About me

大規模並列計算やアルゴリズムの改良、物理的なドメイン知識を利用した薬剤開発手法の改善をテーマとして研究を行っています。

ニュース

2024年 1月-6月

• 2024/06 The 21st IUPAB and 62nd BSJ joint congress 2024 にて、ポスター発表を行います。
  • Keisuke Yanagisawa, Ryunosuke Yoshino, Genki Kudo, Takatsugu Hirokawa. “Quantitative Evaluation of Protein-Compound Substructure Interaction with Inverse Mixed-Solvent Molecular Dynamics Simulation”, 21st IUPAB and 62nd BSJ joint congress 2024, 2024/6/24-28.
• 2024/06 第24回日本蛋白質科学会年会にて、口頭発表を行います。また、共著ポスター発表が1件あります。
  • 柳澤 渓甫, 吉野 龍ノ介, 工藤 玄己, 広川 貴次. “Inverse MSMDシミュレーションによるタンパク質－化合物部分構造相互作用定量的評価手法の開発”, 第24回日本蛋白質科学会年会: [WS-14] バイオインフォマティクスと農芸化学の出会うところ, 2024/06/13.
  • 本野 千恵, 柳澤 渓甫, 工藤 玄己, 広川 貴次, 今井賢一郎. “共溶媒分子動力学シミュレーションによるクリプティックサイト予測”, 第24回日本蛋白質科学会年会, 2024/06/11-13.
• 2024/03 情報処理学会 バイオ情報学研究会 (SIGBIO) にて、3件の共著発表があります。
  • 布部 絢子, 柳澤 渓甫, 秋山 泰. “フラグメントに基づくバーチャルスクリーニングへの利用などを目指したフラグメント集合の選定”, 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-77(31): 1-7, 2024/03/08.
  • 能祖 雄大, 柳澤 渓甫, 秋山 泰. “分子動力学シミュレーション軌跡データから抽出した位置依存特徴量を活用した環状ペプチドの膜透過性予測”, 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-77(16): 1-8, 2024/03/07.
  • 李 佳男, 柳澤 渓甫, 秋山 泰. “CycPeptMP：マルチレベルの分子特徴とデータ拡張による環状ペプチドの膜透過性予測手法の開発”, 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-77(15): 1-8, 2024/03/07.

2023年 7月-12月

• 2023/11 第61回日本生物物理学会年会にて、ポスター発表を行います。
  • Keisuke Yanagisawa, Ryunosuke Yoshino, Genki Kudo, Takatsugu Hirokawa. “Quantitative Evaluation of Protein-Chemical Substructure Interaction with Inverse Mixed-Solvent Molecular Dynamics Simulation”, 第61回日本生物物理学会年会, 2023/11/14-16.
• 2023/10 CBI学会2023年大会にて、ポスター発表を行います。
  • Keisuke Yanagisawa, Ryunosuke Yoshino, Genki Kudo, Takatsugu Hirokawa. “Quantitative Estimation of Protein-Chemical Substructure Interaction with Inverse Mixed-Solvent Molecular Dynamics Simulation”, CBI学会2023年大会, 2023/10/23-26.
• 2023/09 第12回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2023) にて、口頭発表を行います。
  • 柳澤 渓甫. “薬剤設計のためにはAlphaFoldはまだまだ足りない”, 第12回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2023): [WS-2] バイオインフォマティクスの8の問題, 2023/09/05.

2023年 1月-6月

• 2023/06 情報処理学会 バイオ情報学研究会 (SIGBIO) にて、3件の共著発表があります。
  • 李 佳男, 柳澤 渓甫, 杉田 昌岳, 藤江 拓哉, 大上 雅史, 秋山 泰. “CycPeptMPDB：包括的な環状ペプチド膜透過率データベースの開発”, 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-74(38): 1-8, 2023/07/01.
  • 齋藤 那哉, 柳澤 渓甫, 秋山 泰. “フラグメント対の相対位置から検索可能な化合物立体配座データベースの構築”, 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-74(37): 1-8, 2023/07/01.
  • 渡辺 銀河, 柳澤 渓甫, 秋山 泰. “標的RNAの高次構造予測に基づく低活性ASO候補配列の推測”, 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-74(36): 1-8, 2023/07/01.
• 2023/03 共著論文が1報公開されました。
  • Jianan Li, Keisuke Yanagisawa, Masatake Sugita, Takuya Fujie, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. “CycPeptMPDB: A Comprehensive Database of Membrane Permeability of Cyclic Peptides”, Journal of Chemical Information and Modeling, Journal of Chemical Information and Modeling, 63: 2240-2250, 2023/03. DOI: 10.1021/acs.jcim.2c01573
• 2023/02 科研費 基盤研究 (B)（代表）に採択されました。
  • “共溶媒分子動力学計算を用いた薬剤標的タンパク質の選抜と環状ペプチド設計の同時実行”, 日本学術振興会 科研費 基盤研究(B) 23H03495, 代表, 2023/04-2027/03（総額 18,590千円）.

