェルカムトラスト リサーチキャリアデベロップメントフェローシップ
2020 内閣府 第2回日本イノベーション大賞 厚生労働大臣賞(ライフインテリジェンスコンソーシアム, 副代表として)

 

研究業績

タンパク質の構造、機能の予測

進化の過程におけるアミノ酸置換が、タンパク質の局所的な構造環境に依存するというアイデアに基づき、配列全体の類似度は低くても、構造上重要な残基の保存を的確に評価して遠い類縁関係を同定できるアルゴリズムFUGUE (Shi et al. 2001)を構築した。この方法は、CASP (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) など国際的な立体構造予測のブラインドテストで好成績を収め、以後の立体構造予測のスタンダードなソフトウェアの一つになった。(論文引用数>1400)。Tripos社(現Certara社)から製品化され、製薬企業などでも利用されている。

タンパク質の類縁関係を予測するアルゴリズム FUGUE

タンパク質の相互作用予測と創薬応用

タンパク質構造データベースから抽出したデータを訓練データセットとし、アミノ酸配列のみから他のタンパク質と相互作用する可能性が高い残基を予測する方法PSIVERを開発した(Murakami & Mizuguchi, 2010)。訓練データセットの質を高め、機械学習のアルゴリムに単純ベイズ分類器を用いることで、従来法よりも高い精度を出すことに成功した。この手法を用いて、乳がん細胞で亢発現する特定のタンパク質中で、がん細胞の増殖に密接に関わる部位を予測し、その結合を阻害する新規の治療薬候補の設計に成功した(Chen et al. 2014, Yoshimaru et al. 2013)。

タンパク質-タンパク質相互作用の予測ソフトウェア

 

また、タンパク質と低分子との相互作用予測において、既存のインシリコスクリーニングの2つの主要アプローチである、リガンドベースと構造ベースのアプローチを組み合わせたハイブリッドアプローチを構築した(Prathipati et al., 2016, Prathipati & Mizuguchi 2016)。これをNPO法人の並列生物情報処理イニシアチブが開催したコンテストにおける標的のヒトc-Yesキナーゼに適用し、参加10グループ中で唯一、新規骨格を持ち実験的にリン酸化阻害活性が認められる化合物を2つ同定し、グランプリ賞を受賞した(Chiba et al., 2015)。またアメリカで行われたD3R Grand Challengeコンテストでも、参加者中最上位の成績を収めた(Prathipati et al., 2016)。

データ統合とデータベース開発

遺伝子、タンパク質、化合物から疾患に至る多様な生物学データを統合して解析が可能なシステムTargetMineを開発した(Chen et al., 2011)。TargetMineは、統合的な知識発見、特に候補遺伝子・タンパク質の絞り込みを行うために、高度な意思決定を対話的に支援する枠組みを備えている。遺伝子絞り込み手法については特許化され(特開2012-069104、patent US 9,141,755)、TargetMineシステムそのものは、三菱スペース・ソフトウエア社によって商用版が販売されている。

TargetMine Web版

 

また、遺伝子発現データから毒性メカニズムを予測するトキシコゲノミクス統合解析プラットフォームToxygatesの開発においては、セマンティックウェブ技術を活用したデータ統合を実行した(Nystrom-Persson et al., 2013, 2017)。他にも、薬物動態統合解析プラットフォームDruMAPや、腸内細菌と食事・身体活動の統合解析プラットフォームMANTA(Chen et al., in press)の開発にも取り組んでいる。

 

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Macy

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有機合成を専門とする教員。将来取り組む研究分野を探し求める「なんでも屋」。若いうちに色々なケミストリーに触れようと邁進中。

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