2022年 7月-12月

• 2022/10 CBI学会2022年大会にて、口頭発表を行いました。また、共著の口頭発表が1件、共著のポスター発表が1件あります。
  • Keisuke Yanagisawa, Rikuto Kubota, Yasushi Yoshikawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. “REstretto: An efficient protein-ligand docking tool based on a fragment reuse strategy”, CBI学会2022年大会, O2-1, 2022/10/25.
    • 発表資料はこちら
  • Masatake Sugita, Takuya Fujie, Keisuke Yanagisawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. “Lipid composition is critical for accurate membrane permeability prediction of cyclic peptides by molecular dynamics simulations”, CBI学会2022年大会, O3-2, 2022/10/25.
  • Genki Kudo, Keisuke Yanagisawa, Ryunosuke Yoshino, Takatsugu Hirokawa. “Amino Acid Preference Mapping on Protein-Protein Interaction Surface using Mixed-Solvent Molecular Dynamics”, CBI学会2022年大会, P02-04, 2022/10/25-27.
• 2022/09 第60回日本生物物理学会年会にて、ポスター発表を行いました。
  • 柳澤 渓甫, 吉野 龍ノ介, 工藤 玄己, 広川 貴次. “インバース共溶媒分子動力学法による分子プローブ周辺アミノ酸残基環境の可視化”, 第60回日本生物物理学会年会, 1Pos031, 2022/09/28.
    • 発表資料はこちら
• 2022/09 共著論文が1報公開されました。
  • Masatake Sugita, Takuya Fujie, Keisuke Yanagisawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. “Lipid composition is critical for accurate membrane permeability prediction of cyclic peptides by molecular dynamics simulations”, Journal of Chemical Information and Modeling, 62: 4549-4560, 2022/09. DOI: 10.1021/acs.jcim.2c00931
• 2022/08 主著論文が1報公開されました。
  • Keisuke Yanagisawa, Rikuto Kubota, Yasushi Yoshikawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. “Effective protein-ligand docking strategy via fragment reuse and a proof-of-concept implementation”, ACS Omega, 7: 30265-30274, 2022/08. DOI: 10.1021/acsomega.2c03470

2022年 1月-6月

• 2022/06 情報処理学会 バイオ情報学研究会 (SIGBIO) にて、1件の共著発表があります。
  • 能祖 雄大, 杉田 昌岳, 藤江 拓哉, 柳澤 渓甫, 大上 雅史, 秋山 泰. “分子動力学シミュレーション軌跡データからの環状ペプチドの膜透過性と相関が高い特徴量の抽出”, 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-70(51): 1-8, 2022/06/29.
• 2022/06 第22回 日本蛋白質科学会年会 (PSSJ2022) にて、口頭発表を行ないます。
  • 柳澤 渓甫, 吉野 龍ノ介, 工藤 玄己, 広川 貴次. “インバース共溶媒分子動力学法による分子プローブ周辺残基環境の可視化”, 第22回日本蛋白質科学会年会, O7-12, 2022/06/07.
• 2022/06 東京工業大学 情報理工学院 若手研究プロジェクト支援に採択されました。
  • “インバース共溶媒分子動力学法による薬剤部分構造が好むタンパク質表面の同定”, 東京工業大学 情報理工学院 若手研究プロジェクト支援, 代表, 2022/06-2023/03（総額 500千円）.
• 2022/04 研究成果が特許として認証されました。
  • 秋山 泰, 大上 雅史, 柳澤 渓甫, 吉川 寧, 杉田 昌岳, 藤江 拓哉, 杉山 聡, 村田 翔太朗. “予測装置、学習済みモデルの生成装置、予測方法、学習済みモデルの生成方法、予測プログラム、及び学習済みモデルの生成プログラム”, 特許7057004, 2022/04/11.（特願2021-31234, 2021/02/26）
  • 秋山 泰, 大上 雅史, 柳澤 渓甫, 吉川 寧, 李 佳男. “予測装置、学習済みモデルの生成装置、予測方法、学習済みモデルの生成方法、予測プログラム、及び学習済みモデルの生成プログラム”, 特許7057003, 2022/04/11.（特願2021-35648, 2021/03/05）
• 2022/04 主著論文が1報公開されました。
  • Keisuke Yanagisawa, Ryunosuke Yoshino, Genki Kudo, Takatsugu Hirokawa. “Inverse Mixed-Solvent Molecular Dynamics for Visualization of the Residue Interaction Profile of Molecular Probes”, International Journal of Molecular Sciences, 23: 4749, 2022/04. DOI: 10.3390/ijms23094749
• 2022/03 情報処理学会 バイオ情報学研究会 (SIGBIO) にて、4件の共著発表があります。
  • 津嶋 佑旗, 柳澤 渓甫, 大上 雅史, 秋山 泰. “新たなデータセットによる長距離フラグメントリンキング手法の再評価”, 情報処理学会研究報告, 2021-BIO-69(16): 1-8, 2022/03/11.
  • 稲垣 雅也, 柳澤 渓甫, 大上 雅史, 秋山 泰. “フラグメント化された化合物立体構造データベースの構築”, 情報処理学会研究報告, 2021-BIO-69(15): 1-8, 2022/03/11.
  • 山﨑 眞拓, 伊澤 和輝, 平田 稜, 柳澤 渓甫, 大上 雅史, 秋山 泰. “結合エネルギーを考慮したゲノムワイドな高速短鎖核酸配列検索手法の開発”, 情報処理学会研究報告, 2021-BIO-69(8): 1-8, 2022/03/10.
  • 玉野 史結, 伊澤 和輝, 柳澤 渓甫, 大上 雅史, 秋山 泰. “Gapmer型ASOにおけるオフターゲット効果のリスク評価手法の提案”, 情報処理学会研究報告, 2021-BIO-69(7): 1-7, 2022/03/10.
• 2022/02 共著論文が1報公開されました。
  • Kazuki Takabatake, Keisuke Yanagisawa, Yutaka Akiyama. “Solving Generalized Polyomino Puzzles Using the Ising Model”, Entropy, 24: 354, 2022/02. DOI: 10.3390/e24030354

過去のニュース

過去のニュース

ツール

EXPRORER (2021)

共溶媒MDに適した共溶媒セットの構築手法

https://github.com/keisuke-yanagisawa/exprorer

Spresso (2017)

化合物分割に基づく超高速プレスクリーニング手法

https://www.bi.cs.titech.ac.jp/spresso